在业务架构层面，要避免磁盘 IO 成为瓶颈，需要怎么做？
在业务架构层面，要避免磁盘 IO 成为瓶颈，需要怎么做？
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控制并发写入/读取线程数 MongoDB 是多线程应用，但是我们并不推荐"极致压榨"MongoDB 实例本身的 性能，过高的并发写入速度和复杂查询并发数，容易引起 IOPS 瓶颈，甚至导 致 Secondary 节点持续延迟。具体的 MongoDB IO 压力可以参考上文提到的 mongostat 中的 dirty 数值。 如果业务写入量就是大到超出单机瓶颈，建议升级至 MongoDB 分片集群模式， 通过数据的水平拆分来线性扩容 MongoDB 的写入性能。
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尽可能避免峰值写入 部分业务，比如日志系统的定期写入或者游戏系统中用户信息的批量持久化， 容易造成一个一个 IOPS 峰值。针对这种情况，在当前的实例配置不足以支撑 如此峰值写入的情况下，我们建议业务侧改造为平滑写入，比如给每一个批量 写入操作添加一个随机时间片。
3 . 避免业务高峰期间做运维操作 一些对性能影响较大的运维操作本质上也是认为造成了 IOPS 峰值，在无法避 免的情况下，应该尽可能避免在业务高峰期执行。常见的容易引起 IO 高峰的 运维操作有批量写入/更新/删除数据，添加 Index，对集合执行 Compact 操作， 批量导出数据等。
资源来源于《阿里云数据库运维实战问题改》
https://developer.aliyun.com/topic/download?spm=a2c6h.20345107.J_6399686890.1.2e1e17dbzKUX5r&id=8198
2022-01-04 17:22:32赞同 展开评论 打赏 -
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