Mensagens de registro
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Visão geral
Como parte da operação normal, o MongoDB mantém um registro de eventos em execução, incluindo entradas como conexões de entrada, comandos executados e problemas encontrados. Geralmente, as mensagens de registro são úteis para diagnosticar problemas, monitorar o sistema e ajustar o desempenho.
Para receber suas mensagens de registro, você pode usar qualquer um dos seguintes métodos:
Exiba logs no destino de log do configurado.
Execute o comando
getLog
.Baixe logs por meio do MongoDB Atlas. Para saber mais, consulte Baixar logs.
Registro estruturado
As instâncias mongod
/ mongos
geram todas as mensagens de log no formato JSON estruturado. As entradas de log são escritas como uma série de pares de chave-valor, em que cada chave indica um tipo de campo de mensagem de log, como "gravidade", e cada valor correspondente registra as respectivas informações de log para esse tipo de campo, como "informational". Antes, as entradas de log eram geradas como texto simples.
Exemplo
Veja a seguir um exemplo de mensagem de registro no formato JSON, conforme apareceria no arquivo de log do MongoDB:
{"t":{"$date":"2020-05-01T15:16:17.180+00:00"},"s":"I", "c":"NETWORK", "id":12345, "ctx":"listener", "svc": "R", "msg":"Listening on", "attr":{"address":"127.0.0.1"}}
As entradas de registro JSON podem ser formatadas em pretty-print para facilitar a leitura. Esta é a mesma entrada de registro em pretty-print:
{ "t": { "$date": "2020-05-01T15:16:17.180+00:00" }, "s": "I", "c": "NETWORK", "id": 12345, "ctx": "listener", "svc": "R", "msg": "Listening on", "attr": { "address": "127.0.0.1" } }
Nessa entrada de log, por exemplo, a chave s
, que representa a gravidade, tem um valor correspondente de I
, que representa "Informational", e a chave c
, que representa o componente, tem um valor correspondente de NETWORK
, indicando que o componente da "rede" foi responsável por essa mensagem específica. Os vários tipos de campo são apresentados em detalhes na seção Tipos de campo de mensagem de log.
O log estruturado com pares chave-valor permite a análise eficiente por ferramentas automatizadas ou serviços de ingestão de log e facilita a pesquisa programática e a análise de mensagens de log. Exemplos de análise de mensagens de log estruturadas podem ser encontrados na seção Analisando mensagens de log estruturadas .
Observação
O mongod
será encerrado se não for possível gravar no arquivo de registro. Para garantir que mongod
possa gravar no arquivo de log, verifique se o volume de registro tem espaço no disco e se os registros são rotacionados.
Formato de saída de registro JSON
Toda a saída de log está no formato JSON, incluindo a saída enviada para:
Arquivo de log
Syslog
Stdout (padrão de saída) destinos de log
A saída do comando getLog
também está no formato JSON.
Cada entrada de registro é gerada como um objeto JSON independente que segue a especificação Relaxed Extended JSON v2.0 e tem o seguinte layout e ordem de campo:
{ "t": <Datetime>, // timestamp "s": <String>, // severity "c": <String>, // component "id": <Integer>, // unique identifier "ctx": <String>, // context "svc": <String>, // service "msg": <String>, // message body "attr": <Object>, // additional attributes (optional) "tags": <Array of strings>, // tags (optional) "truncated": <Object>, // truncation info (if truncated) "size": <Object> // original size of entry (if truncated) }
Descrições do Campo:
Nome do campo | Tipo | Descrição |
---|---|---|
| Data hora | Carimbo de data/hora da mensagem de registro no8601 formato ISO-. Para ver um exemplo, consulte Timestamp. |
| String | Código de gravidade curto da mensagem de registro. Para ver um exemplo, consulte Gravidade. |
| String | String completa do componente para a mensagem de registro. Para um exemplo, consulte Componentes. |
| Inteiro | Identificador exclusivo para a declaração de registro. Para obter um exemplo, consulte Filtragem por ID de registro conhecido. |
| String | Nome do tópico que causou a declaração de registro. |
| String | Nome do serviço em cujo contexto a declaração de registro foi feita. será |
| String | Mensagem de saída de log passada do servidor ou do driver. Se necessário, a mensagem é evitada de acordo com a especificação JSON. |
| Objeto | One or more key-value pairs for additional log attributes. If a log message does not include any additional attributes, the attr object is omitted.Attribute values may be referenced by their key name in the msg message body, depending on the message. If necessary, theattributes are escaped according to the JSON specification. |
| Array de strings | Strings que representam quaisquer tags aplicáveis à declaração de registro. Por exemplo, |
| Objeto | Informações sobre a truncamento da mensagem de registro, se aplicável. Somente incluído se a entrada do registro contiver pelo menos um atributo |
| Objeto | Tamanho original de uma entrada de registro se tiver sido truncada. Somente incluído se a entrada do registro contiver pelo menos um atributo |
Fuga
Os campos mensagem e atributos escaparão dos caracteres de controle conforme necessário de acordo com a especificação JSON Estendido Relaxado v2.0:
Caractere representado | Sequência de fuga |
---|---|
Aspas ( |
|
Backslash ( |
|
Backspace ( |
|
Formfeed ( |
|
Newline ( |
|
Quebra de linha ( |
|
Horizontal tab ( |
|
Os caracteres de controle não mencionados são representados como \uXXXX
, sendo "XXXX" o ponto de código Unicode em formato hexadecimal. Bytes com codificação UTF-8 inválida são substituídos pelo caractere de substituição unicode representado por \ufffd
.
Um exemplo de escape de mensagem é fornecido na seção de exemplos.
Truncamento
Alterado na versão 7.3.
Quaisquer atributos que excedam o tamanho máximo definido com maxLogSizeKB
(padrão: 10 KB) são truncados. Os atributos truncados omitem os dados de registro além do limite configurado, mas mantêm a formatação JSON da entrada para garantir que a entrada permaneça analisável.
Por exemplo, o seguinte objeto JSON representa um atributo command
que contém 5000 elementos no campo $in
sem truncamento.
Observação
As entradas de log de exemplo são reformatadas para facilitar a leitura.
{ "command": { "find": "mycoll", "filter": { "value1": { "$in": [0, 1, 2, 3, ... 4999] }, "value2": "foo" }, "sort": { "value1": 1 }, "lsid":{"id":{"$uuid":"80a99e49-a850-467b-a26d-aeb2d8b9f42b"}}, "$db": "testdb" } }
Neste exemplo, a matriz $in
é truncada no 376-ésimo elemento porque o tamanho do atributo command
excederia maxLogSizeKB
se incluísse os elementos subsequentes. O restante do atributo command
é omitido. A entrada de registro truncada é semelhante à seguinte saída:
{ "t": { "$date": "2021-03-17T20:30:07.212+01:00" }, "s": "I", "c": "COMMAND", "id": 51803, "ctx": "conn9", "msg": "Slow query", "attr": { "command": { "find": "mycoll", "filter": { "value1": { "$in": [ 0, 1, ..., 376 ] // Values in array omitted for brevity } } }, ... // Other attr fields omitted for brevity }, "truncated": { "command": { "truncated": { "filter": { "truncated": { "value1": { "truncated": { "$in": { "truncated": { "377": { "type": "double", "size": 8 } }, "omitted": 4623 } } } }, "omitted": 1 } }, "omitted": 3 } }, "size": { "command": 21692 } }
As entradas de registro que contêm um ou mais atributos truncados incluem objetos truncated
aninhados, que fornecem as seguintes informações para cada atributo truncado na entrada de registro:
o atributo que foi truncado
O subobjeto específico daquele atributo que acionou o truncamento, se aplicável.
o
type
de dados do campo truncadoO
size
, em bytes, do elemento que truncamento do Atlas TriggersO número de elementos que estavam
omitted
em cada subobjeto devido ao truncamento
As entradas de registro com atributos truncados também podem incluir um campo size
adicional no final da entrada, que indica o tamanho original do atributo antes do truncamento, neste caso 21692
ou cerca 22KB. Esse campo size
final só é mostrado se for diferente do campo size
no objeto truncated
, ou seja, se o tamanho total do objeto do atributo for diferente do tamanho do subobjeto truncado, como é o caso no exemplo acima.
