Linux环境下MongoDB的性能调优方法有哪些

一、硬件资源优化

增加内存：MongoDB依赖内存映射文件存储数据，充足的内存可减少磁盘I/O。建议将服务器物理内存的50%-80%分配给MongoDB（WiredTiger引擎缓存），例如通过storage.wiredTiger.engineConfig.cacheSizeGB参数设置。
使用SSD：SSD的随机读写性能远优于HDD，能显著提升查询和写入速度。优先将MongoDB数据目录部署在SSD上。
多核CPU：MongoDB支持多线程处理，多核CPU可提高并发处理能力，确保服务器有足够的CPU资源应对高负载。

二、操作系统层面调优

调整内核参数：
- 禁用透明页面（THP）：THP会导致内存碎片化，影响MongoDB性能。通过echo never | sudo tee /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled关闭，并添加到/etc/rc.local持久化。
- 优化swappiness：降低系统使用交换空间的倾向（设为10或更低），避免内存不足时频繁换页。通过sysctl -w vm.swappiness=10设置，并添加到/etc/sysctl.conf持久化。
- 调整文件描述符限制：MongoDB高并发时需要更多文件描述符。通过ulimit -n 20000临时设置，或修改/etc/security/limits.conf永久生效。
- 优化预读值（readahead）：MongoDB多为随机访问，预读值过大会浪费内存。使用blockdev --setra 32 /dev/sdb（sdb为MongoDB存储设备）设置预读值为16-32扇区，并添加到/etc/rc.local持久化。
网络优化：调整/etc/sysctl.conf中的网络参数，如增加net.core.somaxconn（并发连接队列长度，设为32768）、net.ipv4.tcp_max_syn_backlog（SYN队列长度，设为16384）、net.core.rmem_max/net.core.wmem_max（读写缓冲区大小，设为16777216），并通过sysctl -p生效。

三、MongoDB配置优化

调整WiredTiger缓存大小：在/etc/mongod.conf中设置storage.wiredTiger.engineConfig.cacheSizeGB，建议为服务器物理内存的50%-70%（需预留系统和其他应用的内存）。例如：
```
storage:
  wiredTiger:
    engineConfig:
      cacheSizeGB: 4
```
修改后重启MongoDB生效。
优化日志设置：开启慢查询日志（operationProfiling.mode: slowOp，阈值设为100ms），便于定位性能瓶颈；定期归档或清理日志文件，避免占用过多磁盘空间。
调整网络参数：在/etc/mongod.conf中设置net.maxIncomingConnections（最大入站连接数，默认10000，可根据并发需求调整），避免连接数过多导致资源耗尽。

四、索引优化

创建合适索引：为频繁查询的字段创建索引（如db.collection.createIndex({ field: 1 })），复合索引需根据查询条件字段顺序排列（最常用于筛选的字段在前）。例如，查询username和email时，创建复合索引db.users.createIndex({ username: 1, email: 1 })。
使用覆盖索引：确保查询所需字段全部包含在索引中，避免访问文档本身（如db.collection.find({ field: 1 }, { field: 1, _id: 0 })），提升查询效率。
定期维护索引：使用db.collection.reIndex()重建索引，优化索引碎片；通过db.collection.getIndexes()查看现有索引，删除不再使用的冗余索引，减少内存和存储开销。
分析查询计划：使用explain("executionStats")查看查询执行计划，确认是否使用了索引（winningPlan中的stage为IXSCAN表示使用了索引），根据结果调整索引策略。

五、查询优化

优化查询语句：避免全表扫描（确保查询条件能利用索引）；使用投影（{ field: 1, _id: 0 }）只返回需要的字段，减少数据传输量；使用分页（skip()+limit()）处理大数据集，避免一次性返回过多数据。
避免低效操作：尽量避免使用$or查询（可能导致索引失效），改用$in或其他方式；批量操作（如bulkWrite()）代替单条插入/更新，减少与数据库的通信次数。

六、分片与副本集

使用副本集：通过副本集实现数据冗余和高可用性，读操作可在从节点执行，减轻主节点压力。配置副本集时需指定replication.replSetName（如rs.initiate()初始化）。
实施分片：对于海量数据（如TB级别），使用分片将数据分散到多个分片上，提高横向扩展能力。选择合适的分片键（如高基数的user_id），避免数据倾斜（如避免使用单调递增的字段作为分片键）。

七、监控与诊断

内置工具：使用mongostat监控数据库操作的吞吐量（如读写次数、延迟），mongotop监控集合级别的读写时间（定位慢查询集合）。
第三方工具：使用Prometheus+Grafana搭建可视化监控平台，监控MongoDB的内存、CPU、磁盘、连接数等指标；或使用Percona Monitoring and Management（PMM）进行更详细的性能分析。
慢查询分析：启用慢查询日志，定期分析慢查询语句，针对性优化索引或查询逻辑。

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