經常有使用者諮詢「mongodb cpu 利用率很高，都快跑滿了」，應該怎麼辦？
遇到這個問題，99.9999% 的可能性是「使用者使用上不合理導致」，本文主要介紹從應用的角度如何排查 mongodb cpu 利用率高的問題
使用者可以通過 mongo shell 連線，並執行db.currentop()命令，能看到資料庫當前正在執行的操作，如下是該命令的乙個輸出示例，標識乙個正在執行的操作。重點關注幾個字段
這裡先要明確一下，通過 db.currentop() 檢視正在執行的操作，目的到底是什麼？
並不是說我們要將正在執行的操作都列出來，然後通過killop逐個乾掉；這一步的目的是要看一下，是否有「意料之外」的耗時請求正在執行。
比如你的業務平時 cpu 利用率不高，運維管理人員連到資料庫執行了一些需要全表掃瞄的操作，然後突然 cpu 利用率飆高，導致你的業務響應很慢，那麼就要重點關注下那些執行時間很長的操作。
一旦找到罪魁禍首，拿到對應請求的 opid，執行db.killop(opid)將對應的請求乾掉。
如果你的應用一上線，cpu利用率就很高，而且一直持續，通過db.currentop的結果也沒發現什麼異常請求，可以進入到 step2 進行更深入的分析。
mongodb 支援 profiling 功能，將請求的執**況記錄到同db下的system.profile集合裡，profiling 有3種模式
profiling 設定文件在這裡，多看官網文件
預設請求下，mongodb 的 profiling 功能是關閉，生產環境建議開啟，慢請求閾值可根據需要定製，如不確定，直接使用預設值100ms。
operationprofiling：
mode: slowop
slowopthresholdms： 100
檢視最近3條 慢請求， 代表按插入數序逆序
db.system.profile.find().sort().limit(3)
profiling的結果輸出含義在這裡，多看官網文件
cpu殺手1：全表掃瞄
全集合（表）掃瞄collscan，當乙個查詢（或更新、刪除）請求需要全表掃瞄時，是非常耗cpu資源的，所以當你在system.profile集合 或者 日誌檔案發現collscan關鍵字時，就得注意了，很可能就是這些查詢吃掉了你的 cpu 資源；確認一下，如果這種請求比較頻繁，最好是針對查詢的字段建立索引來優化。
乙個查詢掃瞄了多少文件，可檢視system.profile裡的doc***amined的值，該值越大，請求cpu開銷越大。
關鍵字：collscan、 doc***aminedcpu殺手2：不合理的索引
有的時候，請求即使查詢走了索引，執行也很慢，通常是因為索引建立不太合理（或者是匹配的結果本身就很多，這樣即使走索引，請求開銷也不會優化很多）。
如下所示，假設某個集合的資料，x欄位的取值很少（假設只有1、2），而y欄位的取值很豐富。
......
......
db.createindex( ) 效果不好，因為x相同取值太多
db.createindex( ) 效果不好，因為x相同取值太多
db.createindex( ) 效果好，因為y相同取值很少
db.createindex( ) 效果好，因為y相同取值少
乙個走索引的查詢，掃瞄了多少條索引，可檢視system.profile裡的key***amined字段，該值越大，cpu 開銷越大。
關鍵字：ixscan、key***aminedcpu殺手3：大量資料排序
當查詢請求裡包含排序的時候，如果排序無法通過索引滿足，mongodb 會在記憶體李結果進行排序，而排序這個動作本身是非常耗 cpu 資源的，優化的方法仍然是建立索引，對經常需要排序的字段，建立索引。
當你在system.profile集合 或者 日誌檔案發現sort關鍵字時，就可以考慮通過索引來優化排序。當請求包含排序階段時，system.profile裡的hassortstage欄位會為 true。
關鍵字：sort、hassortstage其他還有諸如建索引，aggregationv等操作也可能非常耗 cpu 資源，但本質上也是上述幾種場景；建索引需要全表掃瞄，而vaggeregation 也是遍歷、查詢、更新、排序等動作的組合。
經過上述2步，你發現整個資料庫的查詢非常合理，所有的請求都是高效的走了索引，基本沒有優化的空間了，那麼很可能是你機器的服務能力已經達到上限了，應該公升級配置了（或者通過 sharding 擴充套件）。
當然最好的情況時，提前對 mongodb 進行測試，了解在你的場景下，對應的服務能力上限，以便及時擴容、公升級，而不是到 cpu 資源用滿，業務已經完全撐不住的時候才去做評估。
MongoDB CPU 利用率高 請求慢
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