这场MongDB事故暴露的潜在危机，你是否也正在忽视？

在整个调整过程中，经历了多次压测，下面展示部分测试数据：

服务器ip+信息采集时间组合分片测试数据

上表为最终的片键改造方案下的部分压测数据，可以看出，调整前后性能提升较大。

三、心得

我们整理一下mongodb在咪咕的运维心得，希望能抛砖引玉。

运维流程机制

•  务必建立完善的运维管理流程，故障处理机制等；
•  规范化、模板化：对日常运维务必做到规范化，比如安装规范，避免人为原因重复踩坑。

硬件配置

确保内存设置能满足性能需求：确保内存>索引容量+高频访问数据容量

•  大多数情况下，MongoDB热数据（索引和最频繁访问的数据）全部缓存在RAM中时性能最好；
•  相对于其它优化，扩大内存的效果尤为显著；如果热数据超过了单个服务器的RAM，此时往往需要考虑扩大内存或者分片。

使用SSD磁盘

•  写操作负载高的应用采用SSD：SSD提供强大随机读取性能，大部分情况下符合MongoDB的数据访问模式。

使用RAID

•  出于安全和性能考虑，可采用合适的RAID模式，推荐RAID-10。

选用多核和更快的CPU

•  MongoDB在更快的CPU上提供更好的性能，且WiredTiger存储引擎能够充分利用多核处理器资源(并发线程数和cpu核心数量相等)。

系统配置

开启NTP时间同步

•  使用复制集或者分片集群需要开启NTP时间同步，这对于MongoDB正常运行尤为重要。

禁用NUMA

•  MongoDB运行在NUMA系统上会导致性能下降，因此需关闭NUMA配置。 

linux6 修改/boot/grub/grub.conf中kernel，添加numa=off  
linux7 修改/etc/grub2.cfg中linux16部分添加numa=off 

禁用Transparent Huge Pages

•  数据库往往具有稀疏而不是连续的内存访问模式。应该在Linux机器上禁用THP以确保使用MongoDB获得最佳性能。 

kernel 参数添加transparent_hugepage=never 

设置readahead

•  预读值是文件操作系统的一个优化手段，程序请求读取一个页面的时候，文件系统会同时读取下面的几个页面并返回。
•  设置合理的readahead值有利于提高MongoDB性能，使用MMAPv1引擎推荐设置为32或16，对于WiredTiger无论何种存储介质都建议设置为0。 

blockdev --report  
blockdev --setra 0 /dev/sda 

（编辑：惠州站长网）

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