在CentOS上优化MongoDB的性能涉及多个方面，包括硬件和操作系统优化、MongoDB软件配置优化、数据库设计和查询优化等。以下是一些具体的优化策略：
硬件和操作系统优化
- 使用SSD：替换传统硬盘为SSD，以提高I/O性能。
- 增加内存：确保服务器有足够的内存，以缓存数据和索引，提高查询性能。
- 关闭传输页缓存：通过修改系统参数关闭传输页缓存，减少磁盘I/O压力。
- 优化内核参数：调整Max processes或files，关闭透明大页功能，修改磁盘调度算法等。
- 关闭不必要的服务：减少系统负载，例如关闭防火墙和禁用SELinux。
MongoDB软件配置优化
- 调整WiredTiger缓存大小：通过
storage.wiredTiger.engineConfig.cacheSizeGB选项配置WiredTiger引擎使用内存的上限，建议根据实际内存情况调整。
- 分配足够的oplog空间：设置合理的oplog大小，默认设置为可用disk空间的5%，但根据数据量调整。
- 启用Log Rotation：配置日志切换，防止日志文件无限增大，占用过多磁盘空间。
- 设置journal日志刷新时间和flush时间：通过调整
commitIntervalMs和 syncPeriodSecs参数，优化磁盘I/O。
- 连接内存优化：调整每个连接数占用的内存，通过修改操作系统配置文件实现。
- 连接数优化：提高操作系统的默认文件描述符和进程/线程数限制，建议设为100000以上。
- 关闭Transparent Huge Pages：禁用THP以减少内存管理开销，通过修改系统配置文件实现。
数据库设计和查询优化
- Schema和集合设计：合理设计数据模型，避免频繁的跨集合查询。
- 使用索引：为经常用于查询的字段创建索引，提高查询效率。
- 优化查询语句：避免复杂查询，尽量使用简单查询条件和投影操作。
- 使用投影：在查询时仅返回所需字段，减少网络传输数据量。
- 避免全表扫描：确保查询条件能有效利用索引。
- 分页查询：对于大数据集，使用分页查询来减少单次查询的数据量。
- 优化聚合管道：复杂聚合操作可通过
$match前置过滤数据，减少中间结果集大小。
监控和维护
- 使用监控工具：定期检查系统的性能指标和查询日志，找出性能瓶颈。可以使用MongoDB自带工具如mongostat和mongotop，或者第三方监控工具如Percona Monitoring and Management (PMM)。
- 执行计划分析：使用
explain() 和 db.currentOp() 定位慢查询及锁竞争问题。
- 定期维护索引：定期检查索引使用情况，删除不再使用或重复的索引。
其他优化建议
- 允许使用磁盘：为聚合操作启用磁盘使用，
db.transactions.aggregate(pipeline, { allowdiskuse: true })。
- 升级MongoDB版本：考虑升级到最新的稳定版本，以获得性能改进和bug修复。
请注意，性能调优是一个持续的过程，需要根据实际情况进行调整和优化。在进行任何更改之前，建议先备份数据并评估潜在的风险和影响。