MongoDB性能和并发问题
我在项目中使用MongoDB, 内存够大 数据文件全部放在/dev/shm中，数据文件每天零点定时重建，数据只有100万条，结构如下
`{ "_id" : ObjectId("52a1f489ba36e5035eaf218b"), "a_id" : 120000, "b_id" : 101,
"c_id" : 30101, "d_id" : "BUY", "e_id" : -1, "count" : 1,
"g_id" : "869899074f76f0b7bbbe581f600b9edd", "ip" : "8.8.8.8", "i_id" : 100026, "l_time" : 1386345609, "p_time" : 1386349399, "counts" : 1, "p" : "27430", "r_id" : 360000, "s_id" : 1 }`
查询量小的时候一切正常,响应速度还蛮快,可一旦查询量上去的话惨不忍睹，
对查询的的关键字也做了索引，是我并发太高了吗？还是有什么需要优化的地方？
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喜欢技术，喜欢努力的人从mongostat来看, 你的mongo查询和修改比较大. locked比较大(15%左右).
应该操作同一个表(pms),或者同一条记录比较频繁.
所以瓶颈应该在写锁上. 建议优化代码, 可以提高处理速度.
`"pms" : { "timeLockedMicros" : { "r" : 742008234676,"w" : 3889626469 },//写锁执行时间:(16988400383185/1000000/60)64分钟 "timeAcquiringMicros" : { "r" : 13712412775800, "w" : 16988400383185 } } },//等待获取写的锁时间: (16988400383185/1000000/60)283140分钟`2019-07-17 18:45:29赞同 展开评论 打赏
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