Debian下MongoDB性能調優指南

1. 硬件基礎優化

性能調優的前提是具備合適的硬件資源，需優先滿足以下要求：

• 內存：MongoDB依賴內存緩存數據和索引，建議分配**系統物理內存的50%-80%**給WiredTiger存儲引擎（通過storage.wiredTiger.engineConfig.cacheSizeGB參數配置），避免內存不足導致頻繁磁盤交換。
• 存儲：使用SSD替代傳統HDD，顯著提升I/O性能（如隨機讀寫速度），尤其適合高并發場景。
• CPU：選擇多核處理器（如Intel至強系列），提高并發處理能力，應對大量讀寫請求。

2. MongoDB配置文件優化

編輯/etc/mongod.conf（MongoDB主配置文件），調整關鍵參數以匹配業務需求：

• 存儲引擎配置：
  確保使用WiredTiger引擎（默認），并設置緩存大?。ㄈ?code>cacheSizeGB: 4，根據服務器內存調整）；啟用集合壓縮（如blockCompressor: snappy），減少磁盤占用并提升I/O效率。
• 網絡配置：
  綁定IP至0.0.0.0（允許遠程訪問，生產環境需限制可信IP）；調整maxIncomingConnections（如1000），適應高并發連接場景。
• 副本集配置：
  若需高可用性，添加replication.replSetName: "rs0"，后續通過rs.initiate()初始化副本集，提升讀取性能和數據冗余。

3. 索引優化（關鍵性能提升點）

索引是MongoDB性能的核心，需遵循以下原則：

• 創建合適索引：為高頻查詢字段（如username、email）創建單字段索引（db.users.createIndex({ username: 1 })）；對多字段聯合查詢（如name+age）創建復合索引（db.users.createIndex({ name: 1, age: 1 })）。
• 避免過度索引：每個索引都會增加寫操作（插入、更新、刪除）的開銷，定期通過db.collection.getIndexes()檢查并刪除未使用的索引。
• 使用覆蓋索引：若查詢所需字段均包含在索引中（如db.users.find({ username: 1 }, { username: 1, _id: 0 })），MongoDB可直接從索引獲取數據，無需訪問實際文檔，大幅提升查詢速度。
• 分析查詢計劃：通過explain("executionStats")（如db.users.find({ username: "admin" }).explain("executionStats")）查看索引使用情況，識別未走索引的查詢并優化。

4. 查詢語句優化

優化查詢語句可減少資源消耗，提升響應速度：

• 精簡查詢條件：避免使用$where、$regex等低效操作符，盡量使用精確匹配（如{ age: 25 }）或范圍查詢（如{ age: { $gt: 18 } }）。
• 使用投影：通過projection參數限制返回字段（如db.users.find({}, { username: 1, email: 1, _id: 0 })），避免返回不必要的數據（如_id），減少網絡傳輸量。
• 避免全表掃描：確保查詢條件能命中索引，避免使用大范圍查詢（如{ age: { $lt: 0 } }）或無索引字段查詢。
• 批量操作：使用bulkWrite()替代單條插入/更新（如db.users.bulkWrite([{ insertOne: { document: { name: "Alice" } } }, { updateOne: { filter: { name: "Bob" }, update: { $set: { age: 30 } } } }])），減少網絡往返次數，提升吞吐量。

5. 內存管理優化

內存是MongoDB的性能瓶頸之一，需合理配置：

• 調整WiredTiger緩存：根據服務器內存設置storage.wiredTiger.engineConfig.cacheSizeGB（如4GB內存服務器可設為2-3GB），確保緩存足夠容納熱點數據和索引。
• 啟用數據壓縮：通過storage.wiredTiger.collectionConfig.blockCompressor選擇壓縮算法（snappy、zlib或lz4），snappy為默認選項（平衡壓縮率與性能），zlib壓縮率更高但消耗更多CPU。
• 避免內存碎片：定期執行compact命令（如db.runCommand({ compact: 'users' })）整理數據文件，回收未使用的空間；對于嚴重碎片化的集合，可使用repairDatabase修復。

6. 部署架構優化

對于大規模數據或高并發場景，需通過架構擴展提升性能：

• 讀寫分離：配置副本集（replication.replSetName），將讀操作指向secondary節點（通過readPreference: "secondaryPreferred"），減輕主節點壓力，提升讀取性能。
• 分片集群：對超大規模數據集（如TB級），使用分片（sh.enableSharding("mydb")）將數據分散到多個服務器，水平擴展存儲和計算能力；選擇合適的分片鍵（如user_id），避免數據傾斜。
• 副本集配置：至少部署3個節點（1主2從），提升數據冗余和故障恢復能力；定期檢查副本集狀態（rs.status()），確保同步正常。

7. 監控與維護

持續監控是性能調優的重要環節，需定期執行以下操作：

• 使用自帶工具：通過mongostat（監控每秒查詢次數、插入/更新/刪除操作數）和mongotop（查看熱點集合的讀寫時間）實時監控性能；通過db.currentOp()查看當前正在執行的操作，識別慢操作。
• 分析慢查詢：開啟慢查詢日志（systemLog.slowQueryLog: true，systemLog.slowQueryThresholdMs: 100），通過explain()分析慢查詢的執行計劃，優化索引或查詢語句。
• 定期維護：每周執行reIndex()重建碎片化索引；每月執行repairDatabase修復數據文件；定期備份數據（使用mongodump），確保數據安全。