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云数据库 MongoDB:MongoDB实例的CPU使用率高问题

更新时间:Mar 28, 2024

MongoDB实例的CPU使⽤率是⼀个⾮常重要的监控指标。如果MongoDB实例的CPU使⽤率过⾼,会导致MonogoDB响应缓慢,甚⾄业务不可⽤。本文介绍查看MongoDB实例CPU使用率的方法,以及导致CPU使用率高的原因和优化策略。

查看CPU使用率

分⽚集群架构下,各个Shard的CPU使⽤与副本集保持⼀致;Config Server仅仅存储配置元数据,基本上不会造成CPU瓶颈,⼀般可以忽略;Mongos路由节点的CPU使⽤往往与聚合结果集、并发请求数有关。

副本集架构下,提供有多种查看CPU使⽤的⽅法:

  • 监控图查看

    MongoDB副本集由多种⻆⾊组成,⼀个⻆⾊可能对应⼀个或多个物理节点。阿⾥云MongoDB对⽤户暴露主节点(Primary)和从节点(Secondary),另外还提供有只读实例。

    MongoDB管理控制台监控信息页面,选择对应的⻆色,查看MongoDB CPU使⽤率的监控情况。

    说明

    CPU使⽤率与实例规格有关,例如实例规格是8核16 GB,那么CPU使⽤率显示100%的时候,就表示该实例已经⽤满了8核的CPU,而并非显示800%。

  • 查看和Kill活跃会话

    正常运⾏中的MongoDB实例会话突然飙升⾄100%,绝⼤部分情况是业务侧的变化引起,可能是由于扫描行数过多、数据排序和聚合、业务流量突增等原因导致的。建议您使⽤以下方法查看。

    • MongoDB管理控制台CloudDBA > 实例会话页面查看当前执行的活跃会话,分析不符合预期执行时间的查询操作,选择Kill活跃会话或者其他方法解决该问题。

    • 通过MongoDB⾃带的命令db.currentOp()查看和分析更加详细的活跃会话执行情况。如果需要,可以通过命令db.killOp()主动Kill⾮预期内的慢查询。详情请参见db.currentOp()db.killOp()

  • 记录慢⽇志和审计⽇志

    MongoDB在profiling上共有3种设置模式:

    • 关闭profiling,即不记录任何请求。

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

    • 慢查询profiling,将超过⼀定阈值的请求,记录到system.profile集合。

    MongoDB管理控制台参数设置 > 参数列表页面,根据业务需求设置合理的operationProfiling.mode(慢查询的模式)和operationProfiling.slowOpThresholdMs(慢查询的阈值)。

    设置profiling后,您可以在日志管理 > 慢日志中查看慢⽇志。

    重要
    • 您只能查看3天内的慢日志。

    • 如果是2021年06月06日后新购买的实例,您需要先开通审计日志功能,并设置需要审计的操作类型包含adminslow,然后查看慢日志。

      • 只能查看审计日志功能开通之后出现的慢日志。

      • 开通审计日志功能的方法请参见开通审计日志

      • 设置审计操作类型的方法请参见更改审计设置

    更多profiling的信息请参见:https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/manage-the-database-profiler/

    部分情况下排查问题请求需要更为细致的审计,您可以在MongoDB管理控制台数据安全性 > 审计日志页面开通审计⽇志。

    关于审计⽇志的使⽤⽅法和语法参考:开通日志审计功能

CPU使用率高的常见原因和优化策略

CPU使用率高的常见原因及对应的优化策略如下:

  • 扫描⾏数过多

    MongoDB为多线程应⽤,如果存在单个查询扫描⾏数过多,该查询所在线程的CPU占⽤时间会变⻓,当请求堆积或此类查询的并发度⾜够高时,整个MongoDB实例的CPU占用就会过高。从某种意义上说,MongoDB的CPU使⽤率与该实例的总扫描⾏数成正相关的关系。

