Linux环境下MongoDB性能调优指南

一、硬件配置优化

硬件是性能的基础，需优先满足以下要求：

• 内存：MongoDB依赖内存缓存数据，建议分配**系统可用内存的50%-70%**给WiredTiger存储引擎（通过storage.wiredTiger.engineConfig.cacheSizeGB配置）。例如，16GB内存服务器可设置缓存为8-11GB。
• 存储：使用SSD替代传统HDD，显著提升磁盘I/O性能（如随机读写延迟降低5-10倍）。推荐NVMe SSD以获得更优的吞吐量。
• CPU：选择多核CPU（如Intel至强系列），MongoDB能充分利用多核处理并发请求。确保CPU核心数与业务负载匹配（如每1000 QPS需1-2核）。

二、操作系统层面优化

1. 内存管理

• 调整vm.swappiness：降低系统使用交换空间的倾向（设为10或更低），避免内存不足时频繁换页导致性能下降。执行echo 10 | sudo tee /proc/sys/vm/swappiness，并添加到/etc/sysctl.conf持久化。
• 关闭transparent_hugepage：MongoDB对透明大页的支持不佳，禁用后可减少内存管理开销。执行echo never | sudo tee /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled，并添加到启动脚本（如/etc/rc.local）。

2. 文件系统优化

• 使用XFS文件系统：XFS对大文件和高并发I/O的支持优于ext4，建议格式化为XFS并挂载时添加noatime选项（减少文件访问时间更新）。
• 调整inode大小：根据数据量设置合适的inode大小（如-i size=512），避免inode耗尽导致无法创建文件。

3. 网络优化

• 增大网络缓冲区：在/etc/sysctl.conf中添加net.core.rmem_max=16777216（接收缓冲区）和net.core.wmem_max=16777216（发送缓冲区），提升网络吞吐量。
• 绑定VIP：若为集群环境，将MongoDB绑定到虚拟IP（VIP），避免单点故障。

三、MongoDB配置优化

1. WiredTiger缓存设置

在/etc/mongod.conf中调整storage.wiredTiger.engineConfig.cacheSizeGB，根据服务器内存分配合理值（如8GB内存设为5-6GB）。修改后需重启服务生效。

2. 日志配置

• 启用Journal日志：确保storage.journal.enabled=true（默认开启），保障数据一致性（尤其在崩溃恢复时）。
• 调整日志大小：设置systemLog.logRotate为reopen（默认），并通过logappend=true保留日志，避免频繁切换日志文件。

3. 连接数优化

根据客户端数量调整net.maxIncomingConnections（默认10000），避免连接数过多导致资源耗尽。例如，100个并发客户端可设置为2000。

四、索引优化

1. 创建合适索引

• 单字段索引：为find、sort、aggregate常用字段创建索引（如db.collection.createIndex({ user_id: 1} )）。
• 复合索引：针对多条件查询（如{ status: 1, create_time: -1} ），将选择性高的字段（如status）放在前面，提升查询效率。
• 覆盖索引：确保索引包含查询所需的所有字段（如db.collection.find({ user_id: 1} , { name: 1, age: 1} ).explain()显示“IXSCAN”阶段未访问文档），减少磁盘IO。

2. 避免过度索引

每个索引会增加写操作（插入、更新、删除）的开销（约10%-20%性能损耗），定期通过db.collection.getIndexes()审查索引，删除未使用的索引（如db.collection.dropIndex("index_name")）。

3. 维护索引

• 重建索引：定期执行db.collection.reIndex()（如每月一次），整理碎片化索引，提升查询速度。
• 延迟索引：大量数据插入前，可通过db.collection.dropIndex("index_name")暂时禁用索引，插入完成后再重建，减少索引维护开销。

五、查询优化

1. 使用投影

查询时仅返回所需字段（如db.collection.find({ } , { name: 1, age: 1, _id: 0} )），减少数据传输量和内存占用。

2. 限制结果集

使用limit()方法限制返回的文档数量（如db.collection.find().limit(100)），避免一次性返回大量数据导致内存溢出。

3. 避免全表扫描

通过explain()方法分析查询计划（如db.collection.find({ user_id: 1} ).explain("executionStats")），确保查询使用了索引（winningPlan.stage为“IXSCAN”而非“COLLSCAN”）。

4. 优化聚合管道

• 减少阶段：合并多个$match、$group阶段，减少数据处理次数。
• 使用索引：在$match阶段使用索引字段（如db.collection.aggregate([{ $match: { status: "active"} } , { $group: { _id: "$department", count: { $sum: 1 } } } ])），提升聚合效率。

六、分片与复制集

1. 分片集群

对于TB级数据或高并发写入场景，使用分片将数据分散到多个节点（如按user_id分片），提升读写性能。需注意：

• 选择高基数、均匀分布的分片键（如user_id而非create_time）。
• 避免热点问题（如使用哈希分片sh.shardCollection("db.collection", { user_id: "hashed"} )）。

2. 复制集

通过复制集（如3个节点）提高数据可用性，读操作可分发到从节点，减轻主节点压力。需配置replication.replSetName（如rs.initiate()初始化复制集）。

七、监控与诊断

1. 内置工具

• mongostat：监控QPS、延迟、锁等待等指标（如mongostat --host localhost --port 27017）。
• mongotop：查看集合级别的读写时间（如mongotop --host localhost --port 27017）。

2. 慢查询日志

开启慢查询日志（operationProfiling.slowOpThresholdMs=100，单位毫秒），通过db.system.profile.find()分析慢查询，针对性优化。

3. 第三方工具

使用Prometheus+Grafana搭建可视化监控平台，实时监控MongoDB的内存、CPU、磁盘I/O等指标，及时发现性能瓶颈。

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