カスタムメトリクスでMongoDBのクエリ負荷を監視する方法

パフォーマンス問題の根本原因を突き止めるには、標準の計測機能だけでは不十分な場合があります。そんなときに役立つのがカスタムメトリクスです。標準機能では捉えきれない「欠けたピース」を補完できます。

AppSignalのパフォーマンスグラフを活用すれば、コードベースのどの部分がパフォーマンス問題を引き起こしているのかを正確に把握できます。以下のスクリーンショットでは、MongoDBが原因で深刻な速度低下が発生していた様子が確認できます。

しかし、これだけでは、異なるReplicaSet上で稼働する数多くのデータベースのうち、どのデータベースがこの速度低下を引き起こしたのかまでは特定できません。そこでカスタムメトリクスプラットフォームを活用すれば、この疑問にひと目で答えられるようになります。

Mongo::Monitoringとは

新しい2.x系のRubyドライバーでは、mongo gemがモニタリングAPIを公開しています。このAPIを利用することで、データベースへ送信されるすべてのクエリを追跡できます。

以下は、必須となる3つのメソッド（started、succeeded、failed）を実装し、収集したデータをAppSignalへ送信するサブスクライバークラスの例です。

# config/initializers/mongo_command_subscriber.rb
class MongoComandSubscriber
  VALID_DATABASES = Mongoid.clients.map { |k,v| v['database']}
 
  def started(event)
  end
 
  def failed(event)
    finished(event)
  end
 
  def succeeded(event)
    finished(event)
  end
 
  def finished(event)
    database = event.database_name
    duration = event.duration
    return unless VALID_DATABASES.include?(database)
 
    Appsignal.increment_counter("query_count.#{database}", 1)
    Appsignal.add_distribution_value("query_duration.#{database}", duration)
  end
end
 
# COMMANDクエリすべてに対してサブスクライバークラスを登録
Mongo::Monitoring::Global.subscribe(
  Mongo::Monitoring::COMMAND,
  MongoComandSubscriber.new
)

カスタムメトリクスのダッシュボード作成

メトリクスをAppSignalへ送信できるようになったら、次はそれを可視化するためのダッシュボードを作成しましょう。ここでは「クエリ数」と「平均クエリ実行時間」の2つのグラフを用意します。

- title: "MongoDB Query Load"
  graphs:
    - title: "Database Query count"
      kind: count
      filter: "query_count/*"
      format: number
    - title: "Database average query duration"
      kind: measurement
      filter: "query_duration/*"
      format: duration

filterキーには正規表現を指定します。これにより、AppSignalへ送信したすべてのクエリ実行時間メトリクスにマッチさせることができます。

計測結果

データベースごとのクエリ数と実行時間を個別に追跡し、ダッシュボードも整備できれば、パフォーマンスグラフに急増（スパイク）が現れたとき、どのデータベースが原因だったのかをひと目で確認できるようになります。

これは、カスタムメトリクスを活用することで、アプリケーション全体のパフォーマンスへの理解を深められる多くの事例のほんの一例です。

カスタムメトリクスを試してみたい方や、価値あるメトリクスの特定・追跡についてサポートが必要な方は、お気軽にお問い合わせください。