Linux环境下MongoDB性能瓶颈破解方法
blockdev --setra 32 /dev/sdb（/dev/sdb为MongoDB存储设备）临时设置，写入/etc/rc.local永久生效。/etc/sysctl.conf，增加并发连接和缓冲区大小（如net.core.somaxconn=32768、net.ipv4.tcp_rmem='1024 4096 16777216'），提升网络吞吐能力。修改后执行sysctl -p生效。systemctl stop firewalld）、禁用SELinux（setenforce 0），减少系统负载。vm.swappiness=0（临时）或写入/etc/sysctl.conf（永久），避免系统过度使用Swap，防止MongoDB因内存不足导致性能下降。/etc/mongod.conf中设置storage.wiredTiger.engineConfig.cacheSizeGB，建议值为服务器内存的50%-75%（如16GB内存可设为8GB-12GB），避免缓存过大占用过多内存或过小导致频繁磁盘访问。/etc/security/limits.conf，增加MongoDB用户的文件描述符限制（如mongod hard nofile 65535、mongod soft nofile 65535），避免高并发时因文件描述符不足导致连接失败。find、sort的字段创建索引（如db.collection.createIndex({username: 1})）。db.collection.createIndex({field1: 1, field2: -1})）。db.collection.find({field1: value}, {field1: 1, field2: 1})）。db.collection.getIndexes()查看现有索引，删除不再使用的索引（如db.collection.dropIndex({old_field: 1})），减少内存占用和写入开销。db.collection.reIndex()重建碎片化索引，优化索引性能，尤其适合数据频繁更新的集合。db.collection.find({age: {$gt: 18}}, {name: 1, age: 1, _id: 0})）。skip()+limit()（大数据量时性能差），改用_id分页（如db.collection.find({_id: {$gt: lastObjectId}}).limit(10)）。$regex+^（如db.collection.find({name: /^John/})），比全模糊匹配效率高。db.setProfilingLevel(2)），使用explain("executionStats")查看查询计划，找出未使用索引或执行慢的查询并优化。$ref引用关联集合，避免文档过大。user_id、order_id），避免数据倾斜（如避免使用单调递增的字段作为分片键）。readPreference=secondary），减轻主节点压力。mongostat（查看QPS、延迟）、mongotop（查看集合级读写时间）、MongoDB Atlas（可视化监控）等工具，实时掌握数据库性能状态。db.collection.remove({expireAt: {$lt: new Date()}})），减少数据量对性能的影响。