OPPO百万级高并发MongoDB集群性能数十倍提升优化实践（上）

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1. 背景

线上某集群峰值TPS超过100万/秒左右(主要为写流量，读流量很低)，峰值tps几乎已经到达集群上限，同时平均时延也超过100ms，随着读写流量的进一步增加，时延抖动严重影响业务可用性。该集群采用mongodb天然的分片模式架构，数据均衡的分布于各个分片中，添加片键启用分片功能后实现完美的负载均衡。集群每个节点流量监控如下图所示：

从上图可以看出集群流量比较大，峰值已经突破120万/秒，其中delete过期删除的流量不算在总流量里面(delete由主触发删除，但是主上面不会显示，只会在从节点拉取oplog的时候显示)。如果算上主节点的delete流量，总tps超过150万/秒。

2. 软件优化

在不增加服务器资源的情况下，首先做了如下软件层面的优化，并取得了理想的数倍性能提升：

1. 业务层面优化
2. Mongodb配置优化
3. 存储引擎优化

2.1 业务层面优化

该集群总文档近百亿条，每条文档记录默认保存三天，业务随机散列数据到三天后任意时间点随机过期淘汰。由于文档数目很多，白天平峰监控可以发现从节点经常有大量delete操作，甚至部分时间点delete删除操作数已经超过了业务方读写流量，因此考虑把delete过期操作放入夜间进行，过期索引添加方法如下：

Db.collection.createIndex( { "expireAt": 1 }, { expireAfterSeconds: 0 } )