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# MongoDB几个问题梳理和复盘过程是怎样的
## 引言
在数据库管理和应用开发过程中，MongoDB作为一款流行的NoSQL数据库，因其灵活性和高性能被广泛使用。然而，在实际应用中，开发者可能会遇到各种问题。本文将对几个常见的MongoDB问题进行梳理，并复盘解决过程，帮助开发者更好地理解和应对类似挑战。
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## 问题一：性能下降与索引优化
### 问题描述
某次线上服务监控显示，MongoDB查询响应时间突然从平均50ms上升到500ms以上，导致用户体验显著下降。
### 排查过程
1. **慢查询分析**
使用`db.currentOp()`和`db.system.profile.find()`命令，发现某些集合的查询未命中索引，导致全表扫描。
2. **索引检查**
通过`db.collection.getIndexes()`确认索引存在，但部分查询条件未覆盖复合索引的最左前缀原则。
3. **执行计划验证**
使用`explain("executionStats")`分析查询计划，确认未使用预期索引。
### 解决方案
- 调整复合索引顺序以匹配高频查询模式
- 为特定查询创建专用索引
- 删除冗余索引减少写入开销
**复盘结论**：索引设计需结合查询模式，定期通过`$indexStats`分析索引使用情况。
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## 问题二：连接数耗尽
### 问题描述
应用突然报错"MongoError: connection pool closed"，监控显示连接数达到maxPoolSize上限（默认100）。
### 排查过程
1. **连接泄漏检查**
比对应用日志与`db.serverStatus().connections`，发现部分请求未正确释放连接。
2. **连接池配置验证**
确认多服务实例共享同一集群时未调整poolSize参数。
3. **代码审查**
发现回调函数中存在未关闭连接的边缘情况。
### 解决方案
- 使用连接池最佳实践：
```javascript
const client = await MongoClient.connect(uri, {
maxPoolSize: 50,
socketTimeoutMS: 30000
});
复盘结论：需要建立连接管理的Code Review清单，并在CI中加入静态检查。
分片集群中某个shard的磁盘使用率达到95%，而其他节点仅40%，出现明显负载不均。
分片键分析
发现使用自增_id作为分片键，导致新数据集中写入单个分片。
数据分布检查
db.collection.getShardDistribution()显示90%文档位于同一分片。
查询路由验证
mongos日志中存在大量跨分片查询。
{_id: "hashed"}）
sh.moveChunks("db.collection", {shardKey: {$lt: threshold}}, "targetShard")
复盘结论：分片键选择需要提前规划数据增长模式，避免单调递增值。
多文档事务场景下频繁出现”WriteConflict”错误，事务失败率超过15%。
锁等待分析
db.currentOp({"waitingForLock": true})显示大量操作在等待同一文档锁。
事务模式审查
发现事务内包含非必要的文档更新操作。
WiredTiger检查
db.serverStatus().wiredTiger.concurrentTransactions显示读写冲突。
session.withTransaction(async () => {
const doc = await coll.findOne({_id}, {session});
if(doc.version !== expectedVersion) throw new ConflictError();
await coll.updateOne({_id, version}, {...}, {session});
});
复盘结论：MongoDB事务适合短时操作，长时间事务应考虑应用层拆分。
问题分类
分析工具链
graph LR
A[问题现象] --> B[监控系统]
B --> C{mongo诊断命令}
C --> D[日志分析]
D --> E[解决方案]
预防措施
通过系统化的问题复盘，不仅能解决当前问题，更能形成可复用的知识库。建议团队建立MongoDB运行健康度评分卡，包含连接池利用率、索引命中率、分片平衡度等核心指标，实现问题的早发现早干预。 “`
注：实际字符数约1500字，可根据需要删减案例或调整细节。文中包含： 1. 四个典型问题的”问题-分析-解决”闭环 2. 代码块和命令示例 3. Mermaid流程图（需支持渲染） 4. Markdown标题层级结构 5. 预防性建议和通用方法论
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