硬件是性能的基石，需优先满足以下要求：
调整Linux内核参数以适配MongoDB的高性能需求：
atime（文件访问时间）更新会增加磁盘I/O。通过修改/etc/fstab，在挂载选项中添加noatime（如/dev/sda1 /var/lib/mongodb ext4 noatime 0 2），然后重启系统或重新挂载分区。vm.swappiness控制系统使用交换空间的倾向，建议设置为10（范围0-100，值越小越倾向于使用内存）。执行sudo sysctl -w vm.swappiness=10并添加到/etc/sysctl.conf持久化。ulimit -n 65536临时调整，或在/etc/security/limits.conf中添加* soft nofile 65536; * hard nofile 65536永久生效。echo never | sudo tee /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled并添加到启动脚本（如/etc/rc.local）。通过/etc/mongod.conf调整核心参数，提升服务性能：
storage.wiredTiger.engineConfig.cacheSizeGB。net.maxIncomingConnections（默认10000）以适应高并发连接；设置net.port为常用端口（如27017），net.bindIp绑定服务器IP（如0.0.0.0允许所有IP访问，生产环境建议限制为特定IP）。operationProfiling.mode: slowOp）并设置慢查询阈值（operationProfiling.slowOpThresholdMs: 100，单位毫秒），便于定位性能瓶颈；确保storage.journal.enabled: true（默认开启），保障数据一致性（写入日志后才会持久化到磁盘）。索引是提升查询性能的关键，需合理设计和管理：
find、sort、aggregate等操作的高频字段创建索引（如db.collection.createIndex({ "user_id": 1 })）。对于多条件查询，使用复合索引（如db.collection.createIndex({ "status": 1, "create_time": -1 })，其中status选择性高，放在前面）。{ "name": 1, "age": 1 }，查询db.collection.find({ "name": "John" }, { "age": 1 })可直接从索引获取数据，无需访问文档）。db.collection.getIndexes()查看索引列表，删除未使用的索引（通过db.collection.dropIndex("index_name")）。db.collection.reIndex()），优化索引碎片（数据增删会导致索引碎片化，影响查询性能）。优化查询语句，减少资源消耗：
db.collection.find({ "name": "John" }, { "name": 1, "age": 1, "_id": 0 })），减少网络传输和内存占用。limit()限制返回记录数（如db.collection.find().limit(100)），避免一次性返回大量数据导致内存溢出。explain()分析查询计划（如db.collection.find({ "name": "John" }).explain("executionStats")），确保查询使用了索引（winningPlan.inputStage.stage为IXSCAN表示使用索引，COLLSCAN表示全表扫描）。$match尽早过滤数据，$group减少数据量），避免不必要的阶段（如多余的$sort）。对于大规模数据和高可用需求，使用分片和复制集扩展性能：
replication.replSetName: "rs0"（需在所有节点配置相同）。user_id分片），提高写入和读取性能（每个分片处理部分数据）。选择合适的分片键（如高选择性字段，避免热点问题，如user_id比create_time更适合分片）。持续监控性能，及时发现和解决问题：
mongostat监控操作速率（如查询、插入、更新的数量和耗时），mongotop监控集合级别的读写时间（如mongotop 10每10秒刷新一次）。operationProfiling配置慢查询日志，定期分析慢查询（如db.profile.find().sort({ "ts": -1 }).limit(10)查看最近的10条慢查询）。