Linux下MongoDB的内存配置有什么讲究

Linux下MongoDB内存配置要点

一 核心原则与WiredTiger缓存

• 控制MongoDB内存的关键是WiredTiger 缓存大小，通过参数storage.wiredTiger.engineConfig.cacheSizeGB设置（也可用命令行**–wiredTigerCacheSizeGB**）。该值直接限定存储引擎可使用的内存上限。单机单实例且专机部署时，WiredTiger 默认会尽量使用系统可用内存的约50%–70%；若同机混部或与其他服务共存，应按实例内存配额来设置，通常取配额的**约60%**更稳妥。修改配置后需重启实例生效，并可用命令校验：mongo --eval “db.adminCommand({ getParameter: 1, wiredTiger: 1} )”。

二 操作系统层面的配合

• 合理设置vm.swappiness（如设为10）以降低换页倾向，但不建议完全关闭 swap，以避免内存紧张时直接触发 OOM Killer 导致实例被杀死。为关键业务保留一定 swap 能在压力场景下提供缓冲。
• 视环境调整vm.overcommit_memory（如设为1）以减少内存超额分配带来的分配失败风险，需结合应用与内核策略谨慎评估。
• 连接与内核网络缓冲会额外占用内存：每个 TCP 连接有读/写缓冲，且 mongod 会为每个连接创建处理线程（线程栈通常约1MB）。并发很高时，连接缓冲与线程栈可能成为不可忽视的内存开销来源。

三 容器与cgroups内存限制

• 在容器或虚拟化环境中，务必用cgroups/容器内存限制（如 Docker 的**-m/–memory**）为 mongod 设置硬上限，防止其无限制扩张。容器内应显式设置cacheSizeGB，通常不超过容器内存的50%–60%，为连接缓冲、线程栈、文件系统页缓存等预留空间。

四 监控与调优阈值

• 关注 WiredTiger 缓存命中与回收压力：正常时 cache used 通常低于0.8 × cacheSizeGB；若长期出现used ≥ 95%或dirty ≥ 20%，说明淘汰压力大、请求可能阻塞与抖动，应优先考虑扩容内存或提升磁盘 I/O 能力。
• 结合工具持续观测：用mongostat、mongotop观察吞吐与热点；在实例内用db.serverStatus().wiredTiger.cache查看缓存命中/淘汰指标，用db.serverStatus().tcmalloc观察 tcmalloc 分配与缓存情况，辅助判断是否存在连接过多或临时内存膨胀等问题。

五 配置示例与快速检查

• 配置示例（/etc/mongod.conf）：
  • 设置缓存为4GB：

    storage:
      wiredTiger:
        engineConfig:
          cacheSizeGB: 4
    

  • 限制最大连接数（示例1000）：

    net:
      maxIncomingConnections: 1000
    

  • 应用与校验：重启服务后执行mongo --eval "db.adminCommand({ getParameter: 1, wiredTiger: 1} )"确认cacheSizeGB已生效。

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