Preenchimento
No arquivo de saída ou nos registros do syslog, espaços são inseridos após os campos de severity, context e id para aumentar a legibilidade com fontes de largura fixa.
O seguinte trecho do arquivo de log do MongoDB demonstra este preenchimento:
{"t":{"$date":"2020-05-18T20:18:12.724+00:00"},"s":"I", "c":"CONTROL", "id":23285, "ctx":"main", "svc": "R", "msg":"Automatically disabling TLS 1.0, to force-enable TLS 1.0 specify --sslDisabledProtocols 'none'"} {"t":{"$date":"2020-05-18T20:18:12.734+00:00"},"s":"W", "c":"ASIO", "id":22601, "ctx":"main", "svc": "R", "msg":"No TransportLayer configured during NetworkInterface startup"} {"t":{"$date":"2020-05-18T20:18:12.734+00:00"},"s":"I", "c":"NETWORK", "id":4648601, "ctx":"main", "svc": "R", "msg":"Implicit TCP FastOpen unavailable. If TCP FastOpen is required, set tcpFastOpenServer, tcpFastOpenClient, and tcpFastOpenQueueSize."} {"t":{"$date":"2020-05-18T20:18:12.814+00:00"},"s":"I", "c":"STORAGE", "id":4615611, "ctx":"initandlisten", "svc": "R", "msg":"MongoDB starting", "attr":{"pid":10111,"port":27001,"dbPath":"/var/lib/mongo","architecture":"64-bit","host":"centos8"}} {"t":{"$date":"2020-05-18T20:18:12.814+00:00"},"s":"I", "c":"CONTROL", "id":23403, "ctx":"initandlisten", "svc": "R", "msg":"Build Info", "attr":{"buildInfo":{"version":"4.4.0","gitVersion":"328c35e4b883540675fb4b626c53a08f74e43cf0","openSSLVersion":"OpenSSL 1.1.1c FIPS 28 May 2019","modules":[],"allocator":"tcmalloc","environment":{"distmod":"rhel80","distarch":"x86_64","target_arch":"x86_64"}}}} {"t":{"$date":"2020-05-18T20:18:12.814+00:00"},"s":"I", "c":"CONTROL", "id":51765, "ctx":"initandlisten", "svc": "R", "msg":"Operating System", "attr":{"os":{"name":"CentOS Linux release 8.0.1905 (Core) ","version":"Kernel 4.18.0-80.11.2.el8_0.x86_64"}}}
Pretty printing
Ao trabalhar com o log estruturado do MongoDB, o utilitário de linha de comando jq de terceiros é uma ferramenta útil que possibilita a impressão bonita e fácil de entradas de log, além de correspondência e filtragem avançadas baseada em chaves.
jq
é um analisador JSON de código aberto, e está disponível para Linux, Windows e macOS.
Você pode usar jq
para formatar em pretty-print as entradas de registro da seguinte maneira:
Formatar o arquivo de registro inteiro em pretty-print:
cat mongod.log | jq Formatar a entrada de registro mais recente em pretty-print:
cat mongod.log | tail -1 | jq
Mais exemplos de como trabalhar com logs estruturados do MongoDB estão disponíveis na seção Analisar mensagens de log estruturadas.
Configurar destinos de mensagens de registro
As mensagens de registro do MongoDB podem ser enviadas para arquivo, syslog ou stdout (saída padrão).
Para configurar o destino de saída do registro, use uma das seguintes configurações, no arquivo de configuração ou na linha de comando:
- Arquivo de Configuração:
A opção
systemLog.destination
para arquivo ou syslog
- Linha de comando:
Não especificar arquivo ou syslog envia todos os resultados de registro para stdout.
Para obter a lista completa de configurações e opções de registro, consulte:
- Arquivo de Configuração:
- Linha de comando:
Observação
As mensagens de erro enviadas para stderr
(erro padrão), como erros fatais durante a inicialização quando não estiver usando o arquivo ou os destinos de registro do syslog, ou mensagens relacionadas a definições de registro mal configuradas, não são afetadas pela definição do destino de saída de registro e são impressas em stderr
em formato de texto simples.
Tipos de campos de mensagem de registro
Timestamp
O tipo de campo de carimbo de data/hora indica a data e hora precisas em que o evento registrado ocorreu.
{ "t": { "$date": "2020-05-01T15:16:17.180+00:00" }, "s": "I", "c": "NETWORK", "id": 12345, "ctx": "listener", "svc": "R", "msg": "Listening on", "attr": { "address": "127.0.0.1" } }
Ao fazer login no arquivo ou no syslog [1], o formato padrão para o carimbo de data/hora é iso8601-local
. Para modificar o formato do carimbo de data/hora, use a opção de tempo de execução --timeStampFormat
ou a configuração systemLog.timeStampFormat
.
Consulte Filtragem por faixa de datas para ver exemplos de análise de logs que filtram o campo de carimbo de data/hora.
Observação
O formato de carimbo de data/hora ctime
não é mais aceito.
[1] | Ao fazer login no syslog, o daemon syslog gera carimbos de data/hora quando registra uma mensagem, não quando o MongoDB emite a mensagem. Isso pode levar a registros de data/hora enganosos para entradas de registro, especialmente quando o sistema está sob volume pesado. |
Gravidade
O tipo de campo de gravidade indica o nível de gravidade associado ao evento registrado.
{ "t": { "$date": "2020-05-01T15:16:17.180+00:00" }, "s": "I", "c": "NETWORK", "id": 12345, "ctx": "listener", "svc": "R", "msg": "Listening on", "attr": { "address": "127.0.0.1" } }
Os níveis de gravidade variam de "Fatal" (mais grave) a "Depuração" (menos grave):
Nível | Descrição |
---|---|
| Fatal |
| Erro |
| Aviso |
| Informativo, para nível de detalhamento |
| Depuração, para níveis de detalhamento > O MongoDB indica o nível de verbosidade de depuração específico . Por exemplo, se o nível de verbosidade for 2, o MongoDB indica Em versões anteriores, as mensagens de registro do MongoDB especificaram |
Você pode especificar o nível de detalhamento de vários componentes para determinar a quantidade de mensagens informativas e de depuração emitidas pelo MongoDB. As categorias de gravidade acima desses níveis são sempre exibidas. [2] Para definir níveis de detalhamento, consulte Configurar níveis de detalhamento de log.
