MongoDB性能优化Linux技巧有哪些 - 问答

MongoDB 性能优化 Linux 技巧

一系统资源与内核参数

文件描述符与进程数：将软/硬限制提升到高位（如1048576），避免“too many open files”。持久化到**/etc/security/limits.conf与/etc/security/limits.d/，并确认 systemd 服务段包含LimitNOFILE=1048576**。示例：
- limits.conf：* soft/hard nofile 1048576；* soft/hard nproc 524288
关闭透明大页 THP：MongoDB 随机小 I/O 场景受 THP 影响较大，建议禁用。
- 临时：echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled
- 建议写入**/etc/rc.local**或 systemd-tmpfiles 以开机生效
虚拟内存与内存过量使用：
- 降低vm.swappiness（如10）以减少换页；写入**/etc/sysctl.conf**
- 设置vm.overcommit_memory=2（按需，防止内存过度承诺导致 OOM）
NUMA 架构：在 NUMA 主机上建议禁用或绑定 NUMA 策略，避免跨节点内存访问抖动
I/O 预读 readahead：MongoDB 多为随机访问，建议将设备预读调小（如32）
- 查看：blockdev --report；设置：blockdev --setra 32 /dev/sdX
时间同步：副本集/分片集群务必启用 NTP，保证节点间时间一致性，避免复制异常

二存储与文件系统

存储设备：优先使用SSD/NVMe，可显著提升随机 I/O 与 journal 吞吐
文件系统：选择XFS/Ext4等成熟文件系统，按官方与社区实践优先 XFS 处理大文件与高并发元数据场景
挂载选项：为数据盘挂载添加noatime（关闭访问时间更新），减少元数据写放大
RAID 级别：高并发与高可靠场景建议使用RAID 10，兼顾吞吐与冗余
目录与 I/O 隔离：
- WiredTiger 支持directoryForIndexes（索引与数据分离）、directoryPerDB（多库目录隔离），在多盘环境下可分别挂载到不同卷以分散 I/O

三 MongoDB 配置要点

存储引擎缓存：WiredTiger 缓存默认约为“系统内存的 50% 再减去 1GB（下限256MB）”。在单机单实例且专机专用时通常无需调整；在共享环境或容器中建议显式设置storage.wiredTiger.engineConfig.cacheSizeGB，为 OS 与其他进程预留内存
压缩策略：
- 数据压缩storage.wiredTiger.collectionConfig.blockCompressor：默认snappy；读密集且存储紧张可选zstd；不可压缩数据（图片/视频）用none
- 网络压缩net.compression.compressors：跨机房/云环境优先zstd/snappy，注意客户端需支持协商
日志与 WAL：
- 启用journal（生产强烈建议开启）
- 合理设置logRotate（rename/reopen）避免单日志过大
- commitIntervalMs（默认100ms）与syncPeriodSecs（默认60s）一般不建议修改，除非明确要权衡持久性与吞吐
复制与容量：
- oplog默认约为磁盘的5%（最小1GB、最大50GB），写入密集或窗口期长的业务可适当增大
连接与网络：
- 结合业务并发与实例内存，合理设置net.maxIncomingConnections（注意每个连接的内存开销）
- 开启net.compression.compressors降低跨机房带宽与时延

四监控与诊断

内置工具：使用mongostat（吞吐、连接、锁等）与mongotop（集合级读写耗时）做日常巡检
慢查询与剖析：开启operationProfiling（如 level 1/2），用db.system.profile定位慢查询，配合**explain()**验证索引命中
WiredTiger 缓存监控：通过db.serverStatus().wiredTiger.cache观察命中与换页趋势，判断cacheSizeGB是否需要调整
系统监控：结合htop/top、iostat、vmstat 等观察 CPU、I/O 等待、换页与中断等指标，联动参数优化

五实施步骤与注意事项

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