Debian环境下MongoDB处理高并发的核心策略
高并发场景下，硬件是基础支撑。需优先配置：
通过修改/etc/mongod.conf配置文件，优化关键参数以适应高并发：
storage.wiredTiger.engineConfig.cacheSizeGB参数，建议设置为系统内存的50%-70%（需预留内存给系统和其他进程），确保热点数据能缓存在内存中。net.maxIncomingConnections（默认10000）和net.maxOutgoingConnections的值，允许更多并发连接，避免因连接数耗尽导致拒绝服务。systemLog.destination: file或设置为syslog，减少磁盘I/O开销；生产环境建议开启verbosity: 0（最低日志级别）。索引是提升查询性能的关键，能有效减少磁盘扫描：
username、order_id）创建单字段索引（db.collection.createIndex({field: 1})）；对多字段组合查询，使用复合索引（db.collection.createIndex({field1: 1, field2: -1})），注意索引顺序需匹配查询条件。db.collection.createIndex({username: 1, email: 1})），使MongoDB能直接从索引中获取数据，无需访问实际文档，大幅提升查询效率。db.collection.reIndex()重建碎片化索引，减少索引查询时间；通过db.collection.stats()监控索引使用情况，删除未使用的索引（db.collection.dropIndex("index_name")），降低写操作开销。优化查询语句本身，减少资源消耗：
$where、$regex等低效操作符，尽量使用精确匹配（=）或范围查询（$gt、$lt）；减少不必要的字段查询，使用投影（db.collection.find({}, {field1: 1, field2: 1})）仅返回所需字段，降低数据传输量。limit()方法限制返回文档数量（如db.collection.find().limit(100)），避免一次性返回大量数据导致内存溢出。db.collection.aggregate([{ $group: {...} }, { $sort: {...} }])）替代多个单独查询，减少网络往返次数，提高处理效率。通过分布式架构提升并发处理能力：
readPreference: secondaryPreferred），减轻Primary节点压力；写操作由Primary节点处理，确保数据一致性。user_id、order_date），确保数据均匀分布，避免数据倾斜（可使用哈希分片键{field: "hashed"}解决）；配置Config Server存储元数据，Mongos路由查询请求，实现无缝扩展。从应用端减少数据库压力：
insertMany）、更新（updateMany）替代单条操作，减少网络往返次数（如一次插入100条数据比100次单条插入更高效）。持续监控数据库性能，快速定位瓶颈：
mongostat监控每秒查询、插入、更新等操作数，识别高负载时段；mongotop查看集合级别的读写时间，定位慢查询集合。explain()方法分析慢查询（db.collection.find({query}).explain("executionStats")），查看索引使用情况（winningPlan）、执行时间（executionTimeMillis），针对性优化查询语句或索引。