Componentes
O tipo de campo do componente indica a categoria da qual um evento registrado é membro, como NETWORK ou COMMAND.
{ "t": { "$date": "2020-05-01T15:16:17.180+00:00" }, "s": "I", "c": "NETWORK", "id": 12345, "ctx": "listener", "svc": "R", "msg": "Listening on", "attr": { "address": "127.0.0.1" } }
Cada componente pode ser configurado individualmente por meio de seu próprio filtro de detalhamento. Os componentes disponíveis são os seguintes:
ACCESS
Mensagens relacionadas ao controle de acesso, como autenticação. Para especificar o nível de log dos componentes
ACCESS
, use a configuraçãosystemLog.component.accessControl.verbosity
.
COMMAND
Mensagens relacionadas aos comandos do banco de dados, como
count
. Para especificar o nível de log para componentesCOMMAND
, use a configuraçãosystemLog.component.command.verbosity
.
CONTROL
Mensagens relacionadas a atividades de controle, como inicialização. Para especificar o nível de log dos componentes
CONTROL
, use a configuraçãosystemLog.component.control.verbosity
.
ELECTION
Mensagens relacionadas especificamente às eleições do conjunto de réplicas. Para especificar o nível de log para componentes
ELECTION
, defina o parâmetrosystemLog.component.replication.election.verbosity
.REPL
é o componente principal deELECTION
. SesystemLog.component.replication.election.verbosity
não estiver definido, o MongoDB usará o nível de detalhamentoREPL
para componentesELECTION
.
FTDC
Mensagens relacionadas ao mecanismo de coleção de dados para diagnóstico, incluindo estatísticas do servidor e atualizações de status. Para especificar o nível de log dos componentes
FTDC
, use a configuraçãosystemLog.component.ftdc.verbosity
.
GEO
Mensagens relacionadas à análise de formas geoespaciais, como verificar as formas GeoJSON. Para especificar o nível de log para componentes
GEO
, defina o parâmetrosystemLog.component.geo.verbosity
.
INDEX
Mensagens relacionadas a operações de indexação, como criar índices. Para especificar o nível de log para componentes
INDEX
, defina o parâmetrosystemLog.component.index.verbosity
.
INITSYNC
Mensagens relacionadas à operação de sincronização inicial. Para especificar o nível de log para componentes
INITSYNC
, defina o parâmetrosystemLog.component.replication.initialSync.verbosity
.REPL
é o componente principal deINITSYNC
. SesystemLog.component.replication.initialSync.verbosity
não estiver definido, o MongoDB usará o nível de detalhamentoREPL
para componentesINITSYNC
.
JOURNAL
Mensagens relacionadas especificamente às atividades de registro no diário de armazenamento. Para especificar o nível de log dos componentes
JOURNAL
, use a configuraçãosystemLog.component.storage.journal.verbosity
.STORAGE
é o componente principal deJOURNAL
. SesystemLog.component.storage.journal.verbosity
não estiver definido, o MongoDB usará o nível de detalhamentoSTORAGE
para componentesJOURNAL
.
NETWORK
Mensagens relacionadas às atividades da rede, como aceitar conexões. Para especificar o nível de log para componentes
NETWORK
, defina o parâmetrosystemLog.component.network.verbosity
.
QUERY
Mensagens relacionadas a queries, incluindo atividades do planejador de query. Para especificar o nível de log para componentes
QUERY
, defina o parâmetrosystemLog.component.query.verbosity
.
QUERYSTATS
Mensagens relacionadas às operações
$queryStats
. Para especificar o nível de registro paraQUERYSTATS
componentes, defina o parâmetrosystemLog.component.queryStats.verbosity
.
RECOVERY
Mensagens relacionadas às atividades de recuperação de armazenamento. Para especificar o nível de log dos componentes
RECOVERY
, use a configuraçãosystemLog.component.storage.recovery.verbosity
.STORAGE
é o componente principal deRECOVERY
. SesystemLog.component.storage.recovery.verbosity
não estiver definido, o MongoDB usará o nível de detalhamentoSTORAGE
para componentesRECOVERY
.
REPL
Mensagens relacionadas a conjuntos de réplicas, como sincronização inicial, pulsações, replicação de estado estável e rollback. [2] Para especificar o nível de log para componentes
REPL
, defina o parâmetrosystemLog.component.replication.verbosity
.REPL
é o componente principal dos componentesELECTION
,INITSYNC
,REPL_HB
eROLLBACK
.
REPL_HB
Mensagens relacionadas especificamente a pulsações do conjunto de réplicas. Para especificar o nível de log para componentes
REPL_HB
, definir o parâmetrosystemLog.component.replication.heartbeats.verbosity
.REPL
é o componente principal deREPL_HB
. SesystemLog.component.replication.heartbeats.verbosity
não estiver definido, o MongoDB usará o nível de detalhamentoREPL
para componentesREPL_HB
.
ROLLBACK
Mensagens relacionadas às operações de rollback. Para especificar o nível de log dos componentes
ROLLBACK
, defina o parâmetrosystemLog.component.replication.rollback.verbosity
.REPL
é o componente principal deROLLBACK
. SesystemLog.component.replication.rollback.verbosity
não estiver definido, o MongoDB usará o nível de detalhamentoREPL
para componentesROLLBACK
.
SHARDING
Mensagens relacionadas a atividades de compartilhamento, como a inicialização do
mongos
. Para especificar o nível de log dos componentesSHARDING
, use a configuraçãosystemLog.component.sharding.verbosity
.
STORAGE
Mensagens relacionadas a atividades de armazenamento, como processos envolvidos no comando
fsync
. Para especificar o nível de log dos componentesSTORAGE
, use a configuraçãosystemLog.component.storage.verbosity
.
TXN
Mensagens relacionadas a transações multidocumento. Para especificar o nível de log dos componentes
TXN
, use a configuraçãosystemLog.component.transaction.verbosity
.
WRITE
Mensagens relacionadas a operações de gravação, como comandos
update
. Para especificar o nível de log dos componentesWRITE
, use a configuraçãosystemLog.component.write.verbosity
.
WT
Novidades na versão 5.3.
Mensagens relacionadas ao storage engine WiredTiger. Para especificar o nível de log dos componentes
WT
, use a configuraçãosystemLog.component.storage.wt.verbosity
.
WTBACKUP
Novidades na versão 5.3.
Mensagens relacionadas às operações de backup executadas pelo storage engine WiredTiger. Para especificar o nível de log dos componentes
WTBACKUP
, use a configuraçãosystemLog.component.storage.wt.wtBackup.verbosity
.
WTCHKPT
Novidades na versão 5.3.
Mensagens relacionadas às operações de checkpoint realizadas pelo storage engine WiredTiger. Para especificar o nível de log dos componentes
WTCHKPT
, usar a configuraçãosystemLog.component.storage.wt.wtCheckpoint.verbosity
.
WTCMPCT
Novidades na versão 5.3.
Mensagens relacionadas às operações de compactação realizadas pelo storage engine WiredTiger . Para especificar o nível de log dos componentes
WTCMPCT
, usar a configuraçãosystemLog.component.storage.wt.wtCompact.verbosity
.
WTEVICT
Novidades na versão 5.3.
Mensagens relacionadas a operações de despejo realizadas pelo mecanismo de armazenamento WiredTiger. Para especificar o nível de log dos componentes
WTEVICT
, use a configuraçãosystemLog.component.storage.wt.wtEviction.verbosity
.
