MongoDB 在 Debian 的性能测试实操指南
一 环境准备与基线
- 安装监控工具：部署 mongostat、mongotop 观察操作数、连接数、索引与集合耗时，便于定位瓶颈。示例：sudo apt install -y mongostat mongotop；mongostat --host localhost:27017；mongotop --host localhost:27017。
- 系统资源监控：配合 top、vmstat 观察 CPU、内存、I/O 压力，避免测试被系统资源限制干扰。
- 存储基线：用 FIO 验证磁盘 I/O（如随机写、顺序读等），确保底层存储不是性能短板。示例：sudo apt-get install fio；fio --name=test --ioengine=libaio --rw=randwrite --bs=4k --size=1G --numjobs=4 --runtime=60 --time_based。
- 服务与网络检查：确认 mongod 正常运行（systemctl status mongod）、端口与防火墙策略正确，必要时用 mongo shell 直连验证。
二 工具与场景选择
| 工具 |
典型场景 |
关键优势 |
快速上手要点 |
| YCSB |
评估不同读写比例与访问分布（如 50/50 读写、90/10 读/写） |
负载可配置、结果指标丰富（吞吐量、延迟分位等） |
内置 workload A–E，覆盖更新密集、读密集、插入为主等场景 |
| mongo-mload |
大批量导入与查询压测 |
Go 实现，并发/批量可控 |
支持清理、插入、查询等模式，便于做数据准备与混合场景 |
| Apache JMeter |
通过插件/脚本做功能+性能一体化 |
图形化、可扩展 |
替换 MongoDB 驱动、配置连接与采样器后执行 |
| MongoDB Benchmark Tool（mbt） |
官方/社区基准测试 |
贴近 MongoDB 特性 |
通过 YAML 配置工作负载与连接参数 |
| FIO |
存储子系统基线 |
排除磁盘瓶颈 |
多种 I/O 模型，量化 IOPS/带宽/延迟 |
三 标准流程示例 YCSB
- 安装依赖：sudo apt update && sudo apt install -y openjdk-11-jdk maven。
- 下载与解压：cd /usr/src && wget https://github.com/brianfrankcooper/YCSB/releases/download/0.5.0/ycsb-0.5.0.tar.gz && tar xfz ycsb-0.5.0.tar.gz && cd ycsb-0.5.0。
- 配置负载（示例为 workloada，50% 读/50% 写）：编辑 workloads/workloada，设置 mongodb.url=mongodb://root:password@127.0.0.1:27017；recordcount=100000；operationcount=500000；readproportion=0.5；updateproportion=0.5；scanproportion=0；insertproportion=0；requestdistribution=zipfian。
- 数据加载：./bin/ycsb load mongodb -P workloads/workloada。
- 运行压测：./bin/ycsb run mongodb -P workloads/workloada。
- 结果解读：关注 Throughput（ops/s）、Average Latency（ms）、95/99th Percentile Latency（ms） 等关键指标，用于对比不同配置/硬件/索引策略。
四 监控与结果分析
- 实时观测：压测期间并行运行 mongostat（每秒操作数、连接数、索引/页错误等）与 mongotop（按集合读写耗时），快速识别锁争用、索引缺失、连接瓶颈。
- 可视化监控：部署 Prometheus + MongoDB Exporter + Grafana，在 Prometheus 配置 scrape 目标（如 localhost:9302），Grafana 导入 MongoDB 面板，做跨时段对比与瓶颈定位。
- 慢查询与执行计划：开启并分析慢查询日志，使用 explain() 检查是否走索引、扫描方式及执行成本，必要时增加/调整索引。
- 日志排错：若出现异常，查看 /var/log/mongodb/mongod.log，结合 systemctl 状态与网络/权限检查，定位服务、配置或数据一致性问题。
五 测试设计与优化要点
- 工作负载设计：覆盖 读密集（workload C）、更新密集（workload A）、读写混合（workload B/D） 与 短事务（workload E），并使用 zipfian 等访问分布模拟热点。
- 索引与查询：为高频查询字段建立合适索引，避免全表扫描；使用投影仅返回必要字段，降低网络与内存开销。
- 硬件与配置：优先 SSD、充足内存与多核 CPU；结合业务特点调整 WiredTiger 缓存、并发/连接、批处理与日志相关参数。
- 预热与稳定：数据加载后做 预热（避免 page cache 未命中影响首轮结果），多次运行取 中位数，并在相同负载下对比不同版本/配置。
- 存储基线先行：用 FIO 量化磁盘能力，确保 I/O 不是系统瓶颈，再开展数据库压测。