MongoDb CPU利用率过高问题如何解决

 更新时间:2020年09月22日 12:06:28   作者:手撕高达的村长  
这篇文章主要介绍了MongoDb CPU利用率过高问题如何解决,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

在公司的项目中,突然出现过一个情况,mongodb 的CPU利用率到达100%,导致服务器这边卡死了,请求了半天无响应,提示请求超时。

因为,当时APP用户可能会在某一个时间段集中的使用,所以,请求量一下子就飙上去了,刚好APP打开请求的时候,有一个mongodb的请求。

当时因为Mongodb的服务器不在我们这边,所以一下子没反应过来,不过最后还是给排除出,并解决了。这里就来记录下排查和解决的全过程。

问题分析:

1.根据代码,定位到了是Mongodb的报错。

2.进入Mongodb 服务器的监控后台,这里是在阿里云购买的云缓存。

3.知道是Mongodb出问题,就好办了,阿里云里面有个索引推荐,很好用的,会给出查询时间,执行次数,和推荐策略

OK,这里准备工作就基本做完了。

解决策略:

1.根据这些给出的执行次数,和执行时间慢的,去看了下库。从设计上,有问题,一个库有900W的数据,然后集合逻辑看了下,这库只往里面存数据,从不清理

2.没有建立过索引,包括单一索引和连接索引,这也是会导致慢的一个原因。优化后是这样的,

db.getCollection('course_study_history').createIndex({'studentId':1,'contentStudyID':1,'courseWareID':1,'courseStudyId':1})

3.一个查询总数的方法有问题,下面是修改后的JAVA方法:

MongoCollection<Document> collection = database.getCollection(pushMessageCollection);
 
long cNt = collection.count(Filters.and(Filters.eq("userId", userId),
                    Filters.eq("sendType", sendType),
                    Filters.eq("message_read", "0")));

最开始的写法,大概就类型,Mysql 里,查询某个list,然后list.size(),得出总数,

修改后的方法:大概就相当于 count(id) 得出总数,

这样的话,修改后的方法,肯定就会比修改前的快。

方案基本决定下来了,实施后开始压力测试。

没修改时的2000并发:

修改后的2000并发:

可以看到时间,也明显的提高了。

并且测试4000 并发,虽然慢了,不过没崩掉。

再查看CPU信息,没有出现100%的情况了。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

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