WTHS
Novidades na versão 5.3.
Mensagens relacionadas ao histórico de armazenamento do mecanismo de armazenamento WiredTiger. Para especificar o nível de log dos componentes
WTHS
, use a configuraçãosystemLog.component.storage.wt.wtHS.verbosity
.
WTRECOV
Novidades na versão 5.3.
Mensagens relacionadas a operações de recuperação realizadas pelo storage engine WiredTiger. Para especificar o nível de log dos componentes
WTRECOV
, usar a configuraçãosystemLog.component.storage.wt.wtRecovery.verbosity
.
WTRTS
Novidades na versão 5.3.
Mensagens relacionadas a operações de rollback to stable (RTS) realizadas pelo mecanismo de armazenamento WiredTiger. Para especificar o nível de log dos componentes
WTRTS
, use a configuraçãosystemLog.component.storage.wt.wtRTS.verbosity
.
WTSLVG
Novidades na versão 5.3.
Mensagens relacionadas a operações de recuperação realizadas pelo mecanismo de armazenamento WiredTiger. Para especificar o nível de log dos componentes
WTSLVG
, use a configuraçãosystemLog.component.storage.wt.wtSalvage.verbosity
.
WTTS
Novidades na versão 5.3.
Mensagens relacionadas a logs de data e hora usados pelo mecanismo de armazenamento do WiredTiger. Para especificar o nível de log dos componentes
WTTS
, use a configuraçãosystemLog.component.storage.wt.wtTimestamp.verbosity
.
WTTXN
Novidades na versão 5.3.
Mensagens relacionadas a transações realizadas pelo mecanismo de armazenamento WiredTiger. Para especificar o nível de log dos componentes
WTTXN
, use a configuraçãosystemLog.component.storage.wt.wtTransaction.verbosity
.
WTVRFY
Novidades na versão 5.3.
Mensagens relacionadas a operações de verificação realizadas pelo mecanismo de armazenamento WiredTiger. Para especificar o nível de log dos componentes
WTVRFY
, use a configuraçãosystemLog.component.storage.wt.wtVerify.verbosity
.
WTWRTLOG
Novidades na versão 5.3.
Mensagens relacionadas a operações de gravação de log realizadas pelo storage engine WiredTiger. Para especificar o nível de log dos componentes
WTWRTLOG
, use a configuraçãosystemLog.component.storage.wt.wtWriteLog.verbosity
.
-
Mensagens não associadas a um componente nomeado. Os componentes sem nome têm o nível de log padrão especificado na configuração
systemLog.verbosity
. A configuraçãosystemLog.verbosity
é a configuração padrão para componentes nomeados e não nomeados.
Consulte Filtrando por componente para ver exemplos de análise de logs que filtram no campo de componente.
Dados do cliente
Os drivers do MongoDB e aplicativos de clientes (incluindo mongosh
) podem enviar informações de identificação no momento da conexão com o servidor. Depois que a conexão é estabelecida, o cliente não envia as informações de identificação novamente, a menos que a conexão seja interrompida e restabelecida.
Esta informação de identificação está contida no campo atributos da entrada de registro. A informação exata incluída varia de acordo com o cliente.
Abaixo está uma mensagem de log de exemplo contendo o documento de dados do cliente como transmitido de uma conexão mongosh
. Os dados do cliente estão contidos no objeto doc
no campo atributos:
{"t":{"$date":"2020-05-20T16:21:31.561+00:00"},"s":"I", "c":"NETWORK", "id":51800, "ctx":"conn202", "svc": "R", "msg":"client metadata", "attr":{"remote":"127.0.0.1:37106","client":"conn202","doc":{"application":{"name":"MongoDB Shell"},"driver":{"name":"MongoDB Internal Client","version":"4.4.0"},"os":{"type":"Linux","name":"CentOS Linux release 8.0.1905 (Core) ","architecture":"x86_64","version":"Kernel 4.18.0-80.11.2.el8_0.x86_64"}}}}
Quando os membros secundários de um conjunto de réplicas iniciam uma conexão com um primary, eles enviam dados semelhantes. Um exemplo de mensagem de registro contendo essa conexão de iniciação pode aparecer da seguinte forma. Os dados do cliente estão contidos no objeto doc
no campo atributos:
{"t":{"$date":"2020-05-20T16:33:40.595+00:00"},"s":"I", "c":"NETWORK", "id":51800, "ctx":"conn214", "svc": "R", "msg":"client metadata", "attr":{"remote":"127.0.0.1:37176","client":"conn214","doc":{"driver":{"name":"NetworkInterfaceTL","version":"4.4.0"},"os":{"type":"Linux","name":"CentOS Linux release 8.0.1905 (Core) ","architecture":"x86_64","version":"Kernel 4.18.0-80.11.2.el8_0.x86_64"}}}}
Consulte a seção de exemplos para ver um exemplo em pretty-print que mostra os dados do cliente.
Para obter uma descrição completa das informações do cliente e dos campos obrigatórios, consulte a especificação do Handshake do MongoDB.
Níveis de verbosidade
Você pode especificar o nível de detalhamento do log para aumentar ou diminuir a quantidade de mensagens de log geradas pelo MongoDB. Os níveis de detalhamento podem ser ajustados para todos os componentes em conjunto ou para componentes nomeados específicos individualmente.
O detalhamento afeta as entradas de log apenas nas categorias de gravidade Informational e Debug. As categorias de gravidade acima desses níveis são sempre exibidas.
Você pode definir níveis de verbosidade para um valor alto para mostrar o registro detalhado para depuração ou desenvolvimento, ou para um valor baixo para minimizar as gravações no registro em um sistema de produção verificado. [2]
Visualizar nível de verbosidade do registro atual
Para visualizar os níveis de verbosidade atuais, utilize o método db.getLogComponents()
:
db.getLogComponents()
Seu resultado pode se assemelhar ao seguinte:
{ "verbosity" : 0, "accessControl" : { "verbosity" : -1 }, "command" : { "verbosity" : -1 }, ... "storage" : { "verbosity" : -1, "recovery" : { "verbosity" : -1 }, "journal" : { "verbosity" : -1 } }, ...
A entrada verbosity
inicial é o nível de detalhamento principal para todos os componentes, enquanto os componentes individuais nomeados a seguir, como accessControl
, indicam o nível de detalhamento específico para esse componente, substituindo o nível de detalhamento global para esse componente específico, se definido.
Um valor de -1
, indica que o componente herda o nível de detalhamento de seu pai, se eles tiverem um (como recovery
acima, herdando de storage
), ou o nível de detalhamento global se eles não tiverem (como com command
). Os relacionamentos de herança para níveis de detalhamento são indicados na seção de componentes.
Configurar níveis de verbosidade de registro
Você pode configurar o nível de verbosidade utilizando: as configurações do systemLog.verbosity
e systemLog.component.<name>.verbosity
, o parâmetro logComponentVerbosity
ou o método db.setLogLevel()
. [2]
systemLog
Configurações de verbosidade
Para configurar o nível de log padrão para todos os componentes, utilize a configuração do systemLog.verbosity
. Para configurar o nível de componentes específicos, utilize as configurações do systemLog.component.<name>.verbosity
.
