四個方面進行 cpu/io 方面的優化處理：

1.集群架構上進行讀寫分離。所有查詢優先考慮在從庫上讀取，寫操作在主庫上執行。避免主庫混合讀寫壓力過大，也減少主庫上讀寫記錄的鎖沖突。

connection string中readPreference 設置成secondarypreferred，C++ 驅動版本升級為3.1.3 mongo-cxx-driver（驅動升級，讀寫分離才生效） 。

2.熱表msg_traces 索引優化

針對該慢查詢創建聯合索引 {"_id": 1, "account": 1, "app_key": 1, "s_pc": 1}。

3.mongodb 歷史數據歸檔和刪除

和開發同事溝通，根據實際業務需求，保留msgs、msg_traces 集合中一年左右的文檔。在timestamp 字段上創建TTL索引。設置文檔的過期時間為 3153600秒（365*24*3600）。

db.msgs.createIndex( { "timestamp ": 1 }, { expireAfterSeconds: 3153600 },{background: true} )

db.msg_traces.createIndex( { "timestamp ": 1 }, { expireAfterSeconds: 3153600 },{background: true} )

mongodb TTL索引將每隔60秒對過期數據執行一次刪除操作。刪除操作的持續實際取決于mongod 實例的負載。

4 .journal 日志的 commitIntervalMs 參數調整。

從默認的100ms調大到500ms。

目前通過讀寫分離和索引優化之后，原來分片1在業務高峰期間的cpu load 值由最高值250降低到5以內，優化效果非常明顯。

mongodb 分片集群優化思路總結：

分片集群中出現某個分片負載特別高的情況。（往往是某個分片負載高，如果是多個分片節點負載都高，則需要逐個進行分析）

第一步：

首先通過top、iostat、vmstat、mongostat 等工具了解系統大致并發負載和讀寫比例，觀察系統具體瓶頸所在。

第二步：

如果負載只是集中出現在某一個節點上，則通過 mongotop 工具先分析該mongodb實例的熱點表是哪些并記錄下來。

第三步：

通過 mlogfilter / mloginfo 工具分析業務高峰期間出現的TOP10 慢查詢。

第四步：

定位需要優化的目標表,并進行查詢優化。

通常第二步和第三步會出現很多相同的表。因為熱點數據表和慢查詢表往往存在相同的一些表。這些表就是我們需要優化的目標。

mongodb 分片表的優化大致從以下幾方面著手：

1.查看表分片鍵、數據分布、數據總量、數據占用空間等信息。著重看數據分片鍵設置是否合理、數據分布是否均勻；

2.mloginfo 工具打印出來的慢查詢信息中有每個慢查詢的查詢條件。確認慢查詢表上是否有合適的索引滿足查詢條件執行。需要結合explain() 分析慢查詢的具體執行計劃。

3.選取業務高峰階段的mongodb實例原始日志，搜索慢查詢表相關的原始查詢語句。記錄這些原始查詢語句，方便后續與開發同事溝通，看能否從業務場景上進行相應的優化。

4.對于日志、事件、會話信息等日志類型的表，可以按照業務需求，根據事件字段，只保留一定時間內的有效數據。通常這要與開發業務

溝通清楚。確認保留時間后，可以利用mongodb TTL索引特性，在特定時間字段上創建索引，設置記錄過期時限。

第五步：

架構上做讀寫分離優化

如果在第三步找出來的 TOP10 慢查詢不少是能有效利用索引的簡單查詢，正常情況下，執行應該很快（200ms之內）。

則需要考慮在架構上做讀寫分離的優化。因為熱點表高并發的讀寫會讓cpu 忙不過來，導致原本正常的查詢都出現阻塞。

總之，mongodb 優化關鍵之處是找出系統瓶頸和問題根源。定位出需要優化的目標表后，簡單地加個索引或者做個讀寫分離，性能問題往往就迎刃而解。

這個和醫生看病頗為相似，通過望聞問切和各種醫療檢驗設備所反饋的數據和報告，再依據豐富的臨床經驗診斷出病因所在。找出病因后，開什么方子用什么藥就是水到渠成的事了。當然，醫生看病比給數據庫做性能診斷復雜多了，誤診幾率也不小。而且，數據庫性能優化沒找準原因還有不少試錯的機會，但是醫生試錯成本就比較高了。所以當個好醫生貌似比做個好DBA更難！

以上插了些題外話。優化上過程中，也需要和開發同事保持有效溝通。當我們理解慢查詢產生的業務場景后，有時讓開發同事配合做個簡單的功能優化，頭痛的性能問題也能隨之解決。

轉載于:https://www.cnblogs.com/duanxz/p/3621155.html

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的MongoDB优化之二：常见优化方法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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