Linux MongoDB性能瓶颈如何解决

解决Linux下MongoDB性能瓶颈可从以下方面入手：

• 硬件优化：使用SSD硬盘提升I/O性能，增加内存、CPU核心数等硬件资源。
• 配置优化：
  • 调整storage.wiredTiger.engineConfig.cacheSizeGB参数，合理设置缓存大小（通常为系统内存50%）。
  • 关闭不必要的服务（如防火墙、SELinux），优化内核参数（如关闭hugepages）。
• 索引优化：
  • 为高频查询字段创建索引，使用复合索引覆盖多条件查询，避免全表扫描。
  • 定期重建索引（db.collection.reIndex()），确保索引效率。
• 查询优化：
  • 使用投影（projection）和限制（limit）减少返回数据量，避免$where、$regex等全表扫描操作符。
  • 采用分页查询（skip()+limit()），优化大数据量场景。
• 架构优化：
  • 数据量大时使用分片（Sharding）分散负载，结合副本集（Replica Set）提升可用性和读写能力。
  • 合理设计数据模型，避免大文档，保持结构简洁。
• 监控与维护：
  • 使用mongostat、mongotop或第三方工具（如PMM）监控性能指标，分析慢查询日志定位瓶颈。
  • 定期清理碎片、压缩数据文件，优化存储空间。