优化MongoDB在CentOS上的性能是一个多方面的过程，涉及硬件和操作系统优化、MongoDB软件配置优化、数据库设计和查询优化等。以下是一些具体的优化策略：
硬件和操作系统优化
- 使用SSD：替换传统硬盘为SSD，以提高I/O性能。
- 增加内存：确保服务器有足够的内存，以缓存数据和索引，提高查询性能。
- 关闭传输页缓存：通过修改系统参数关闭传输页缓存，减少磁盘I/O压力。
- 优化内核参数：调整Max processes或files，关闭透明大页功能，修改磁盘调度算法等。
- 关闭不必要的服务：减少系统负载，例如关闭防火墙和禁用SELinux。
MongoDB软件配置优化
- 调整WiredTiger缓存大小：通过
storage.wiredTiger.engineConfig.cacheSizeGB选项配置WiredTiger引擎使用内存的上限，建议根据实际内存情况调整。
- 分配足够的oplog空间：设置合理的oplog大小，默认设置为可用disk空间的5%，但根据数据量调整。
- 启用Log Rotation：配置日志切换，防止日志文件无限增大，占用过多磁盘空间。
- 设置journal日志刷新时间和flush时间：通过调整
commitIntervalMs和 syncPeriodSecs参数，优化磁盘I/O。
- 连接内存优化：调整每个连接数占用的内存，通过修改操作系统配置文件实现。
- 连接数优化：提高操作系统的默认文件描述符和进程/线程数限制，建议设为100000以上。
- 关闭Transparent Huge Pages：禁用THP以减少内存管理开销，通过修改系统配置文件实现。
数据库设计和查询优化
- Schema和集合设计：合理设计数据模型，避免频繁的跨集合查询。
- 使用索引：为经常用于查询的字段创建索引，提高查询效率。
- 优化查询语句：避免复杂查询，尽量使用简单查询条件和投影操作。
- 使用投影：在查询时仅返回所需字段，减少网络传输数据量。
- 避免全表扫描：确保查询条件能有效利用索引。
- 分页查询：对于大数据集，使用分页查询来减少单次查询的数据量。
- 优化聚合管道：复杂聚合操作可通过
$match前置过滤数据，减少中间结果集大小。
监控和分析
- 使用监控工具：定期检查系统的性能指标和查询日志，找出性能瓶颈。MongoDB自带工具如
mongostat和mongotop，以及第三方监控工具如Percona Monitoring and Management (PMM)可以进行详细监控和诊断。
- 分析查询性能：使用MongoDB的查询分析工具（如
explain()方法）来监控和分析查询性能。
其他优化建议
- 数据模型优化：根据应用需求选择合适的数据模型，避免过度规范化，适当的数据冗余和嵌入式文档有助于减少 JOIN 操作，从而优化查询性能。
- 允许使用磁盘：为聚合操作启用磁盘使用，
db.transactions.aggregate(pipeline, { allowdiskuse: true })。
- 升级MongoDB版本：考虑升级到最新的稳定版本，以获得性能改进和bug修复。
通过上述优化措施，可以显著提高MongoDB在CentOS上的性能。需要注意的是，优化的具体步骤和参数可能需要根据实际的服务器环境和业务需求进行调整。性能调优是一个持续的过程，需要根据实际情况进行调整和优化。