MongoDB日志在Linux如何查看 - 问答

MongoDB日志在Linux系统中的查看与管理方法

1. 确定MongoDB日志文件路径

Linux系统中，MongoDB的日志文件默认存储位置为/var/log/mongodb/mongod.log。若安装时自定义了路径，可通过以下命令确认：

grep 'path:' /etc/mongod.conf

输出结果中的path值即为日志文件的实际路径。

2. 直接查看日志文件内容

查看完整日志：使用cat命令输出日志文件全部内容（适合小文件）：
```
cat /var/log/mongodb/mongod.log
```
分页查看：使用less命令逐页浏览（支持上下翻页、搜索）：
```
less /var/log/mongodb/mongod.log
```
按/键可输入关键字（如error）搜索，按q退出。
查看前N行：使用head命令查看日志开头部分（如前20行）：
```
head -n 20 /var/log/mongodb/mongod.log
```

3. 实时追踪日志变化

若需实时监控日志文件的新增内容（如排查正在发生的错误），使用tail -f命令：

tail -f /var/log/mongodb/mongod.log

按Ctrl+C可停止追踪。该命令会持续输出日志文件的最新内容，适合故障排查场景。

4. 使用MongoDB Shell获取日志信息

通过mongo命令进入MongoDB Shell，可执行以下命令获取日志详情：

查看日志组件配置（如日志级别、组件开关）：
```
db.getLogComponents()
```
获取所有日志条目（返回JSON格式的日志列表）：
```
db.adminCommand({ getLog: 1 })
```
手动触发日志轮转（生成新的日志文件，旧文件保留）：
```
db.runCommand({ logRotate: 1 })
```
注：日志轮转也可通过logrotate工具自动完成（见下文）。

5. 日志分析与过滤

使用jq工具提取关键信息：
若日志为JSON格式，可通过jq筛选特定字段（如提取所有durationMillis超过6秒的慢查询）：
```
jq '. | select(.attr.durationMillis >= 6000)' /var/log/mongodb/mongod.log
```
使用mtools工具集分析日志：
mtools是一组Python工具，可简化日志分析流程：
- 安装mtools：
```
sudo pip3 install mtools
```
- 筛选慢查询日志（如2025-09-25 10:00至18:00之间的慢查询，阈值60秒）：
```
mlogfilter /var/log/mongodb/mongod.log --from "2025-09-25T10:00" --to "2025-09-25T18:00" --slow 60000 | tail -n 5
```
- 生成查询频率统计图（如按命名空间分组）：
```
mplotqueries /var/log/mongodb/mongod.log --group namespace --output-file query_stats.png
```
- 获取日志统计摘要（如日志时长、操作类型分布）：
```
mloginfo /var/log/mongodb/mongod.log
```

6. 日志轮转配置（避免日志过大）

MongoDB使用logrotate工具自动管理日志轮转，配置文件位于/etc/logrotate.d/mongodb。示例配置（每日轮转、保留7天、压缩旧日志）：

/var/log/mongodb/mongod.log {
    daily
    rotate 7
    compress
    missingok
    notifempty
    sharedscripts
    copytruncate
    dateext
    size 200M
    postrotate
        /bin/kill -SIGUSR1 $(cat /var/log/mongodb/mongod.lock)
    endscript
}

参数说明：
- daily：每日轮转；
- rotate 7：保留最近7个日志文件；
- compress：使用gzip压缩旧日志；
- size 200M：当日志文件超过200MB时立即轮转；
- postrotate：轮转后向mongod进程发送SIGUSR1信号，通知其切换到新日志文件。

通过以上方法，可全面覆盖MongoDB日志在Linux系统中的查看、分析与管理工作，帮助快速定位问题并优化数据库性能。

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