Por exemplo, a seguinte configuração define o systemLog.verbosity
para 1
, o systemLog.component.query.verbosity
para 2
, o systemLog.component.storage.verbosity
para 2
e o systemLog.component.storage.journal.verbosity
para 1
:
systemLog: verbosity: 1 component: query: verbosity: 2 storage: verbosity: 2 journal: verbosity: 1
Você define estes valores no arquivo de configuração ou na linha de comando para sua instância do mongod
ou mongos
.
Todos os componentes não especificados explicitamente na configuração têm um nível de detalhamento de -1
, indicando que eles herdam o nível de seu pai, se tiverem um, ou o nível de detalhamento global (systemLog.verbosity
), se não tiverem.
logComponentVerbosity
Parâmetro
Para definir o parâmetrologComponentVerbosity
, passe um documento com as configurações de detalhamento a serem alteradas.
Por exemplo, o seguinte define o default verbosity level
como 1
, o query
como 2
, o storage
para 2
e o storage.journal
para 1
.
db.adminCommand( { setParameter: 1, logComponentVerbosity: { verbosity: 1, query: { verbosity: 2 }, storage: { verbosity: 2, journal: { verbosity: 1 } } } } )
Você definiria esses valores de mongosh
.
db.setLogLevel()
Use o método db.setLogLevel()
para atualizar um único nível de registro de componente. Para um componente, você pode especificar o nível de verbosidade de 0
a 5
ou pode especificar -1
para herdar a verbosidade do componente principal. Por exemplo, o seguinte define o systemLog.component.query.verbosity
para sua verbosidade pai (ou seja, verosidade padrão):
db.setLogLevel(-1, "query")
Você definiria este valor em mongosh
.
[2] | (1, 2, 3, 4, 5) Os nós secundários de um conjunto de réplicas agora registram entradas de oplog que levam mais tempo do que o limite de lentidão das operações para serem aplicadas. Essas mensagens de lentidão no oplog:
|
Registro de operações lentas
As operações do cliente (como queries) aparecem no log se a duração exceder o limite de operação lenta ou quando o nível de verbosidade do log for 1 ou superior. [2] Essas entradas de log incluem o objeto de comando completo associado à operação.
As entradas do criador de perfil e as mensagens de log de diagnóstico (ou seja, mensagens de log mongod/mongos) para operações de leitura/gravação incluem:
planCacheShapeHash
para ajudar a identificar queries lentas com a mesma forma de query de cache de plano.A partir do MongoDB 8.0, o campo
queryHash
pré-existente é renomeado paraplanCacheShapeHash
. Se você estiver usando uma versão anterior do MongoDB , veráqueryHash
em vez deplanCacheShapeHash
.planCacheKey
para fornecer mais informações sobre o cache do plano de consulta para queries lentas.
A partir do MongoDB 5.0, as mensagens de registro de operações lentas incluem um campo remote
que especifica o endereço IP do cliente.
A partir do MongoDB 6.2, as mensagens de registro de operação lenta incluem um campo queryFramework
que indica qual mecanismo de consulta executou a consulta:
queryFramework: "classic"
indica que o mecanismo clássico executou a consulta.queryFramework: "sbe"
indica que o mecanismo de execução de consulta baseado em slot executou a consulta.
A partir do MongoDB 6.1, as mensagens de log de operação lenta incluem campos de tempo de atualização do cache.
A partir do MongoDB 6.3, as mensagens de registro de operação lenta e as entradas do analisador de banco de dados incluem um campo cpuNanos
que especifica o tempo total de CPU gasto por uma operação de query em nanossegundos. O campo cpuNanos
está disponível somente em sistemas Linux.
A partir do MongoDB 7.0 (e 6.0.13, 5.0.24), o totalOplogSlotDurationMicros
na mensagem de registro de query lenta mostra o tempo entre uma operação de gravação que obtém um carimbo de data/hora de confirmação para confirmar as gravações do mecanismo de armazenamento e a confirmação efetiva. mongod
suporta gravações paralelas. No entanto, ele confirma operações de gravação com registros de data e hora de confirmação em qualquer ordem.
Exemplo
Considere as seguintes operações de escrita com carimbos de data/hora de função commit:
writeA com Timestamp1
writeB com Timestamp2
writeC com Timestamp3
Suponha que writeB seja confirmado primeiro em Timestamp2. A replicação é pausada até que writeA confirme porque a entrada oplog de writeA com Timestamp1 é necessária para que a replicação copie o oplog para membros secundários do conjunto de réplicas.
Para obter um exemplo em pretty-print de uma entrada de registro de operação lenta, consulte Exemplos de mensagens de registro.
A partir do MongoDB 8.0, o campo queryShapeHash
para um formato de consulta também é incluído no log de consulta lenta, quando disponível.
Também a partir do MongoDB 8.0, a saída da query lenta inclui um documento queues
que contém informações sobre as filas da operação. Cada fila no campo queues
contém um campo totalTimeQueuedMicros
que contém o tempo cumulativo total, em microssegundos, que a operação passou na fila correspondente.
Tempo de remoteOpWaitMillis
espera por shards registrados no campo
Novidades na versão 5.0.
A partir do MongoDB 5.0, você pode usar o campo de registro remoteOpWaitMillis
para obter o tempo de espera (em milissegundos) para resultados de shards.
remoteOpWaitMillis
só está registrado:
Se você configurar registro de operações lento.
Para determinar se uma operação de mesclagem ou um problema de shard está causando uma consulta lenta, compare os campos de tempo workingMillis
e remoteOpWaitMillis
no registro. workingMillis
é o tempo total que a query levou para ser concluída. Especificamente:
Se
workingMillis
for um pouco mais longo queremoteOpWaitMillis
, então a maior parte do tempo foi gasta aguardando uma resposta do shard. Por exemplo,workingMillis
de 17 eremoteOpWaitMillis
de 15.Se
workingMillis
for significativamente maior queremoteOpWaitMillis
, a maior parte do tempo foi gasta realizando a mesclagem. Por exemplo,workingMillis
de 100 eremoteOpWaitMillis
de 15.
Supressão de registros
Redação de registro de Queryable Encryption
Ao utilizar o Queryable Encryption, as operações CRUD para collections criptografadas são omitidas do registro de query lenta. Para obter detalhes, consulte Redação de Queryable Encryption.
Redação de registros corporativos
Disponível apenas no MongoDB Enterprise
Um mongod
ou mongos
em execução com redactClientLogData
elimina qualquer mensagem que acompanhe um determinado evento de registro antes do registro, deixando apenas metadados, arquivos de origem ou números de linha relacionados ao evento. redactClientLogData
impede a entrada de informações sensíveis no registro do sistema, mas reduz a quantidade de detalhes disponíveis para diagnóstico.
