Как настроить киллера долгих запросов в MongoDB?

MongoDB не предоставляет встроенного механизма для автоматического обнаружения и прерывания долгих запросов. Тем не менее, можно использовать различные подходы для решения этой задачи.

Во-первых, можно настроить профилирование MongoDB для обнаружения долгих запросов. Профилирование позволяет записывать информацию о каждом выполненном запросе в специальную системную коллекцию. Для включения профилирования можно использовать следующую команду в интерфейсе MongoDB или с помощью драйверов:

db.setProfilingLevel(1)

После включения профилирования вы можете запросить коллекцию system.profile для получения списка всех запросов и их продолжительности:

db.system.profile.find()

Вы можете добавить дополнительные фильтры в этот запрос для настройки поиска только долгих запросов. Например, вы можете найти все запросы, к выполнению которых потребовалось более 100 миллисекунд:

db.system.profile.find({ millis: { $gt: 100 } })

Таким образом, вы сможете обнаружить долгие запросы в MongoDB.

Во-вторых, вы можете использовать функцию db.killOp() для принудительного прерывания запущенной операции. Для того чтобы узнать идентификатор операции, вы можете выполнить запрос db.currentOp() и найти нужную операцию. Затем вы можете использовать db.killOp() с идентификатором операции для ее принудительной остановки.

db.currentOp().inprog.forEach(function(op) {
    if (op.secs_running > 10) {
        db.killOp(op.opid);
    }
});

В этом примере мы прерываем все операции, которые выполняются более 10 секунд.

Также стоит учитывать, что прерывание операции может иметь побочные эффекты. Некоторые операции могут занимать много времени на завершение или полный откат. Поэтому перед прерыванием запроса необходимо тщательно оценить возможные последствия и убедиться, что это безопасно для целостности данных.

В итоге, использование профилирования и функции db.killOp() позволяет обнаружить и прерывать долгие запросы в MongoDB. Однако необходимо быть осторожным и внимательным при использовании этих функций, чтобы избежать негативного влияния на работу базы данных.