Ubuntu环境下MongoDB性能调优的关键维度
free -m命令监控内存使用情况。iostat或vmstat命令监控磁盘IO性能。/etc/mongod.conf中的storage.wiredTiger.engineConfig.cacheSizeGB参数，设置为物理内存的50%-75%（避免占用过多内存导致系统不稳定）。例如，8GB内存服务器可设置为4-6GB。net.maxIncomingConnections（默认10000）和net.maxOutgoingConnections参数，根据应用连接需求增加连接数上限，避免连接拒绝。operationProfiling.mode: "slowOp"并配置slowOpThresholdMs（默认100ms），监控慢查询（执行时间超过阈值的操作），帮助定位性能瓶颈。user_id、order_id）、排序字段（如created_at）和聚合字段创建单字段或复合索引。例如，db.orders.createIndex({user_id: 1, order_id: 1})可加速按用户ID和订单ID的联合查询。db.collection.find({field: value}, {field1: 1, field2: 1})），避免回表操作（读取文档本身），减少IO开销。db.collection.getIndexes()查看索引列表，删除未使用或冗余的索引。explain("executionStats")方法查看查询执行计划，确认索引是否被正确使用（如winningPlan中是否包含索引），优化未使用索引。{field: 1, _id: 0}）只返回需要的字段，减少数据传输量。例如，db.users.find({age: {$gt: 18}}, {name: 1, age: 1, _id: 0})仅返回name和age字段。skip()和limit()进行深度分页（如第1000页），改用_id字段分页（db.collection.find({_id: {$gt: lastObjectId}}).limit(10)），减少查询扫描的数据量。/^abc/可使用索引，而/abc/无法使用），优先使用精确匹配或范围查询。insertMany()、updateMany()等批量操作替代循环单条操作，减少网络往返次数，提高写入效率。sharding.clusterRole: "shardsvr"），将数据分布在多个分片服务器上，提高查询和写入的横向扩展能力。需合理选择分片键（如user_id），避免数据倾斜。replication.replSetName: "rs0"），提高数据可用性（自动故障转移）和读取扩展性（将读取请求分发到从节点）。需确保副本集成员数量≥3（奇数），避免脑裂问题。mongostat（实时监控操作速率、内存使用、磁盘IO）和mongotop（查看集合级别的读写时间）工具，实时了解数据库性能状态。systemLog.slowQueryLog: true，systemLog.slowQueryLogThresholdMs: 100），定期分析慢查询日志，优化高频慢查询。db.collection.reIndex()命令重建碎片化索引，减少索引查询时间；使用mongodump和mongorestore定期备份数据，防止数据丢失。/etc/sysctl.conf文件，优化内核参数：
vm.swappiness=10（降低交换分区使用，避免内存不足时频繁换页）；net.core.somaxconn=65535（增加TCP连接队列长度，避免连接拒绝）；fs.file-max=65535（增加系统最大文件描述符数，支持更多连接）。echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled命令禁用THP，并添加到启动脚本（如/etc/rc.local）中永久生效。