Por exemplo, a operação a seguir insere um documento em um mongod
em execução sem supressão de log. O mongod
tem o nível de detalhamento do log definido como 1
:
db.clients.insertOne( { "name" : "Joe", "PII" : "Sensitive Information" } )
Esta operação produz o seguinte evento de registro:
{ "t": { "$date": "2024-07-19T15:36:55.024-07:00" }, "s": "I", "c": "COMMAND", ... "attr": { "type": "command", ... "appName": "mongosh 2.2.10", "command": { "insert": "clients", "documents": [ { "name": "Joe", "PII": "Sensitive Information", "_id": { "$oid": "669aea8792c7fd822d3e1d8c" } } ], "ordered": true, ... } ... } }
Quando mongod
é executado com redactClientLogData
e executa a mesma operação de inserção, ele produz o seguinte evento de registro:
{ "t": { "$date": "2024-07-19T15:36:55.024-07:00" }, "s": "I", "c": "COMMAND", ... "attr": { "type": "command", ... "appName": "mongosh 2.2.10", "command": { "insert": "###", "documents": [ { "name": "###", "PII": "###", "_id": "###" } ], "ordered": "###", ... } ... } }
Use redactClientLogData
em conjunto com Encryption at Rest e TLS/SSL (criptografia de transporte) para auxiliar a conformidade com os requisitos normativos.
Analisar mensagens de registro estruturadas
A análise de logs é o ato de pesquisar e analisar programaticamente arquivos de log, geralmente de maneira automatizada. Com a introdução do log estruturado, a análise de log ficou mais simples e mais avançada. Por exemplo:
Os campos de mensagens de registro são apresentados como pares de valores-chave. Os analisadores de registro podem realizar queries por chaves de interesse específicas para filtrar os resultados com eficiência.
As mensagens de registro sempre contêm a mesma estrutura de mensagem. Os analisadores de registros podem extrair informações de forma confiável de qualquer mensagem de registro, sem a necessidade de codificar para casos em que as informações estejam ausentes ou formatadas de forma diferente.
Os exemplos a seguir demonstram fluxos de trabalho de análise de registro típicos ao trabalhar com saída de registros JSON do MongoDB.
Exemplos de análise de registro
Ao trabalhar com o registro estruturado do MongoDB, o utilitário de linha de comando jq de terceiros é uma ferramenta útil que permite o pretty-printing de entradas de registro, além de correspondência e filtragem avançadas com base em chaves.
jq
é um analisador JSON de código aberto, e está disponível para Linux, Windows e macOS.
Esses exemplos usam jq
para simplificar a análise de registros.
Contando mensagens exclusivas
O exemplo a seguir mostra os 10 principais valores de mensagem únicos em um determinado arquivo de log, classificados por frequência:
jq -r ".msg" /var/log/mongodb/mongod.log | sort | uniq -c | sort -rn | head -10
Monitoramento de conexões
As conexões de clientes remotos são mostradas no registro sob a chave "remota" no objeto de atributo. O seguinte conta todas as conexões exclusivas ao longo do arquivo de registro e as apresenta em ordem decrescente por número de ocorrências:
jq -r '.attr.remote' /var/log/mongodb/mongod.log | grep -v 'null' | sort | uniq -c | sort -r
Observe que as conexões do mesmo endereço IP, mas que se conectam por portas diferentes, são tratadas como conexões diferentes por esse comando. Você poderia limitar a saída para considerar apenas endereços IP, com a seguinte alteração:
jq -r '.attr.remote' /var/log/mongodb/mongod.log | grep -v 'null' | awk -F':' '{print $1}' | sort | uniq -c | sort -r
Analisando conexões de drivers
O exemplo a seguir conta todas as conexões do driver MongoDB remoto e apresenta cada tipo e versão de driver em ordem decrescente por número de ocorrências:
jq -cr '.attr.doc.driver' /var/log/mongodb/mongod.log | grep -v null | sort | uniq -c | sort -rn
Analisando tipos de cliente
O exemplo a seguir examina os dados de clientes que se conectam ao MongoDB através de drivers e aplicativos remotos, incluindo mongosh
, e gera um relatório com a contagem de conexões para cada tipo de sistema operacional único que se conectou, ordenado por frequência:
jq -r '.attr.doc.os.type' /var/log/mongodb/mongod.log | grep -v null | sort | uniq -c | sort -rn
A string "Darwin", conforme apresentada neste campo de registro, representa um cliente macOS.
Analisando queries lentas
Com o log de operação lenta habilitado, somente as operações lentas que levaram mais de 2000 milissegundos serão retornadas para análise posterior:
jq 'select(.attr.workingMillis>=2000)' /var/log/mongodb/mongod.log
Consulte a documentação do jq para obter mais informações sobre os filtros jq
mostrados neste exemplo.
Filtragem por componente
Os componentes de log (o terceiro campo no formato de saída de log JSON) indicam a categoria geral em que uma determinada mensagem de log se enquadra. A filtragem por componente costuma ser um ótimo ponto de partida ao analisar mensagens de log para eventos relevantes.
O exemplo a seguir imprime apenas as mensagens de log do tipo componente REPL:
jq 'select(.c=="REPL")' /var/log/mongodb/mongod.log
O exemplo a seguir imprime todas as mensagens de log , exceto aquelas do tipo de componente REPL:
jq 'select(.c!="REPL")' /var/log/mongodb/mongod.log
O exemplo a seguir imprime mensagens de log do tipo componente REPL ou STORAGE:
jq 'select( .c as $c | ["REPL", "STORAGE"] | index($c) )' /var/log/mongodb/mongod.log
Consulte a documentação do jq para obter mais informações sobre os filtros jq
mostrados neste exemplo.
Filtrando por ID de registro conhecido
As ID de log (o quinto campo no formato de saída de log JSON) são mapeadas para eventos de log específicos e podem ser usadas para permanecer estáveis em sucessivas versões do MongoDB.
Como exemplo, você pode estar interessado nos dois eventos de registro a seguir, que mostram uma conexão de cliente seguida de uma desconexão:
{"t":{"$date":"2020-06-01T13:06:59.027-0500"},"s":"I", "c":"NETWORK", "id":22943, "ctx":"listener", "svc": "R", "msg":"connection accepted from {session_remote} #{session_id} ({connectionCount}{word} now open)", "attr":{"session_remote":"127.0.0.1:61298", "session_id":164,"connectionCount":11,"word":" connections"}} {"t":{"$date":"2020-06-01T13:07:03.490-0500"},"s":"I", "c":"NETWORK", "id":22944, "ctx":"conn157", "svc": "R", "msg":"end connection {remote} ({connectionCount}{word} now open)", "attr":{"remote":"127.0.0.1:61298","connectionCount":10,"word":" connections"}}
As IDs de registro para essas duas entradas são 22943
e 22944
, respectivamente. Você pode então filtrar a saída do registro para mostrar apenas esses IDs de registro, mostrando efetivamente apenas a atividade de conexão do cliente, usando a seguinte sintaxe jq
:
jq 'select( .id as $id | [22943, 22944] | index($id) )' /var/log/mongodb/mongod.log
Consulte a documentação do jq para obter mais informações sobre os filtros jq
mostrados neste exemplo.
Filtragem por faixa de datas
A saída do registro pode ser ainda mais refinada filtrando-se o campo de registro de data e hora, limitando as entradas de registro retornadas a uma faixa de datas específica. Por exemplo, o seguinte retorna todas as entradas de registro que ocorreram em 15 de abril de 2020:
jq 'select(.t["$date"] >= "2020-04-15T00:00:00.000" and .t["$date"] <= "2020-04-15T23:59:59.999")' /var/log/mongodb/mongod.log
Observe que essa sintaxe inclui o carimbo de data/hora completo, incluindo milissegundos, mas excluindo o ajuste do fuso horário.
