怎样在Linux环境下进行MongoDB调优

Linux 环境下 MongoDB 调优指南

一系统层优化

文件描述符与进程数：将软/硬限制提升到高值（如 nofile 1048576、nproc 524288），持久化到 /etc/security/limits.conf，并确认 systemd 服务段包含 LimitNOFILE=1048576 等，避免 “too many open files”。示例：
- limits.conf
```
* soft nofile 1048576
* hard nofile 1048576
* soft nproc  524288
* hard nproc  524288
```
- systemd 服务（/etc/systemd/system/mongod.service）
```
[Service]
LimitNOFILE=1048576
LimitNPROC=524288
```

透明大页 THP：MongoDB 对小随机 I/O 不友好，建议关闭：

echo never | sudo tee /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled
echo never | sudo tee /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag

可加入开机启动脚本确保持久化生效。

文件系统与挂载：WiredTiger 场景优先 XFS；挂载参数建议使用 noatime,nodiratime 减少元数据开销。示例 /etc/fstab：
```
/dev/xvdb /data xfs defaults,noatime,nodiratime 0 0
```
磁盘预读 readahead：MongoDB 多为随机访问，建议将预读调小（如 32 扇区），降低无效预读带来的抖动：
```
sudo blockdev --setra 32 /dev/xvdb
```
NUMA 架构：在 NUMA 主机上建议禁用或启用 numactl --interleave=all 运行 mongod，避免跨 NUMA 访问性能劣化。
时间同步：副本集/分片依赖稳定的时钟，务必启用 NTP 服务进行校时，避免选举与 oplog 回放异常。

二 MongoDB 配置优化

存储引擎缓存 WiredTiger：合理设置 storage.wiredTiger.engineConfig.cacheSizeGB，默认约为 min(50%×内存 - 1GB, 256MB)。一般让缓存覆盖业务的 工作集，在独占物理机时可考虑 40%–60% 系统内存；容器/共享环境需保守设置以避免 OOM。通过 db.serverStatus().wiredTiger.cache 观察 bytes currently in the cache、maximum bytes configured、pages read into cache 等指标判断是否需要调整。
数据压缩 blockCompressor：WiredTiger 列内压缩，权衡 CPU 与磁盘/网络 I/O。常用算法：snappy（默认，CPU 低）、zstd（压缩率高、解压快）、zlib（更高压缩率）、none（不可压缩数据如图片/视频）。写入密集优先 snappy；读取密集且存储紧张优先 zstd。
索引与数据分离：开启 storage.wiredTiger.engineConfig.directoryForIndexes 将索引与集合数据分目录存放，缓解 I/O 争用；多库场景可开启 storage.directoryPerDB 做 I/O 与运维隔离（更利于按库迁移/备份）。注意：该配置在实例初始化时设置更稳妥，存量实例变更需谨慎评估与迁移。
网络传输压缩：开启 net.compression.compressors（如 zstd,snappy,zlib），副本集/分片间及客户端与服务端通信可显著降低带宽占用与跨地域延迟；两端需至少共享一种算法才可生效。

示例 mongod.conf 片段（YAML）：

storage:
  dbPath: /data
  wiredTiger:
    engineConfig:
      cacheSizeGB: 8
      directoryForIndexes: true
    collectionConfig:
      blockCompressor: zstd
  directoryPerDB: true

net:
  port: 27017
  bindIp: 0.0.0.0
  compression:
    compressors: zstd,snappy,zlib

systemLog:
  destination: file
  path: /var/log/mongodb/mongod.log
  logAppend: true

processManagement:
  fork: true

replication:
  replSetName: rs0

三索引与查询优化

为高频查询路径建立合适的 单字段/复合索引，避免全表扫描；结合 projection 与 limit 减少返回数据量；必要时使用 hint 固定高效执行计划。

开启慢查询分析，定位 >100ms 的查询并优化：

db.setProfilingLevel(1, { slowms: 100 })
db.system.profile.find().sort({ ts: -1 }).limit(10)

使用 explain(“executionStats”) 检查是否走索引、扫描文档数与执行时间；对大结果集分页建议使用 基于索引的游标分页 而非大偏移量。
批量写入（bulk insert/update/delete）减少往返与锁竞争；合理设置 writeConcern 与 readConcern 在一致性与性能间平衡。

四监控与容量规划

内置工具与命令：
- mongostat：观察 insert/query/update/delete/getmore/command 速率、连接数、脏页与页面错误等，快速判断负载与健康度。
- mongotop：按集合维度查看读写耗时，定位热点集合与慢集合。
- db.serverStatus() / db.hostInfo()：查看内存、连接、缓存命中、网络、WiredTiger 详细统计等，用于容量与瓶颈定位。
容量与扩展：
- 当单实例 工作集 超出缓存或磁盘/CPU 成为瓶颈时，引入 副本集 提升可用性与读扩展，使用 分片集群 做水平扩展与数据分布。
- 持续“监控—调整—验证”闭环，结合慢查询与缓存命中率变化评估每次参数/索引/架构调整收益。

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