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针对您提到的MongoDB内存利用率低的问题，这里有几个建议来帮助您提升内存使用效率，从而更好地利用ECS实例上的资源。请注意，在进行任何调整之前，建议先备份您的数据库以避免意外数据丢失。
调整WiredTiger缓存大小： MongoDB 3.2及以后版本默认使用WiredTiger存储引擎，其性能很大程度上依赖于配置给它的缓存大小。您可以调整wiredTigerCacheSizeGB参数来增加分配给WiredTiger的缓存大小。这个值应该根据您的实际工作负载和可用内存来设定。例如，如果您的ECS有8GB内存，可以考虑将此值设置为更大，比如6GB（保留一定内存给系统和其他服务）。修改方法是在MongoDB配置文件（通常为mongod.conf）中添加或修改以下内容：
storage:
wiredTiger:
engineConfig:
cacheSizeGB: 6
然后重启MongoDB服务使更改生效。
分析查询和索引： 使用MongoDB的内置工具如db.collection.explain()来分析慢查询，并确保对频繁查询和聚合操作创建了合适的索引。合理的索引策略可以显著提高查询效率并减少不必要的内存占用。
监控和优化工作负载： 使用MongoDB自带的监控工具（如MMS、MongoDB Compass或云服务商提供的监控服务）来分析当前的工作负载模式。识别出不高效的操作或者非高峰时段，针对性地调整资源分配或优化查询逻辑。
禁用或限制不必要的功能： 检查是否有一些非核心功能（如日志级别、审计记录等）占用了过多资源，适当调整这些设置以释放内存。
垂直扩展或水平扩展： 如果经过上述优化后内存利用率仍然较低，且业务确有需要更多内存资源，可以考虑升级ECS实例规格以获得更多的内存。另外，对于大规模数据处理场景，也可以考虑MongoDB的分片(sharding)技术进行水平扩展，但这需要更复杂的配置和管理。
请记得在进行任何配置变更前，评估变更对现有应用和服务的影响，并在安全可控的环境下先行测试。如果您使用的是阿里云的MongoDB服务（如ApsaraDB for MongoDB），部分配置调整可能需要通过阿里云控制台来进行。
