如何优化Ubuntu MongoDB的存储引擎

1. 选择合适的存储引擎
MongoDB默认使用WiredTiger存储引擎（推荐），其支持文档级锁定、事务及高效压缩，适合大多数生产场景；若为纯读密集型应用，可考虑MMAPv1（但不支持事务和文档级锁定）。可通过db.adminCommand({ getParameter: 1, storageEngine: 1} )查看当前引擎。

2. 调整WiredTiger缓存大小
通过storage.wiredTiger.engineConfig.cacheSizeGB参数设置缓存，建议值为服务器总内存的50%-75%（需预留足够内存给系统及其他应用）。例如，16GB内存服务器可设置为8-12GB：

storage:
  wiredTiger:
    engineConfig:
      cacheSizeGB: 8

此设置能提升热点数据的缓存命中率，减少磁盘I/O。

3. 启用数据压缩
WiredTiger支持Snappy（默认，平衡压缩率与CPU负载）、zlib（高压缩率，高CPU消耗）等压缩算法。通过collectionConfig.blockCompressor参数配置，例如启用Snappy：

storage:
  wiredTiger:
    engineConfig:
      collectionConfig:
        blockCompressor: snappy

压缩可减少磁盘空间占用（通常降低30%-50%），但会增加少量CPU开销，需根据服务器资源权衡。

4. 优化磁盘I/O性能

• 使用SSD：SSD的随机读写速度远高于HDD，能显著提升MongoDB的写入和查询性能；
• RAID配置：推荐RAID 10（镜像+条带化），兼顾高性能与高可用性；
• 文件系统选择：优先使用ext4或XFS（XFS对大文件和高并发支持更好，是MongoDB官方推荐）。

5. 调整日志提交间隔
WiredTiger通过日志保证数据持久性，可通过storage.wiredTiger.journal.commitIntervalMs参数调整日志提交间隔（单位：毫秒）。缩短间隔（如100ms）能提高数据持久性，但增加I/O负载；延长间隔（如500ms）则相反。示例：

storage:
  wiredTiger:
    journal:
      enabled: true
      commitIntervalMs: 100

需根据数据重要性调整。

6. 合理配置索引

• 创建必要索引：为高频查询字段（如email、user_id）创建索引，例如：

  db.users.createIndex({
   email: 1 }
  )
  

• 使用复合索引：针对多字段查询（如status+create_time），创建复合索引提升效率：

  db.orders.createIndex({
   status: 1, create_time: -1 }
      )
  

• 监控索引使用：通过explain()方法分析查询计划，删除未使用或冗余索引（如db.collection.dropIndex("index_name")）。

7. 监控与调优

• 内置工具：使用mongostat（监控操作速率）、mongotop（监控集合级读写时间）实时查看性能；
• 第三方工具：采用Percona Monitoring and Management（PMM）进行更详细的性能分析（如慢查询、锁等待）；
• 慢查询分析：开启操作分析（operationProfiling.mode: slowOp），定位并优化执行慢的查询。

8. 定期维护操作

• 重建索引：使用compact命令或reIndex()方法减少索引碎片，提升查询效率（注意：reIndex()会锁表，建议在低峰期执行）；
• 清理无用数据：定期删除过期数据（如通过TTL索引），减少数据量对性能的影响。

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