    索引优化是减少MongoDB单个查询扫描⾏数的最优⽅案,从底层设计上,MongoDB的索引设计原理⼏乎与MySQL保持⼀致(或许种类和功能更丰富⼀些),所以适⽤于MySQL的索引优化策略基本也都适⽤于 MongoDB实例。

    导致查询扫描行数过多的场景有以下几个方面:

    • 全表扫描

      当您在 system.profile集合或者运⾏⽇志⽂件发现COLLSCAN关键字时,就表示该查询进行了全表扫描。针对这类查询,您可以通过添加索引的方法优化,如果当前已不能使用该方法,则在业务侧控制该表的数据量和执行频率。

      更多关于查询执⾏计划的解读,请参见:Explain ResultsCursor Methods

    • 索引设计和优化

      除了全表扫描以外,当查询的扫描行数关键字docsExamined超过1000且执行频率较高时,我们需要关注该查询。除了全表扫描以外,造成docsExamined过多⼀般有以下情况:

      • 多条件过滤时,未使⽤组合索引或不满⾜最左前缀匹配原则。

      • 未使⽤索引做排序操作。

      • 查询过于复杂,或者存在⼤量的聚合类操作,基本⽆法从索引层⾯做到极致优化,或者导致查询⾛错解析计划。

      • 数据列的数据选择性和运⾏频率的评估错误,未能做到最好的折中。

      针对以上问题的更多信息,请参见以下官⽅⽂档:

  • 并发过大

    如果确认查询层⾯没有问题,那么引起实例CPU占用高的可能原因为业务并发过⾼。如果是由于业务请求量过⼤,并发过⾼导致了CPU占用高的问题,在云数据库MongoDB中解决思路本质上就是通过添加CPU核数的⽅式解决,⼀般有如下⽅法:

    • 单实例垂直配置升降级,使得单实例能够承载更多的读写量。

    • 配置副本集层⾯的读写分离,或者添加该副本的只读实例。

    • 升级⾄MongoDB分⽚集群,通过数据⽔平拆分的⽅式横向,线性扩展系统性能。

    • 如果是Mongos路由节点CPU占满,则直接添加Mongos节点个数并设置Mongos节点的负载均衡,关于Mongos节点负载均衡的说明,请参见负载均衡

    更多内容请参见阿⾥云MongoDB官⽅⽂档:变更分片集群实例配置概览变更单节点实例配置变更副本集实例配置

其他可能导致CPU使用率高的场景

  • MongoDB频繁短连接

    MongoDB 3.X后使⽤的默认的身份认证机制是SCRAM-SHA1,需要进⾏⼀些CPU密集型操作⽐如哈希计算等,在⾼并发的短连接场景下,这些哈希计算占⽤的CPU将会被放⼤很多倍,进⽽耗尽整个机器的CPU资源,其中⼀个现象是在运⾏⽇志中可以发现⼤量包含saslStart的报错信息。

    阿⾥云MongoDB建议您尽可能使⽤⻓连接,同时在PHP⾼并发短连接场景做了⼀定程度的优化,通过在内核层⾯优化改写内置的随机函数的⽅式⼤幅降低了MongoDB实例CPU使⽤率。

    MongoDB管理控制台数据库连接页面开启私网免密访问。

  • TTL索引导致从节点(Secondary)CPU使⽤率⾼于主节点(Primary)CPU使用率

    自MongoDB 3.2开始实现了多线程复制,Oplog日志的回放并发度由参数replWriterThreadCount控制,默认为16。所以尽管Secondary节点不承载任何业务读,在部分场景下CPU使⽤率也可能会超过Primary节点。例如在Primary节点上针对某⼀张表设置了TTL过期⾃动删除,在Primary节点上,系统会根据时间列的索引批量删除数据,效率很⾼,同时会将该操作转换成很多单条的Delete操作发送给Secondary节点;在Secondary节点上,回放Oplog日志时效率较低,所以在多线程回放的情况下容易引起该节点CPU升⾼。如果遇到这种情况,建议您直接忽略。