Debian系统MongoDB性能优化

Debian系统MongoDB性能优化指南

硬件配置
- 内存：MongoDB依赖内存缓存数据和索引，建议分配足够内存（如WiredTiger缓存占物理内存的50%-70%，但不超过80%），优先选择DDR4/DDR5内存。
- 存储：使用SSD替代HDD，显著提升I/O吞吐量（如NVMe SSD的随机读写性能比SATA SSD高3-5倍）。
- CPU：选择多核处理器（如Intel Xeon或AMD EPYC），支持高并发请求（MongoDB对多核利用率较高）。
操作系统设置
- 关闭NUMA：编辑/etc/default/grub，添加GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet numa=off transparent_hugepage=never"，更新GRUB（sudo update-grub）并重启，避免内存分配碎片化。
- 调整内核参数：修改/etc/sysctl.conf，增加文件描述符限制（fs.file-max = 655360）、内存映射限制（vm.max_map_count = 262144），优化TCP缓冲（net.core.rmem_max = 16777216、net.core.wmem_max = 16777216），提升系统吞吐量。
- Swap空间：合理配置Swap（如物理内存的1-2倍），避免内存溢出导致进程崩溃；调整vm.swappiness（设为10-30），减少内存数据换出频率。

编辑/etc/mongod.conf（MongoDB主配置文件），调整以下关键参数：

存储引擎配置
- 默认使用WiredTiger引擎（支持压缩和事务），调整缓存大小：storage.wiredTiger.engineConfig.cacheSizeGB（根据服务器内存设置，如8GB内存可设为4-6GB），平衡内存使用与性能。
- 启用WiredTiger日志压缩（减少磁盘IO）：storage.wiredTiger.collectionConfig.blockCompressor: snappy（或zlib，但snappy对CPU消耗更低）。
网络配置
- 绑定IP：net.bindIp: 0.0.0.0（允许远程访问，生产环境需限制为特定IP）；设置端口：net.port: 27017（默认端口，可根据需求修改）。
- 调整连接数限制：net.maxIncomingConnections: 10000（适应高并发场景，避免连接拒绝）。
操作分析（慢查询监控）
- 开启慢查询记录：operationProfiling.mode: slowOp（记录执行时间超过slowOpThresholdMs（默认100ms）的查询）；或operationProfiling.mode: all（记录所有查询，用于详细分析）。
- 设置慢查询阈值：operationProfiling.slowOpThresholdMs: 100（根据业务需求调整，如高频小查询可设为50ms）。
复制集与分片
- 复制集配置：replication.replSetName: "rs0"（启用复制集，提高数据冗余和读取性能，读请求可分散到从节点）。
- 分片配置：sharding.clusterRole: shardsvr（用于分片集群的节点，水平扩展数据存储，解决单节点数据量过大问题）。

创建合适索引
- 单字段索引：为高频查询字段创建索引（如db.users.createIndex({username: 1})，1表示升序，-1表示降序）。
- 复合索引：针对多字段查询（如db.orders.createIndex({customer_id: 1, order_date: -1})），优化排序和范围查询性能。
- 覆盖索引：确保查询字段均在索引中（如db.products.createIndex({category: 1, price: 1})，查询{category: "electronics", price: {$lt: 1000}}时无需访问文档）。
索引维护
- 分析查询计划：使用explain()方法（如db.users.find({username: "john"}).explain("executionStats")），查看索引使用情况（winningPlan中的inputStage.stage应为IXSCAN，表示使用了索引）。
- 重建索引：定期执行reIndex()（如db.users.reIndex()），清理碎片化索引，提升查询速度。

查询语句优化
- 使用投影：仅返回所需字段（如db.users.find({username: "john"}, {name: 1, email: 1, _id: 0})），减少网络传输和内存占用。
- 限制结果集：使用limit()（如db.orders.find().sort({order_date: -1}).limit(10)），避免全表扫描。
- 避免全表更新：使用条件更新（如db.users.updateMany({status: "inactive"}, {$set: {status: "deleted"}})），减少锁竞争和IO开销。
批量操作
- 使用批量插入/更新：bulkWrite()方法（如db.products.bulkWrite([{insertOne: {...}}, {updateOne: {...}}])），减少网络往返次数，提升写入性能。

自带工具
- mongostat：实时监控数据库操作（如读写次数、延迟、锁等待），命令：mongostat --host localhost --port 27017 --verbose。
- mongotop：查看热点表（按集合统计读写时间），命令：mongotop --host localhost --port 27017。
- 日志分析：开启详细日志（systemLog.verbosity: 2），分析慢查询和错误信息。
第三方工具
- Percona Monitoring and Management (PMM)：提供可视化监控（如CPU、内存、磁盘IO、查询性能），支持告警和趋势分析，帮助快速定位性能瓶颈。

分片与复制集扩展
- 分片：对大规模数据集（如TB级）按字段（如user_id、order_date）分片，将数据分布到多个节点，提升读写性能和可扩展性。
- 复制集：配置3个及以上节点（如rs.initiate({_id: "rs0", members: [{_id: 0, host: "mongo1:27017"}, {_id: 1, host: "mongo2:27017"}, {_id: 2, host: "mongo3:27017"}]})），提高数据冗余和读取性能（读请求可分散到从节点）。
版本升级
- 及时升级到MongoDB最新稳定版本（如6.0+），获取性能改进（如WiredTiger引擎优化、查询优化器增强）和安全修复。

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