Ubuntu MongoDB性能调优技巧分享

Ubuntu环境下MongoDB性能调优技巧

1. 硬件与操作系统基础优化

• 内存配置：MongoDB依赖内存缓存数据与索引，建议将服务器**可用内存的70%-80%**分配给WiredTiger存储引擎（通过storage.wiredTiger.engineConfig.cacheSizeGB参数设置）。例如，16GB内存服务器可设置cacheSizeGB: 10（约占62.5%），避免占用过多内存影响系统及其他应用。
• 磁盘选择：优先使用SSD替代HDD，SSD的高速读写性能可显著提升MongoDB的查询与写入速度；若使用机械硬盘，建议开启日志功能（storage.journal.enabled: true）以保证数据持久性。
• 操作系统调优：关闭不必要的服务以减少系统负载；禁用Transparent Huge Pages (THP)（通过vm.nr_hugepages=0参数），避免内存碎片化；调整vm.swappiness=0（降低交换分区使用概率），提升内存利用率。

2. MongoDB配置文件优化

• 调整网络参数：在/etc/mongod.conf中，通过net.maxIncomingConnections设置最大连接数（如net.maxIncomingConnections: 1000），避免连接数过多导致资源耗尽；根据网络带宽调整net.bufferSize（默认16MB，高带宽环境可适当增大）。
• 优化存储引擎：确认使用WiredTiger（MongoDB默认存储引擎），其支持文档级锁与压缩（默认压缩比为50%-80%）。可通过storage.wiredTiger.engineConfig.journalCompressor（日志压缩）、storage.wiredTiger.collectionConfig.blockCompressor（集合数据压缩）进一步优化存储效率。
• 开启慢查询监控：通过operationProfiling模块开启慢查询日志，设置slowOpThresholdMs（如slowOpThresholdMs: 100，单位毫秒），记录执行时间超过阈值的查询，便于后续分析与优化。

3. 索引策略优化

• 创建合适索引：为高频查询字段（如where、sort、join条件中的字段）创建索引，例如db.users.createIndex({ age: 1} )（升序索引）。复合索引需根据查询模式设计字段顺序（如db.users.createIndex({ status: 1, age: -1} )，适用于status筛选后按age降序查询的场景）。
• 维护索引健康：定期使用db.collection.reIndex()重建索引，清理碎片（尤其在高写入负载场景下）；通过db.collection.stats()查看索引大小与使用情况，删除未使用索引（db.collection.explain("executionStats").find({ ...} ).executionStats.executionStages.inputStage.stage显示IXSCAN的索引才是有效索引）。
• 优化索引使用：避免过度索引（每个索引会增加写入开销），优先使用覆盖索引（查询仅需访问索引字段，无需回表，如db.users.find({ name: "John"} , { name: 1, _id: 0} )配合db.users.createIndex({ name: 1} )）。

4. 查询性能优化

• 优化查询语句：使用explain("executionStats")分析查询计划，避免全表扫描（winningPlan.stage为COLLSCAN）；确保查询条件能利用索引（如db.users.find({ age: { $gt: 18} } ).explain()应显示IXSCAN）。
• 减少数据传输：通过投影（Projection）仅返回所需字段，例如db.users.find({ age: { $gt: 18} } , { name: 1, age: 1, _id: 0} )（不返回_id字段），降低网络传输压力。
• 分页与批量操作：使用skip()与limit()进行分页（如db.users.find().skip(20).limit(10)），避免一次性获取大量数据；采用insertMany()（批量插入）、updateMany()（批量更新）替代单条操作，减少网络往返次数。

5. 分片与水平扩展

• 启用分片：当单节点数据量超过TB级别或写入负载过高时，使用分片将数据分布到多个节点。选择合适的分片键（如user_id、order_id等高基数字段），避免热点问题（如{ timestamp: 1} 可能导致写入集中在最新分片）。
• 分片配置优化：通过sh.shardCollection("db.collection", { shardKey: 1} )手动分片；监控分片集群的chunk分布（sh.status()），确保数据均匀分布。

6. 监控与持续优化

• 使用内置工具：通过mongostat（监控每秒操作数、读写延迟）、mongotop（监控集合级读写时间）实时查看数据库性能。
• 第三方监控：部署Percona Monitoring and Management (PMM)、Prometheus+Grafana等工具，长期跟踪性能指标（如内存使用率、磁盘I/O、查询延迟），及时发现瓶颈。
• 定期维护：每周执行db.collection.validate()检查数据完整性；每月清理无用数据（如过期日志、临时集合）；每季度评估索引策略（根据查询模式变化调整索引）。

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