CentOS下MongoDB性能优化方法

优化MongoDB在CentOS上的性能需从硬件基础、配置调优、索引设计、查询规范、分片与副本集、监控维护六大维度系统推进，以下是具体措施：

一、硬件基础优化

硬件是性能的底层支撑，需优先满足以下要求：

内存：MongoDB依赖内存缓存数据和索引，建议分配**服务器总内存的50%~80%**给WiredTiger存储引擎（通过storage.wiredTiger.engineConfig.cacheSizeGB配置），避免内存不足导致频繁磁盘交换。
磁盘：优先使用SSD（推荐NVMe SSD），其高IOPS和低延迟可显著提升读写性能；避免使用机械硬盘（HDD）。
CPU：选择多核处理器（如Intel至强系列），MongoDB的并发处理能力与CPU核心数正相关，多核可提升并行查询和写入效率。

二、配置文件调优

通过修改/etc/mongod.conf文件调整核心参数，优化资源利用率：

存储引擎设置：强制使用WiredTiger（默认引擎），其支持压缩和更高效的缓存管理，性能优于MMAPv1：
```
storage:
  engine: wiredTiger
```

WiredTiger缓存配置：根据服务器内存调整cacheSizeGB（如8GB内存分配6GB给MongoDB），并优化脏页驱逐策略（减少检查点磁盘IO）：

storage:
  wiredTiger:
    engineConfig:
      cacheSizeGB: 6
      evictionTrigger: 90  # 缓存使用达90%时触发驱逐
      evictionTarget: 80   # 目标驱逐至80%
      eviction_dirty_trigger: 5  # 脏页占比5%时触发写入
      eviction_dirty_target: 3   # 目标脏页占比3%

网络配置：增加最大连接数（应对高并发），启用TCP优化选项：

net:
  maxIncomingConnections: 5000
  socketOptions:
    keepAlive: 1         # 开启TCP keepalive
    tcpNoDelay: true     # 禁用Nagle算法（减少延迟）
    SO_REUSEADDR: true   # 允许地址复用

日志与运维设置：开启慢查询日志（定位性能瓶颈），配置日志轮转（避免日志文件过大）：

operationProfiling:
  mode: slowOp           # 记录慢查询
  slowOpThresholdMs: 100 # 慢查询阈值（毫秒）
systemLog:
  destination: file
  path: /var/log/mongodb/mongod.log
  logAppend: true
  logRotate: reopen      # 日志轮转策略

Journal日志：调整提交间隔（平衡数据安全与性能，默认100ms）：

replication:
  journal:
    commitIntervalMs: 50  # 更频繁的提交（数据更安全，但IO更高）

三、索引设计与优化

索引是提升查询性能的关键，需遵循以下原则：

创建高频查询字段索引：为where、sort、join条件中的字段创建索引（如user_id、created_at）：

db.collection.createIndex({ field1: 1 }); // 升序索引
db.collection.createIndex({ field1: -1 }); // 降序索引

使用复合索引：针对多字段查询（如find({field1: value, field2: value})），创建复合索引（顺序需匹配查询条件）：
```
db.collection.createIndex({ field1: 1, field2: -1 }); // 覆盖查询场景
```
避免索引失效：禁用$or（除非字段均有索引）、$in（大量数据时）、$where（JavaScript执行慢）等操作；确保查询条件与索引前缀匹配。
定期维护索引：通过reIndex()重建碎片化索引（如数据频繁增删后）：
```
db.collection.reIndex();
```
使用覆盖索引：查询时仅返回索引字段（减少磁盘IO），通过explain("executionStats")验证索引使用情况：
```
db.collection.find({ field1: value }, { field1: 1, _id: 0 }).explain("executionStats");
```

四、查询语句优化

优化查询逻辑，减少资源消耗：

避免全表扫描：确保查询条件能命中索引（通过explain()检查winningPlan中的IXSCAN步骤）。
使用投影减少数据传输：仅返回需要的字段（如_id默认返回，可排除）：
```
db.collection.find({ field1: value }, { field1: 1, field2: 1, _id: 0 });
```

分页优化：避免skip()在大偏移量时的性能下降（如第1000页），改用基于范围的分页（记录上一页最后一条数据的_id）：

// 第一页
db.collection.find({ field1: value }).sort({ _id: 1 }).limit(10);
// 第二页（假设上一页最后一条_id为123）
db.collection.find({ field1: value, _id: { $gt: 123 } }).sort({ _id: 1 }).limit(10);

批量操作：使用insertMany()、updateMany()替代循环单条操作，减少网络往返次数。
避免大文档：MongoDB单个文档最大16MB，建议将大文档拆分为小文档（如日志拆分为多条），减少写入和读取的开销。

五、分片与副本集部署

针对大规模数据和高可用需求，采用分布式架构：

副本集（Replica Set）：配置3个及以上节点（1主2从），提升读取性能（从节点可处理读请求）和数据冗余（自动故障转移）：
```
replication:
  replSetName: "rs0"  # 副本集名称
```
分片（Sharding）：将数据水平拆分到多个分片（Shard），解决单节点数据量过大导致的性能瓶颈（如数据量超过10TB）；选择合适的分片键（如user_id，确保数据分布均匀）。

六、监控与维护

持续监控系统状态，及时发现并解决问题：

内置工具：使用mongostat（查看QPS、延迟）、mongotop（查看集合级读写时间）监控实时性能；通过db.currentOp()查看当前操作（如长时间运行的查询）。
慢查询分析：开启慢查询日志（operationProfiling.mode: slowOp），定期分析并优化慢查询。
第三方工具：使用Prometheus+Grafana（可视化监控）、Percona Monitoring and Management（PMM，深度诊断）实现全面监控。
定期维护：清理无用数据（如过期日志、临时集合）；备份数据（使用mongodump/mongorestore）；更新MongoDB到最新稳定版本（修复性能bug和安全漏洞）。

以上方法需根据实际业务场景（如数据量、并发量、查询模式）灵活调整，建议在测试环境验证后再应用于生产环境。

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