Linux环境下MongoDB的内存管理

Linux下 MongoDB 内存管理要点

核心机制

• WiredTiger 缓存：MongoDB 默认使用 WiredTiger 存储引擎，其用户态缓存大小由参数 storage.wiredTiger.engineConfig.cacheSizeGB 控制，用于缓存索引、工作集与脏页，上限通常设为系统内存的50%–70%，以避免与操作系统和其他进程争用内存。
• 内存映射与 Page Cache：WiredTiger 通过 内存映射文件 mmap 访问数据/索引文件，文件页由 Linux Page Cache 透明加速；这部分由内核管理、可回收，不属于 MongoDB 进程的“常驻内存”。
• 按需分页与回收：访问未驻留页时触发按需分页调入；当内存紧张时，内核与 WiredTiger 按 LRU/淘汰策略回收冷页，保障热点数据在内存中。
• 连接与网络缓冲：每个连接会占用一定的读/写缓冲区，高并发下需关注其对 RSS 的累积影响。

配置与限制

• 设置 WiredTiger 缓存上限：在 /etc/mongod.conf 中配置，例如：
  storage:
  engine: wiredTiger
  wiredTiger:
  engineConfig:
  cacheSizeGB: 4
  建议值：系统总内存的50%–70%；在容器/虚拟化环境中，应小于容器内存上限，并为系统与其他进程预留10%–20%。
• 容器与 cgroups 限制：
  • Docker：docker run -m 4g mongo（必要时配合内存交换策略）。
  • cgroups：创建 memory cgroup，设置 memory.limit_in_bytes，并将 mongod 进程加入该 cgroup，实现系统级硬限。
• 系统级可调项：
  • 适度降低 vm.swappiness，减少换页倾向（仅在明确需要时调整）。
  • 结合负载调优 net.ipv4.tcp_rmem/wmem，控制每个连接的 TCP 缓冲区，降低高并发下的内存开销。

监控与关键指标

• WiredTiger 缓存：
  • db.serverStatus().wiredTiger.cache：关注
    • bytes currently in the cache（当前缓存使用）
    • bytes dirty in the cache（脏页大小）
    • pages evicted by application threads（应用线程驱逐页，持续偏高常提示缓存偏小或工作集过大）
• 进程与系统：
  • top/htop：观察 RES（常驻内存）、SHR（共享内存）；
  • free -h：查看 available 与 cached，理解 Page Cache 对可用内存的影响；
  • mongostat/mongotop：实时查看内存与 I/O压力、操作延迟与读写分布。

常见场景与优化建议

• 工作集大于内存：增大 cacheSizeGB 的效果有限，应优先通过合理索引、投影与分页降低工作集；必要时考虑分片扩展水平容量。
• 高并发连接导致 RSS 偏高：控制最大连接数，优化应用侧连接复用；结合 net.ipv4.tcp_rmem/wmem 调整缓冲区，避免每个连接占用过多内存。
• 写入抖动/检查点卡顿：当 bytes dirty 长期偏高时，可适当调低 vm.dirty_background_ratio / vm.dirty_ratio，让内核更早、更平滑地回写脏页（需结合磁盘能力谨慎调整）。
• 避免与高内存服务同机部署：MongoDB 会积极使用可用内存，混部易引发资源竞争与抖动。
• 谨慎“释放内存”：Page Cache 由内核自动回收，无需频繁清理；如需临时回收，可在维护窗口执行 echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches，但可能导致短时性能下降。

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