在公司的項目中，突然出現(xiàn)過一個情況，mongodb 的CPU利用率到達100%,導致服務器這邊卡死了，請求了半天無響應，提示請求超時。

因為，當時APP用戶可能會在某一個時間段集中的使用，所以，請求量一下子就飆上去了，剛好APP打開請求的時候，有一個mongodb的請求。

當時因為Mongodb的服務器不在我們這邊，所以一下子沒反應過來，不過最后還是給排除出，并解決了。這里就來記錄下排查和解決的全過程。

問題分析：

1.根據(jù)代碼，定位到了是Mongodb的報錯。

2.進入Mongodb 服務器的監(jiān)控后臺，這里是在阿里云購買的云緩存。

3.知道是Mongodb出問題，就好辦了，阿里云里面有個索引推薦，很好用的，會給出查詢時間，執(zhí)行次數(shù)，和推薦策略

OK，這里準備工作就基本做完了。

解決策略：

1.根據(jù)這些給出的執(zhí)行次數(shù)，和執(zhí)行時間慢的，去看了下庫。從設計上，有問題，一個庫有900W的數(shù)據(jù)，然后集合邏輯看了下，這庫只往里面存數(shù)據(jù)，從不清理

2.沒有建立過索引，包括單一索引和連接索引，這也是會導致慢的一個原因。優(yōu)化后是這樣的，

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

3.一個查詢總數(shù)的方法有問題，下面是修改后的JAVA方法：

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

最開始的寫法，大概就類型，Mysql 里，查詢某個list，然后list.size()，得出總數(shù)，

修改后的方法：大概就相當于 count(id) 得出總數(shù)，

這樣的話，修改后的方法，肯定就會比修改前的快。

方案基本決定下來了，實施后開始壓力測試。

沒修改時的2000并發(fā)：

修改后的2000并發(fā)：

可以看到時間，也明顯的提高了。

并且測試4000 并發(fā),雖然慢了，不過沒崩掉。

再查看CPU信息,沒有出現(xiàn)100%的情況了。

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