A filtragem por faixa de datas pode ser combinada com qualquer um dos exemplos acima, criando relatórios semanais ou resumos anuais, por exemplo. A sintaxe a seguir amplia o exemplo "Monitorando Conexões" anterior para restringir os resultados ao mês de maio de 2020:
jq 'select(.t["$date"] >= "2020-05-01T00:00:00.000" and .t["$date"] <= "2020-05-31T23:59:59.999" and .attr.remote)' /var/log/mongodb/mongod.log
Consulte a documentação do jq para obter mais informações sobre os filtros jq
mostrados neste exemplo.
Registrar serviços de ingestão
Os serviços de ingestão de registros são produtos de terceiros que contêm e agregam arquivos de log, geralmente de um cluster distribuído de sistemas, e fornecem análise contínua desses dados em um local central.
O formato de log JSON permite mais flexibilidade ao se usar serviços de análise e ingestão de log. Enquanto os logs de texto sem formatação geralmente exigem algum tipo de transformação antes de serem qualificados para uso com esses produtos, os arquivos JSON geralmente podem ser consumidos prontamente, dependendo do serviço. Além disso, os logs formatados em JSON oferecem mais controle ao executar a filtragem para esses serviços, pois a estrutura de chave-valor oferece a capacidade de importar especificamente somente os campos de interesse, enquanto omite o restante.
Consulte a documentação do serviço de ingestão de registros de terceiros escolhido para obter mais informações.
Exemplos de mensagens de registro
Os exemplos a seguir mostram mensagens de registro no formato de saída JSON.
Estas mensagens de registro são apresentadas em formato pretty-print para maior conveniência.
Aviso de inicialização
Este exemplo mostra um aviso de inicialização:
{ "t": { "$date": "2020-05-20T19:17:06.188+00:00" }, "s": "W", "c": "CONTROL", "id": 22120, "ctx": "initandlisten", "svc": "R", "msg": "Access control is not enabled for the database. Read and write access to data and configuration is unrestricted", "tags": [ "startupWarnings" ] }
Conexão do cliente
Este exemplo mostra uma conexão de cliente que inclui dados do cliente:
{ "t": { "$date": "2020-05-20T19:18:40.604+00:00" }, "s": "I", "c": "NETWORK", "id": 51800, "ctx": "conn281", "svc": "R", "msg": "client metadata", "attr": { "remote": "192.168.14.15:37666", "client": "conn281", "doc": { "application": { "name": "MongoDB Shell" }, "driver": { "name": "MongoDB Internal Client", "version": "4.4.0" }, "os": { "type": "Linux", "name": "CentOS Linux release 8.0.1905 (Core) ", "architecture": "x86_64", "version": "Kernel 4.18.0-80.11.2.el8_0.x86_64" } } } }
Operação lenta
A partir do MongoDB 8.0, as operações lentas são registradas com base no tempo que o MongoDB gasta trabalhando nessa operação, em vez da latência total da operação.
É possível usar as métricas no operation log para identificar onde uma operação passa o tempo em seu ciclo de vida, o que ajuda a identificar possíveis melhorias de desempenho.
Na seguinte mensagem de log de exemplo:
A quantidade de tempo gasto aguardando recursos durante a execução da consulta é mostrada nestas métricas:
queues.execution.totalTimeQueuedMicros
timeAcquiringMicros
workingMillis
é o tempo que o MongoDB passa trabalhando na operação.durationMillis
é a latência total da operação.
{ "t":{ "$date":"2024-06-01T13:24:10.034+00:00" }, "s":"I", "c":"COMMAND", "id":51803, "ctx":"conn3", "msg":"Slow query", "attr":{ "type":"command", "isFromUserConnection":true, "ns":"db.coll", "collectionType":"normal", "appName":"MongoDB Shell", "command":{ "find":"coll", "filter":{ "b":-1 }, "sort":{ "splitPoint":1 }, "readConcern":{ }, "$db":"db" }, "planSummary":"COLLSCAN", "planningTimeMicros":87, "keysExamined":0, "docsExamined":20889, "hasSortStage":true, "nBatches":1, "cursorExhausted":true, "numYields":164, "nreturned":99, "planCacheShapeHash":"9C05019A", "planCacheKey":"C41063D6", "queryFramework":"classic", "reslen":96, "locks":{ "ReplicationStateTransition":{ "acquireCount":{ "w":3 } }, "Global":{ "acquireCount":{ "r":327, "w":1 } }, "Database":{ "acquireCount":{ "r":1 }, "acquireWaitCount":{ "r":1 }, "timeAcquiringMicros":{ "r":2814 } }, "Collection":{ "acquireCount":{ "w":1 } } }, "flowControl":{ "acquireCount":1, "acquireWaitCount":1, "timeAcquiringMicros":8387 }, "readConcern":{ "level":"local", "provenance":"implicitDefault" }, "storage":{ }, "cpuNanos":20987385, "remote":"127.0.0.1:47150", "protocol":"op_msg", "queues":{ "ingress":{ "admissions":7, "totalTimeQueuedMicros":0 }, "execution":{ "admissions":328, "totalTimeQueuedMicros":2109 } }, "workingMillis":89, "durationMillis":101 } }
A partir do MongoDB 8.0, o campo queryHash
pré-existente é renomeado para planCacheShapeHash
. Se você estiver usando uma versão anterior do MongoDB , verá queryHash
em vez de planCacheShapeHash
.
Fuga
Este exemplo demonstra fuga de caracteres, como mostrado no campo setName
do objeto de atributo:
{ "t": { "$date": "2020-05-20T19:11:09.268+00:00" }, "s": "I", "c": "REPL", "id": 21752, "ctx": "ReplCoord-0", "svc": "R", "msg": "Scheduling remote command request", "attr": { "context": "vote request", "request": "RemoteCommand 229 -- target:localhost:27003 db:admin cmd:{ replSetRequestVotes: 1, setName: \"my-replica-name\", dryRun: true, term: 3, candidateIndex: 0, configVersion: 2, configTerm: 3, lastAppliedOpTime: { ts: Timestamp(1589915409, 1), t: 3 } }" } }
Vista
A partir do MongoDB 5.0, as mensagens de registro para query lentas em exibições incluem um campo resolvedViews
que contém os detalhes da exibição:
"resolvedViews": [ { "viewNamespace": <String>, // namespace and view name "dependencyChain": <Array of strings>, // view name and collection "resolvedPipeline": <Array of documents> // aggregation pipeline for view } ]
O exemplo a seguir utiliza o banco de dados do test
e cria uma visualização denominada myView
que classifica os documentos no myCollection
pelo campo firstName
:
use test db.createView( "myView", "myCollection", [ { $sort: { "firstName" : 1 } } ] )
Suponha que uma query lenta seja executada em myView
. A mensagem de log de exemplo a seguir contém um campo resolvedViews
para myView
:
{ "t": { "$date": "2021-09-30T17:53:54.646+00:00" }, "s": "I", "c": "COMMAND", "id": 51803, "ctx": "conn249", "svc": "R", "msg": "Slow query", "attr": { "type": "command", "ns": "test.myView", "appName": "MongoDB Shell", "command": { "find": "myView", "filter": {}, "lsid": { "id": { "$uuid": "ad176471-60e5-4e82-b977-156a9970d30f" } }, "$db": "test" }, "planSummary":"COLLSCAN", "resolvedViews": [ { "viewNamespace": "test.myView", "dependencyChain": [ "myView", "myCollection" ], "resolvedPipeline": [ { "$sort": { "firstName": 1 } } ] } ], "keysExamined": 0, "docsExamined": 1, "hasSortStage": true, "cursorExhausted": true, "numYields": 0, "nreturned": 1, "planCacheShapeHash": "3344645B", "planCacheKey": "1D3DE690", "queryFramework": "classic" "reslen": 134, "locks": { "ParallelBatchWriterMode": { "acquireCount": { "r": 1 } }, "ReplicationStateTransition": { "acquireCount": { "w": 1 } }, "Global": { "acquireCount": { "r": 4 } }, "Database": { "acquireCount": {"r": 1 } }, "Collection": { "acquireCount": { "r": 1 } }, "Mutex": { "acquireCount": { "r": 4 } } }, "storage": {}, "remote": "127.0.0.1:34868", "protocol": "op_msg", "workingMillis": 0, "durationMillis": 0 } } }
A partir do MongoDB 8.0, o campo queryHash
pré-existente é renomeado para planCacheShapeHash
. Se você estiver usando uma versão anterior do MongoDB , verá queryHash
em vez de planCacheShapeHash
.
