MONGO DB too many mongodb page_faults 报错排查step by step的示例分析

在使用MongoDB的过程中，可能会遇到too many mongodb page_faults的报错。这个错误通常与内存不足或查询效率低下有关，导致MongoDB频繁地从磁盘读取数据，从而引发性能问题。本文将逐步分析如何排查和解决这个问题。

1. 理解page_faults的含义

page_faults是指当MongoDB需要访问的数据不在内存中时，系统会从磁盘中读取数据到内存中，这个过程称为“页面错误”（page fault）。频繁的page_faults通常意味着MongoDB无法将所需的数据全部加载到内存中，导致性能下降。

2. 检查MongoDB的内存使用情况

首先，我们需要检查MongoDB的内存使用情况，确保MongoDB有足够的内存来缓存数据。

2.1 使用db.serverStatus()命令

通过MongoDB的db.serverStatus()命令，可以查看MongoDB的内存使用情况。

db.serverStatus().mem

输出示例：

{
  "bits" : 64,
  "resident" : 1024,
  "virtual" : 2048,
  "supported" : true,
  "mapped" : 512,
  "mappedWithJournal" : 768
}

• resident：MongoDB当前使用的物理内存大小（MB）。
• virtual：MongoDB当前使用的虚拟内存大小（MB）。
• mapped：MongoDB映射的内存大小（MB）。

如果resident内存接近系统的物理内存上限，说明MongoDB可能没有足够的内存来缓存数据。

2.2 使用top命令

在Linux系统中，可以使用top命令查看MongoDB进程的内存使用情况。

top -p $(pgrep mongod)

查看RES（常驻内存）和VIRT（虚拟内存）的值，如果RES接近系统的物理内存上限，说明MongoDB可能内存不足。

3. 检查查询性能

频繁的page_faults可能与查询性能有关。如果查询没有使用索引，MongoDB可能需要扫描大量的文档，导致频繁的磁盘读取。

3.1 使用explain()分析查询

通过explain()命令可以分析查询的执行计划，查看是否使用了索引。

db.collection.find({ field: value }).explain("executionStats")

输出示例：

{
  "queryPlanner" : {
    "plannerVersion" : 1,
    "namespace" : "test.collection",
    "indexFilterSet" : false,
    "parsedQuery" : { ... },
    "winningPlan" : {
      "stage" : "COLLSCAN",
      ...
    },
    ...
  },
  "executionStats" : {
    "executionSuccess" : true,
    "nReturned" : 1000,
    "executionTimeMillis" : 500,
    "totalKeysExamined" : 0,
    "totalDocsExamined" : 1000000,
    ...
  },
  ...
}

• winningPlan.stage：如果为COLLSCAN，表示查询进行了全表扫描。
• executionStats.totalDocsExamined：查询扫描的文档数量。
• executionStats.nReturned：查询返回的文档数量。

如果totalDocsExamined远大于nReturned，说明查询效率低下，可能需要添加索引。

3.2 添加索引

根据查询条件，添加适当的索引可以显著提高查询性能。

db.collection.createIndex({ field: 1 })

添加索引后，再次使用explain()分析查询，确保查询使用了索引。

4. 检查系统内存配置

如果MongoDB的内存使用情况正常，但page_faults仍然频繁，可能需要检查系统的内存配置。

4.1 检查系统的内存使用情况

使用free -m命令查看系统的内存使用情况。

free -m

输出示例：

              total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:           8000        4000        1000         500        3000        2500
Swap:          2000        500         1500

如果available内存较少，说明系统内存可能不足，需要考虑增加物理内存或调整MongoDB的配置。

4.2 调整MongoDB的内存配置

MongoDB的内存使用可以通过wiredTiger引擎的缓存大小来调整。默认情况下，MongoDB会使用系统内存的50%作为缓存。

可以通过修改MongoDB的配置文件来调整缓存大小。

storage:
  wiredTiger:
    engineConfig:
      cacheSizeGB: 4

将cacheSizeGB设置为适当的值，确保MongoDB有足够的内存来缓存数据。

5. 监控和优化

5.1 使用MongoDB自带的监控工具

MongoDB自带了mongostat和mongotop工具，可以实时监控MongoDB的性能。

mongostat

mongotop

通过监控工具，可以实时查看page_faults的数量，以及其他性能指标。

5.2 使用第三方监控工具

除了MongoDB自带的工具，还可以使用第三方监控工具，如Prometheus、Grafana等，对MongoDB进行更全面的监控和分析。

6. 总结

too many mongodb page_faults报错通常与内存不足或查询效率低下有关。通过检查MongoDB的内存使用情况、优化查询性能、调整系统内存配置，可以有效减少page_faults的发生，提升MongoDB的性能。

在实际应用中，建议定期监控MongoDB的性能指标，及时发现和解决潜在的性能问题。