MTOOLS — LE MUST HAVE POUR MONGODB

Maintenir une application MongoDB, notamment sur des sujets Datas avec beaucoup de volumétrie et/ou d’opérations peut vite devenir un supplice, surtout si, comme la plupart des Devs, vous n’avez pas accès aux machines de productions qui sont généralement réservées aux exploitants.

Problème : comment trouver dans vos dizaines de millions de données ou requêtes quotidiennes, celles qui ont un impact négatif sur vos performances ou encore les goulots d’étranglement de votre architecture ?

Suite à l’accompagnement de MongoDB inc sur nos sujets Datas au sein de FranceTV Edition Numérique, nous avons automatisé l’utilisation d’outils afin de pouvoir étudier les comportements des productions sans impacts sur les applications.

L’outil, ou plutôt la boite à outils que nous utilisons le plus à ce jour est MTools. Ce projet a été initié et est toujours maintenu par Thomas Rückstieß, ayant travaillé chez… MongoDB :)


MTools est composé de 6 outils :

Mloginfo :

Mloginfo lit les log générés par mongoDB et retourne des informations d’utilisation de la base de données. Dans notre cas, ce qui nous intéresse (entre autres) c’est le profiling des requêtes afin de voir celles qui s’exécutent le plus ou encore celles qui consomment le plus de temps.

Exemple d’utilisation :

mloginfo --queries logs.mongo/mongod.log
namespace              operation        pattern                              count     min (ms)    max (ms)    mean (ms)    95%-ile (ms)    sum (ms)
myCol.$cmd               findandmodify    {"ID": 1}                          916493         101       10486          277           453.0    254423325
myCol.User count {"activeSeg": 1, "updatedAt": 1} 68 30135 1413998 419353 1350776.4 28516024
myCol.InactiveUser count {"inactiveSeg": 1} 32 625038 1019698 813384 984999.6 26028315

Au niveau des colonnes :

  • namespace : DB et collection utilisée
  • operation : opération mongo (find, update, remove …)
  • pattern : champs de filtre de la requête. Pour la première ligne par exemple, ID est le champ utilisé pour la requête “findAndModify” et peut avoir n’importe quelle valeur (3, 42, etc…).
  • count : nombre total de requêtes similaires dans le fichier de log
  • min, max, mean, 95%-ile : temps d’exécution de la requête
  • sum : temps cumulé de cette requête

Dans notre cas, on peut se rendre compte que la commande “findandmodify” est très souvent utilisée, dans un temps moyen correct. En revanche les fonctions de “count” sont très longues, probablement synonyme d’un index manquant.

Plus d’infos ici.


Mlogfilter :

Mlogfilter permet comme son nom l’indique de réduire la quantité d’information d’un fichier de log. Nous pouvons appliquer plusieurs filtres et combiner le résultat avec mloginfo par exemple.

cat logs.mongo/mongod.log | mlogfilter --human --slow --from start +1day
Fri Sep 16 08:01:58.883 I COMMAND [conn195591] command dbm_rcu_v2.Client command: 
aggregate { aggregate: "Client", pipeline: [ { $match: { somedate:
{ $lte: new Date(1474005604000), $gte: new Date(1469951542000) } } }, { $sort:
{ somedate: -1 } },{ $unwind: "$someArray" }, { $skip: 165000 },
{ $limit: 5000 } ], allowDiskUse: true }
ntoskip:0 keyUpdates:0 writeConflicts:0 numYields:549 reslen:862557
locks:{ Global: { acquireCount: { r: 1120 } },
Database: { acquireCount: { r: 560 } }, Collection: { acquireCount: { r: 560 } } }
protocol:op_query (0hr 0min 3secs 99ms) 3,099ms

Avec cette commande, mlogfilter nous permet de filtrer les logs des commandes les plus longues ( — slow) dans un intervalle d’un jour à partir du début du fichier. On peut voir que cela nous donne une commande d’agrégation qui a pris plus de 3 secondes pour s’exécuter.

Plus d’infos sur mlogfilter.


