前言

首先，我们简单梳理一下，CPU 在什么情况下才算负载较高？负载查看是通过"uptime"命令查看。大家都知道，命令显示的结果分别表示1分钟、5分钟、15分钟的负载情况，这点就不多做说明。在系统负荷方面，多核CPU与多CPU效果类似，所以考虑系统负荷的时候，必须考虑这台电脑有几个CPU、每个CPU有几个核心。然后，把系统负荷除以总的核心数，只要每个核心的负荷不超过1.0，就表明电脑正常运行。从单棵CPU来说，一般负载不超过0.7都无需关系，当超过该值得时候，就应该开始调查了，问题出在哪里，防止情况恶化。

负载计算公式：

[root@mongodb-1219 ~]# grep 'model name' /proc/cpuinfo | wc -l
24
[root@mongodb-1219 ~]# echo "0.7 * 24" |bc
16.8

N个CPU的电脑，可接受的系统负荷最大为n。正常情况为"N * 0.7"，该值为可观状态。

案例

[root@mongodb-1219 ~]# top
top - 09:58:34 up 325 days, 14:15,  5 users,  load average: 84.13, 156.16, 108.10
Tasks: 1078 total,   1 running, 1077 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
%Cpu(s):  2.9 us,  0.2 sy,  0.0 ni, 96.8 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
KiB Mem : 32639968 total,  1817952 free,   998372 used, 29823644 buff/cache
KiB Swap: 16777212 total, 16773128 free,     4084 used. 29489896 avail Mem 

   PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU %MEM     TIME+ COMMAND                                                  
333052 root      20   0 34.607g 657716 262228 S  74.3  2.0 209:12.13 mongod                                                   
366752 root      20   0  147216   3128   1432 S   1.0  0.0   0:02.50 top                                                      
367511 root      20   0  147072   3024   1416 R   1.0  0.0   0:00.19 top                                                      
  2189 root      20   0  686788  36396   4188 S   0.3  0.1 267:57.64 salt-minion                                              
     1 root      20   0   69856  31864   1964 S   0.0  0.1  15:13.08 systemd

如图所示，该服务器CPU使用高达74%(截图存在一定的偏差，其实此时的用户占用CPU值相当高)。根据信息可以得知，是用户态CPU使用较高，那么这种情况一般都是用户使用不合理。这种情况，不仅在MongoDB中，MySQL中也会有类似的问题。

Setup 1.查看相关日志

linux mongodb cup占用过高 mongodb cpu 100_数据库

查看日志，发现有条查询语句竟然耗时7077ms，看样子有问题。(此时估摸着，就是开发没有加索引。)

Setup 2.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；

Setup 3.分析数据库的慢请求

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。

 关于profiling功能说明，参考文档。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)

情况1：全盘扫描

       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。

关键字：COLLSCAN、 docsExamined。

情况2：索引未添加或不合理

关键字：IXSCAN、keysExamined。

情况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 会在内存里将结果进行排序，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。

      基本上就是以上几种情况，还有的话就是MongoDB确实已经达到瓶颈，此时可能需要通过shard来解决。