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背景信息

在使用MongoDB云数据库的时候您可能经常遇到一个问题：MongoDB CPU利用率很高，都快跑满了，应该怎么办？ 遇到这个问题，99.9999%的可能性是您使用上不合理导致。本文主要帮助您从应用的角度排查MongoDB CPU利用率高的问题。

 

分析数据库正在执行的请求

您可以通过Mongo Shell连接数据库，并执行db.currentOp()命令，查看数据库当前正在执行的操作。如下是该命令的一个输出示例，标识一个正在执行的操作。

{
        "desc" : "conn632530",
        "threadId" : "140298196924160",
        "connectionId" : 632530,
        "client" : "11.192.159.236:57052",
        "active" : true,
        "opid" : 1008837885,
        "secs_running" : 0,
        "microsecs_running" : NumberLong(70),
        "op" : "update",
        "ns" : "mygame.players",
        "query" : {
            "uid" : NumberLong(31577677)
        },
        "numYields" : 0,
        "locks" : {
            "Global" : "w",
            "Database" : "w",
            "Collection" : "w"
        },
        ....
    },

重点关注以下几个字段：

字段	说明
client	请求是由哪个客户端发起的。
opid	操作的opid，有需要的话，可以通过db.killOp(opid) 直接终止该操作。
secs_running/microsecs_running	这个值重点关注，代表请求运行的时间，如果这个值特别大，请看看请求是否合理。
query/ns	这个字段能看出是对哪个集合正在执行什么操作。
lock*	- 还有一些跟锁相关的参数，需要了解可以看官网文档，本文不做详细介绍。 - db.currentOp文档请参见：db.currentOp 。

这里先要明确一下，您通过db.currentOp()查看正在执行的操作是否有耗时的请求正在执行。

比如您的业务平时CPU利用率不高，运维管理人员连到数据库执行了一些需要全表扫描的操作，然后突然CPU利用率飙高，导致你的业务响应很慢，那么就要重点关注下那些执行时间很长的操作。拿到对应请求的opid，执行db.killOp(opid)终止对应请求。

如果您的应用一上线，cpu利用率就很高，而且一直持续，执行db.currentOp()，结果也没发现什么异常请求，可以进行更深入的分析即：分析数据库慢请求。

 

 

分析数据库慢请求

MongoDB支持profiling功能，将请求的执行情况记录到同DB下的system.profile集合里，profiling有三种模式：

• 关闭profiling。

• 针对所有请求开启profiling，将所有请求的执行都记录到system.profile集合。

• 针对慢请求profiling，将超过一定阈值的请求，记录到system.profile集合。

默认请求下，MongoDB的profiling功能是关闭，生产环境中建议开启，慢请求阈值可根据需要定制，如不确定，直接使用默认值100ms，例如以下代码所示。

operationProfiling：
    mode: slowOp
    slowOpThresholdMs： 100

基于上述配置，MongoDB会将超过100ms的请求记录到对应DB的system.profile集合里，system.profile默认是一个最多占用1MB空间的capped collection。

在开启了慢请求profiling的情况下（MongoDB云数据库是默认开启慢请求profiling的），我们对慢请求的内容进行分析，来找出可优化的点，常见的包括以下几种场景：

• 全表扫描（关键字：COLLSCAN、 docsExamined）

  • 全集合（表）扫描COLLSCAN，当一个查询（或更新、删除）请求需要全表扫描时，是非常耗CPU资源的，所以当你在system.profile集合或者日志文件发现COLLSCAN关键字时，很可能就是这些查询占用了你的CPU资源，如果这种请求比较频繁，最好是针对查询的字段建立索引来优化。

  • 一个查询扫描了多少文档，可查看system.profile里的docsExamined的值，该值越大，请求CPU开销越大。

• 不合理的索引（关键字：IXSCAN、keysExamined）

  有时请求即使查询使用了索引，执行也很慢，通常是因为索引建立不太合理（或者是匹配的结果本身就很多，这样即使使用索引，请求开销也不会优化很多）。如下所示，假设某个集合的数据，x字段的取值很少（假设只有1、2），而y字段的取值很丰富。

  1. { x: 1, y: 1 }
  2. { x: 1, y: 2 }
  3. { x: 1, y: 3 }
  4. ......
  5. { x: 1, y: 100000}
  6. { x: 2, y: 1 }
  7. { x: 2, y: 2 }
  8. { x: 2, y: 3 }
  9. ......
  10. { x: 1, y: 100000}

  要实现 {x: 1: y: 2} 这样的查询：

  1. db.createIndex( {x: 1} ) 效果不好，因为x相同取值太多
  2. db.createIndex( {x: 1, y: 1} ) 效果不好，因为x相同取值太多
  3. db.createIndex( {y: 1 } ) 效果好，因为y相同取值很少
  4. db.createIndex( {y: 1, x: 1 } ) 效果好，因为y相同取值少

  至于{y: 1} 与 {y: 1, x: 1} 的区别，可参考MongoDB索引原理及复合索引官方文档。

  一个使用了索引的查询，扫描了多少条索引，可查看system.profile里的keysExamined字段，该值越大，CPU开销越大。

• 大量数据排序（关键字：SORT、hasSortStage）

  当查询请求里包含排序的时候，如果排序无法通过索引满足，MongoDB会在查询结果中进行排序，而排序这个动作本身是非常耗CPU资源的，优化的方法仍然是建立索引，对经常需要排序的字段，建立索引。

  当您在system.profile集合或者日志文件发现SORT关键字时，就可以考虑通过索引来优化排序。当请求包含排序字段时，system.profile里的hasSortStage字段会为true。

  其他还有诸如建索引aggregationv等操作也可能非常耗CPU资源，但本质上也是上述几种场景。建索引需要全表扫描，而vaggeregation也是遍历、查询、更新、排序等动作的组合。

总结： 通过找出那些sql 慢，进行优化，建索引