Linux环境下MongoDB性能调优指南 - 问答

Linux环境下 MongoDB 性能调优指南

一系统层优化

存储与文件系统
- 使用SSD/NVMe，优先XFS/Ext4；在 /etc/fstab 中为数据盘添加noatime以减少元数据写入；对机械盘或虚拟化环境，将readahead调小（如32）以适配随机访问；RAID 场景优先RAID10提升吞吐与可靠性。
内存与虚拟内存
- 适度降低vm.swappiness（如 10）以减少换页；在容器/虚拟化或内存紧张环境可设vm.overcommit_memory=2降低内存超卖风险；避免系统主动压缩内存页（如 zswap/透明压缩）以免增加 CPU 抖动。
透明大页与 NUMA
- 禁用透明大页（THP）：echo never | sudo tee /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled；在NUMA主机上建议启用numactl --interleave=all启动 mongod，缓解跨 NUMA 访问延迟。
文件描述符与进程限制
- 提升ulimit -n/-u（如64000）并写入 /etc/security/limits.conf 与 systemd 服务 LimitNOFILE/LimitNPROC，避免“too many open files”。
时间与时钟
- 部署NTP保证复制集/分片集群节点间时钟同步，避免选举与 oplog 回放异常。

二 MongoDB 配置优化

存储引擎与缓存
- WiredTiger 缓存默认约为min(50%×内存 - 1GB, 256MB)；一般可按系统内存的40%–60%配置 storage.wiredTiger.engineConfig.cacheSizeGB，容器/共享环境需显式限制；通过 serverStatus().wiredTiger.cache 观察bytes currently in the cache是否长期接近上限来判断是否扩容。
压缩与目录隔离
- collectionConfig.blockCompressor 选择：snappy（CPU 低、通用）、zstd（压缩率更高、解压快）、zlib（压缩率高、CPU 高）、none（不可压缩数据如图片/视频）；索引与数据 I/O 分离用storage.wiredTiger.engineConfig.directoryForIndexes（多盘收益明显）；多库隔离用storage.directoryPerDB（便于 I/O 与容量管理）。
网络与连接
- 结合业务并发与实例规格设置net.maxIncomingConnections，避免过大连接数导致上下文切换与内存压力；合理规划应用连接池与超时，减少短连接风暴。
日志与诊断
- 启用operationProfiling记录慢查询，配合 systemLog 与 logRotate 控制日志体积；使用mongostat / mongotop做实时体检，必要时引入 PMM 等监控。

示例 YAML 片段（仅展示关键项）：

storage:
  wiredTiger:
    engineConfig:
      cacheSizeGB: 8
      directoryForIndexes: true
    collectionConfig:
      blockCompressor: snappy
  directoryPerDB: true
systemLog:
  destination: file
  path: /var/log/mongodb/mongod.log
  logAppend: true
  logRotate: reopen
net:
  port: 27017
  bindIp: 0.0.0.0
  maxIncomingConnections: 10000
operationProfiling:
  mode: slowOp
  slowOpThresholdMs: 100

三索引与查询优化

索引设计
- 为高频查询路径建立单字段/复合索引，遵循“等值在前、范围在后”，排序字段前置可避免额外排序；尽量构建覆盖索引以减少回表；删除冗余/低效索引降低写入与存储开销。
执行计划与诊断
- 使用**explain(“executionStats”)识别 COLLSCAN、低效排序与键扫描量；必要时用hint()**验证索引有效性（谨慎使用，避免误用）。
慢查询治理
- 通过profiling与日志定位 TOP N 慢查询，优化过滤、排序、聚合管道与投影，减少totalDocsExamined / totalKeysExamined与内存占用。

四架构与扩展

高可用与读扩展
- 采用副本集保障高可用与读扩展；合理设置读偏好（如 secondaryPreferred）以分担热点读。
横向扩展
- 数据量大或写入吞吐高时引入分片，按分片键均衡数据分布，避免热点与跨分片聚合。
批量与写入策略
- 使用批量写入（bulk insert/update）降低往返与锁竞争；结合writeConcern / journal在一致性与性能间取得平衡。

五监控压测与变更流程

监控与巡检
- 持续观察mongostat / mongotop、WiredTiger 缓存命中、连接数、慢查询与磁盘/CPU/内存；必要时引入PMM等可视化监控。
基准测试与容量评估
- 以真实流量或回放进行压测，验证索引/参数/硬件改动收益；结合工作集大小与增长趋势规划cacheSizeGB、磁盘与节点规模。
安全变更
- 任何参数调整先在测试环境验证，变更窗口内滚动升级并保留回滚方案；重要操作前做好备份（如 mongodump）。

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