Autorização
A partir do MongoDB 5.0, mensagens de log para queries lentas incluem uma seção system.profile.authorization
. Essas métricas ajudam a determinar se uma solicitação está atrasada devido à contenção do cache de autorização do usuário.
"authorization": { "startedUserCacheAcquisitionAttempts": 1, "completedUserCacheAcquisitionAttempts": 1, "userCacheWaitTimeMicros": 508 },
Mensagem de registro do fluxo de trabalho da sessão
A partir do MongoDB 6.3, uma mensagem é adicionada ao registro se o tempo para enviar uma resposta de operação exceder a opção de limite slowms.
A mensagem é conhecida como mensagem de registro do fluxo de trabalho da sessão e contém vários horários para executar uma operação em uma sessão de banco de dados.
Exemplo de mensagem de registro do fluxo de trabalho da sessão:
{ "t": { "$date": "2022-12-14T17:22:44.233+00:00" }, "s": "I", "c": "EXECUTOR", "id": 6983000, "ctx": "conn1", "svc": "R", "msg": "Slow network response send time", "attr": { "elapsed": { "totalMillis": 109, "activeMillis": 30, "receiveWorkMillis": 2, "processWorkMillis": 10, "sendResponseMillis": 22, "yieldMillis": 15, "finalizeMillis": 30 } } }
Os tempos estão em milissegundos.
Uma mensagem de fluxo de trabalho de sessão será adicionada ao registro se sendResponseMillis
exceder a opção de limite de lentidão.
Campo | Descrição |
---|---|
| Tempo total para executar a operação na sessão, que inclui o tempo gasto aguardando o recebimento de uma mensagem. |
| Tempo entre receber uma mensagem e concluir a operação associada a essa mensagem. O tempo inclui o envio de uma resposta e a realização de qualquer limpeza. |
| Tempo para receber as informações da operação pela rede. |
| Tempo para processar a operação e criar a resposta. |
| Hora de enviar a resposta. |
| Tempo entre a liberação da thread de trabalho e a thread sendo usada novamente. |
| É hora de encerrar e fechar o fluxo de trabalho da sessão. |
Mensagem de registro de aquisição de conexão com fio
A partir do MongoDB 6.3, uma mensagem será adicionada ao registro se o tempo que uma operação esperou entre a aquisição de uma conexão de servidor e a gravação dos bytes a serem enviados ao servidor pela rede exceder 1 milissegundo.
Por padrão, a mensagem é registrada no nível de informação "I"
e no máximo uma vez por segundo para evitar muitas mensagens de registro. Se você precisar obter todas as mensagens de registro, altere o nível de registro para depurar.
Se o tempo de espera da operação exceder 1 milissegundo e a mensagem for registrada no nível de informações no último segundo, a próxima mensagem será registrada no nível de depuração. Caso contrário, a próxima mensagem será registrada no nível de informação.
Exemplo de mensagem de registro:
{ "t": { "$date":"2023-01-31T15:22:29.473+00:00" }, "s": "I", "c": "NETWORK", "id": 6496702, "ctx": "ReplicaSetMonitor-TaskExecutor", "svc": "R", "msg": "Acquired connection for remote operation and completed writing to wire", "attr": { "durationMicros": 1683 } }
A tabela a seguir descreve o campo durationMicros
em attr
.
Campo | Descrição |
---|---|
| Tempo em microssegundos que a operação esperou entre a aquisição de uma conexão com o servidor e a gravação dos bytes para enviar ao servidor pela rede. |
Tempos de atualização do cache
A partir do MongoDB 6.1, as mensagens de log para queries lentas incluem os seguintes campos de tempo de atualização do cache:
catalogCacheDatabaseLookupDurationMillis
catalogCacheCollectionLookupDurationMillis
databaseVersionRefreshDurationMillis
shardVersionRefreshMillis
A partir do MongoDB 7.0, as mensagens de log para queries lentas também incluem o campo catalogCacheIndexLookupDurationMillis
, que indica o tempo que a operação gastou buscando informações do cache do índice. Esta versão também renomeia o campo shardVersionRefreshMillis
para placementVersionRefreshMillis
.
O exemplo a seguir inclui:
catalogCacheDatabaseLookupDurationMillis
catalogCacheCollectionLookupDurationMillis
catalogCacheIndexLookupDurationMillis
{ "t": { "$date": "2023-03-17T09:47:55.929+00:00" }, "s": "I", "c": "COMMAND", "id": 51803, "ctx": "conn14", "svc": "R", "msg": "Slow query", "attr": { "type": "command", "ns": "db.coll", "appName": "MongoDB Shell", "command": { "insert": "coll", "ordered": true, "lsid": { "id": { "$uuid": "5d50b19c-8559-420a-a122-8834e012274a" } }, "$clusterTime": { "clusterTime": { "$timestamp": { "t": 1679046398, "i": 8 } }, "signature": { "hash": { "$binary": { "base64": "AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA=", "subType": "0" } }, "keyId": 0 } }, "$db": "db" }, "catalogCacheDatabaseLookupDurationMillis": 19, "catalogCacheCollectionLookupDurationMillis": 68, "catalogCacheIndexLookupDurationMillis": 16026, "nShards": 1, "ninserted": 1, "numYields": 232, "reslen": 96, "readConcern": { "level": "local", "provenance": "implicitDefault", }, "cpuNanos": 29640339, "remote": "127.0.0.1:48510", "protocol": "op_msg", "remoteOpWaitMillis": 4078, "workingMillis": 20334, "durationMillis": 20334 } }
Limitações do syslog do Linux
Em um sistema Linux, as mensagens estão sujeitas às regras definidas no arquivo de configuração do Linux /etc/systemd/journald.conf
. Por padrão, as intermitências de mensagens de registro são limitadas a 1.000 mensagens em um período de 30 segundos. Para ver mais mensagens, aumente o parâmetro RateLimitBurst
em /etc/systemd/journald.conf
.
Baixe seus registros
Você pode usar o MongoDB Atlas para baixar um arquivo compactado contendo os logs de um nome de host ou processo selecionado em sua implantação de banco de dados. Para saber mais, consulte Exibir e baixar logs do MongoDB.