经常有用户咨询「MongoDB CPU 利用率很高，都快跑满了」，应该怎么办？
遇到这个问题，99.9999% 的可能性是「用户使用上不合理导致」，本文主要介绍从应用的角度如何排查 MongoDB CPU 利用率高的问题
Step1: 分析数据库正在执行的请求
用户可以通过 Mongo Shell 连接，并执行 db.currentOp() 命令，能看到数据库当前正在执行的操作，如下是该命令的一个输出示例，标识一个正在执行的操作。重点关注几个字段
- client：请求是由哪个客户端发起的？
- opid：操作的opid，有需要的话，可以通过 db.killOp(opid) 直接干掉的操作
- secs_running/microsecs_running： 这个值重点关注，代表请求运行的时间，如果这个值特别大，就得注意了，看看请求是否合理
- query/ns: 这个能看出是对哪个集合正在执行什么操作
- lock*：还有一些跟锁相关的参数，需要了解可以看官网文档，本文不做详细介绍
{
"desc" : "conn632530",
"threadId" : "140298196924160",
"connectionId" : 632530,
"client" : "11.192.159.236:57052",
"active" : true,
"opid" : 1008837885,
"secs_running" : 0,
"microsecs_running" : NumberLong(70),
"op" : "update",
"ns" : "mygame.players",
"query" : {
"uid" : NumberLong(31577677)
},
"numYields" : 0,
"locks" : {
"Global" : "w",
"Database" : "w",
"Collection" : "w"
},
....
},
这里先要明确一下，通过 db.currentOp() 查看正在执行的操作，目的到底是什么？
并不是说我们要将正在执行的操作都列出来，然后通过 killOp 逐个干掉；这一步的目的是要看一下，是否有「意料之外」的耗时请求正在执行。
比如你的业务平时 CPU 利用率不高，运维管理人员连到数据库执行了一些需要全表扫描的操作，然后突然 CPU 利用率飙高，导致你的业务响应很慢，那么就要重点关注下那些执行时间很长的操作。
一旦找到罪魁祸首，拿到对应请求的 opid，执行 db.killOp(opid) 将对应的请求干掉。
如果你的应用一上线，cpu利用率就很高，而且一直持续，通过 db.currentOp 的结果也没发现什么异常请求，可以进入到 Step2 进行更深入的分析。
Step2：分析数据库慢请求
MongoDB 支持 profiling 功能，将请求的执行情况记录到同DB下的 system.profile 集合里，profiling 有3种模式
- 关闭 profiling
- 针对所有请求开启 profiling，将所有请求的执行都记录到
system.profile集合 - 针对慢请求 profiling，将超过一定阈值的请求，记录到
system.profile集合
默认请求下，MongoDB 的 profiling 功能是关闭，生产环境建议开启，慢请求阈值可根据需要定制，如不确定，直接使用默认值100ms。
operationProfiling：
mode: slowOp
slowOpThresholdMs： 100
基于上述配置，MongoDB 会将超过 100ms 的请求记录到对应DB 的 system.profile 集合里，system.profile 默认是一个最多占用 1MB 空间的 capped collection。
查看最近3条 慢请求，{$natrual: -1} 代表按插入数序逆序
db.system.profile.find().sort({$natrual: -1}).limit(3)
在开启了慢请求 profiling 的情况下（MongoDB 云数据库是默认开启慢请求 profiling的），我们对慢请求的内容进行分析，来找出可优化的点，常见的包括。
CPU杀手1：全表扫描
全集合（表）扫描 COLLSCAN，当一个查询（或更新、删除）请求需要全表扫描时，是非常耗CPU资源的，所以当你在 system.profile 集合 或者 日志文件发现 COLLSCAN 关键字时，就得注意了，很可能就是这些查询吃掉了你的 CPU 资源；确认一下，如果这种请求比较频繁，最好是针对查询的字段建立索引来优化。
一个查询扫描了多少文档，可查看 system.profile 里的 docsExamined 的值，该值越大，请求CPU开销越大。
> 关键字：COLLSCAN、 docsExamined
CPU杀手2：不合理的索引
有的时候，请求即使查询走了索引，执行也很慢，通常是因为合理建立不太合理（或者是匹配的结果本身就很多，这样即使走索引，请求开销也不会优化很多）。
如下所示，假设某个集合的数据，x字段的取值很少（假设只有1、2），而y字段的取值很丰富。
{ x: 1, y: 1 }
{ x: 1, y: 2 }
{ x: 1, y: 3 }
......
{ x: 1, y: 100000}
{ x: 2, y: 1 }
{ x: 2, y: 2 }
{ x: 2, y: 3 }
......
{ x: 1, y: 100000}
要服务 {x: 1: y: 2} 这样的查询
db.createIndex( {x: 1} ) 效果不好，因为x相同取值太多
db.createIndex( {x: 1, y: 1} ) 效果不好，因为x相同取值太多
db.createIndex( {y: 1 } ) 效果好，因为y相同取值很少
db.createIndex( {y: 1, x: 1 } ) 效果好，因为y相同取值少
至于{y: 1} 与 {y: 1, x: 1} 的区别，可参考MongoDB索引原理 及 复合索引官方文档 自行理解。
一个走索引的查询，扫描了多少条索引，可查看 system.profile 里的 keysExamined 字段，该值越大，CPU 开销越大。
>关键字：IXSCAN、keysExamined
CPU杀手3：大量数据排序
当查询请求里包含排序的时候，如果排序无法通过索引满足，MongoDB 会在内存李结果进行排序，而排序这个动作本身是非常耗 CPU 资源的，优化的方法仍然是建立索引，对经常需要排序的字段，建立索引。
当你在 system.profile 集合 或者 日志文件发现 SORT 关键字时，就可以考虑通过索引来优化排序。当请求包含排序阶段时， system.profile 里的 hasSortStage 字段会为 true。
> 关键字：SORT、hasSortStage
其他还有诸如建索引，aggregationv等操作也可能非常耗 CPU 资源，但本质上也是上述几种场景；建索引需要全表扫描，而vaggeregation 也是遍历、查询、更新、排序等动作的组合。
Step3: 服务能力评估
经过上述2步，你发现整个数据库的查询非常合理，所有的请求都是高效的走了索引，基本没有优化的空间了，那么很可能是你机器的服务能力已经达到上限了，应该升级配置了（或者通过 sharding 扩展）。
当然最好的情况时，提前对 MongoDB 进行测试，了解在你的场景下，对应的服务能力上限，以便及时扩容、升级，而不是到 CPU 资源用满，业务已经完全撑不住的时候才去做评估。
作者简介
张友东，阿里云技术专家，主要关注分布式存储、NoSQL数据库等技术领域，先后参与TFS（淘宝分布式文件系统)、Redis云数据库等项目，目前主要从事MongoDB云数据库的研发工作，致力于让开发者用上最好的MongoDB云服务。