Ubuntu中MongoDB的内存管理策略

一、核心存储引擎：WiredTiger的缓存管理

Ubuntu环境下，MongoDB（3.2及以上版本）默认采用WiredTiger作为存储引擎，其内存管理的核心是可配置的缓存池。通过storage.wiredTiger.engineConfig.cacheSizeGB参数设置缓存上限，建议值为系统总内存的50%-70%（需预留足够内存给操作系统及其他进程）。例如，8GB内存的服务器可将cacheSizeGB设为4-5GB，避免内存过度占用导致系统卡顿。
WiredTiger采用LRU（最近最少使用）算法自动淘汰不常用数据，当缓存使用量接近上限时，会将部分冷数据移出内存，为热点数据腾出空间。此外，还支持通过evictionTarget（默认80%，即缓存使用量达到80%时开始淘汰）、evictionThreshold（默认95%，超过则请求线程会参与淘汰）等参数调整淘汰策略，平衡性能与延迟。

二、操作系统内存优化：Swap与Swappiness

尽管WiredTiger能有效利用内存，但仍需合理配置操作系统内存机制，防止内存耗尽导致进程崩溃。

• Swap空间：建议创建Swap分区（大小通常为物理内存的1-2倍），当物理内存不足时，系统会将部分内存数据写入Swap，缓解内存压力。例如，8GB内存服务器可分配16GB Swap空间。
• Swappiness参数：通过vm.swappiness（默认值60）调整系统使用Swap的倾向，取值范围0-100。建议设置为10以下（如sudo sysctl vm.swappiness=10），减少Swap使用频率，避免频繁磁盘IO影响MongoDB性能。

三、内存使用监控与诊断

定期监控内存使用情况是优化的前提，可通过以下工具和方法实现：

• db.serverStatus().mem命令：查看MongoDB实例的内存详情，包括常驻内存（resident）（实际使用的物理内存）、虚拟内存（virtual）（进程占用的虚拟地址空间）、映射数据大小（mapped）（映射到内存的文件大小）等指标。
• 系统工具：使用top、htop或free -h命令查看MongoDB进程的内存占用情况，重点关注RES（常驻内存）列。
• 第三方工具：借助Percona Monitoring and Management（PMM）、MongoDB Atlas等工具，实现实时内存监控、历史趋势分析和告警。

四、辅助内存优化措施

除上述核心策略外，还可通过以下方式间接优化内存使用：

• 合理设计索引：为高频查询字段创建索引，减少全表扫描的内存消耗；避免过度索引（每个索引都会占用内存），定期清理未使用的索引。
• 优化查询语句：使用projection（投影）仅返回必要字段，减少数据传输量；用limit()限制返回结果数量，避免一次性加载大量数据到内存。
• 调整连接参数：通过net.ipv4.tcp_wmem（写缓冲区）、net.ipv4.tcp_rmem（读缓冲区）等系统参数，优化TCP连接的内存使用，避免因连接过多导致内存耗尽。

以上策略需结合服务器硬件配置（内存、磁盘类型）、应用场景（读写比例、数据量）及业务需求动态调整，建议在测试环境中验证后再应用于生产环境。