Debian系统MongoDB资源占用高怎么办 - 问答

当Debian系统上的MongoDB出现资源占用过高（如内存、CPU、磁盘I/O）时，需从配置优化、索引管理、查询优化、资源限制、系统调参等多维度入手，以下是具体解决步骤：

MongoDB默认使用WiredTiger存储引擎，其缓存大小（cacheSizeGB）是影响内存占用的关键参数。建议将缓存设置为系统可用内存的50%-75%（避免占用过多内存导致系统或其他进程崩溃）。
修改/etc/mongod.conf配置文件：

storage:
  wiredTiger:
    engineConfig:
      cacheSizeGB: 4  # 根据服务器内存调整（如8GB内存可设为4-6GB）

重启MongoDB使配置生效：sudo systemctl restart mongod。

创建必要索引：为频繁查询的字段（如user_id、order_id）创建索引，避免全表扫描。例如：
```
db.orders.createIndex({ "user_id": 1, "order_id": 1 })  // 复合索引优化多字段查询
```
避免过多索引：每个索引都会占用内存，定期清理未使用的索引（通过db.collection.indexes()查看）。
使用覆盖索引：查询时仅返回索引字段，减少数据读取量（如db.orders.find({ "user_id": 1 }, { "product": 1 }).hint("user_id_1_order_id_1")）。

限制返回字段：使用投影操作符（{ field: 1 }）仅返回必要字段，减少内存占用。例如：
```
db.users.find({}, { "name": 1, "email": 1 })  // 不返回敏感或大字段
```
使用limit()分页：避免一次性返回大量数据（如db.orders.find().limit(100)）。
避免全表扫描：通过explain()分析查询执行计划，确保查询使用了索引（executionStats.executionTimeMillis应较低，totalKeysExamined应远小于totalDocsExamined）。

过多的并发连接会占用内存和CPU资源，需控制连接数：

应用层配置连接池：如Node.js中使用Mongoose设置poolSize（建议5-10）：
```
mongoose.connect(uri, { poolSize: 10 });  // 限制连接池大小
```
MongoDB配置最大连接数：在mongod.conf中设置net.maxIncomingConnections（默认10000，可根据需求调整）：
```
net:
  maxIncomingConnections: 5000
```

重启MongoDB生效。

降低Swap使用：设置vm.swappiness=0（禁用Swap，避免内存不足时频繁换页）：

sudo sysctl -w vm.swappiness=0
sudo tee -a /etc/sysctl.conf <<< "vm.swappiness=0"  # 永久生效

调整内存回收策略：启用tcmalloc的激进内存回收（释放闲置内存）：
```
db.adminCommand({ setParameter: 1, tcmallocAggressiveMemoryDecommit: 1 })
```
注：此参数可能轻微影响性能，需根据实际情况测试。

通过systemd限制MongoDB的CPU和内存使用（避免占用全部系统资源）：

编辑/lib/systemd/system/mongod.service，在[Service]段添加：

MemoryLimit=4G  # 限制内存为4GB
CPUQuota=80%    # 限制CPU使用率为80%

重新加载systemd并重启MongoDB：

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart mongod

清理过期数据：使用TTL索引自动删除过期文档（如会话数据）：

db.sessions.createIndex({ "createdAt": 1 }, { expireAfterSeconds: 3600 })  // 1小时后自动删除

压缩数据文件：使用compact命令回收未使用的存储空间（需停机执行）：
```
mongod --dbpath /var/lib/mongodb --repair  # 修复数据库并压缩
```
重建索引：定期重建碎片化索引（如db.collection.reIndex()）。

通过以上步骤，可有效降低Debian系统上MongoDB的资源占用，提升数据库性能。优化后需持续监控（如使用mongostat、mongotop或第三方工具如Prometheus），根据实际情况调整配置。

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