Mplotqueries & Mlogvis :

Ces deux exécutables permettent de générer des graphiques afin de visualiser plus d’informations (répartition des appels, type de commandes etc…) de manière graphique.

Plus d’infos sur Mlogvis & Mplotqueries.


Mgenerate :

Mgenerate permet, à partir d’un modèle JSON, de remplir une base de données mongoDB avec de la donnée aléatoire. C’est l’outil parfait pour tester le comportement de fonction ou de requête avec un grand set de données.

Exemple de modèle JSON pour la génération d’une collection User :

{
"user": {
"name": {
"first": {"$choose": ["Liam", "Noah", "Ethan", "Mason", "Logan", "Jacob", "Lucas", "Jackson", "Aiden", "Jack", "James", "Elijah", "Luke", "William", "Michael", "Alexander", "Oliver", "Owen", "Daniel", "Gabriel", "Henry", "Matthew", "Carter", "Ryan", "Wyatt", "Andrew", "Connor", "Caleb", "Jayden", "Nathan", "Dylan", "Isaac", "Hunter", "Joshua", "Landon", "Samuel", "David", "Sebastian", "Olivia", "Emma", "Sophia", "Ava", "Isabella", "Mia", "Charlotte", "Emily", "Abigail", "Avery", "Harper", "Ella", "Madison", "Amelie", "Lily", "Chloe", "Sofia", "Evelyn", "Hannah", "Addison", "Grace", "Aubrey", "Zoey", "Aria", "Ellie", "Natalie", "Zoe", "Audrey", "Elizabeth", "Scarlett", "Layla", "Victoria", "Brooklyn", "Lucy", "Lillian", "Claire", "Nora", "Riley", "Leah"] },
"last": {"$choose": ["Smith", "Jones", "Williams", "Brown", "Taylor", "Davies", "Wilson", "Evans", "Thomas", "Johnson", "Roberts", "Walker", "Wright", "Robinson", "Thompson", "White", "Hughes", "Edwards", "Green", "Hall", "Wood", "Harris", "Lewis", "Martin", "Jackson", "Clarke", "Clark", "Turner", "Hill", "Scott", "Cooper", "Morris", "Ward", "Moore", "King", "Watson", "Baker" , "Harrison", "Morgan", "Patel", "Young", "Allen", "Mitchell", "James", "Anderson", "Phillips", "Lee", "Bell", "Parker", "Davis"] }
},
"gender": {"$choose": ["female", "male"]},
"age": "$number",
"address": {
"street": {"$string": {"length": 10}},
"house_no": "$number",
"zip_code": {"$number": [10000, 99999]},
"city": {"$choose": ["Manhattan", "Brooklyn", "New Jersey", "Queens", "Bronx"]}
},
"phone_no": { "$missing" : { "percent" : 30, "ifnot" : {"$number": [1000000000, 9999999999]} } },
"created_at": {"$date": ["2010-01-01", "2014-07-24"] },
"is_active": {"$choose": [true, false]}
},
"tags": {"$array": {"of": {"label": "$string", "id": "$oid", "subtags":
{"$missing": {"percent": 80, "ifnot": {"$array": ["$string", {"$number": [2, 5]}]}}}}, "number": {"$number": [0, 10] }}}
}

Plus d’infos sur Mgenerate.


Mlaunch :

Mlaunch permet de créer rapidement un environnement local de travail avec mongo. Il peut fournir un configuration MongoDB en stand-alone mais aussi en replica et/ou avec shard. Combiné avec mgenerate, cela peut permettre de mettre en place des environnements de tests très rapidement afin de tester diverses applications tournants sous mongoDB.

Exemple :

mlaunch --replicaset --nodes 5

Cette commande permet de demander la création d’une instance mongo avec 5 replicats


Point bonus, MongoDB Compass :

Compass est un client lourd permettant d’analyser et de parcourir les données d’une base MongoDB. Globalement l’outils permet de manipuler la data sans réellement demander des compétences en query mongo. Petit bémol, il n’est encore disponible que sous Windows ou MacOs :’(


Auteur : Rémy Jardinet
Twitter : Pouzor