MongoDB维护过程中常用问题处理
MongoDB实例监控中，CPU使用率过高问题排查？
- 使用top命令查看当前CPU资源利用情况，若都在正常范围，则考虑是否频繁操作数据库。
- 确定业务是否有很高的操作数据库频率 若通过监控指标或command line发现，业务QPS过高，则需要考虑升级实例配置，否则排查是否有慢查询堆积。
- 确定是否有慢查询堆积 在主节点用慢查询日志（system.profile）找到超过200ms的语句，然后再通过.explain()解析影响行数，分析为什么超过200ms。
container网络入/出流量告警问题？
当出现网络流量过高的情况，通常是因为服务器与服务器之间拷贝数据导致的，拷贝结束，流量即可恢复正常，如果不是数据拷贝，通常是服务器中毒或者受到攻击，在对内或对外大量发包导致，此时，可按照以下方法进行排查
- 如果您使用的是Linux系统的服务器，可以在系统中安装nethogs查看具体的进程占用流量的情况（如nether eth0->查看网卡具体流量）并杀死该进程;对于一些常见的网络问题，如容器之间网络通信问题，您可以使用Tcpdump工具捕获网络流量，来解决这些网络问题.
- 如果您使用的是windows系统，可通过资源监视器（启动任务管理器>资源监视器>网络）看到哪些进程占用网络流量并结束相关进程.
容器down 后排查处理？
当prometheus监控到容器down指标Container Killed告警，说明容器可能失效或终止运行，以异常状态退出或健康检查失败，k8s的核心组件 kubelet会根据设置的pod重启策略自动重启该容器，例如容器运行时内存超出限制，容器以Failed状态终止，kubelet则自动重启该容器。而pod中的守护进程supervisor会保证mongod服务自动重启。
MongoDB监控里Memory使用率过高？
mongo为了优化读写效率，将内存当做缓存，读写次数越多、数据量越大，缓存就越大。
解决办法：
- 控制并发连接数： MongoDB driver在连接mongod时，会维护一个连接池（默认100），当有大量的客户端同时访问同一个mongod时，就要减少每个客户端连接池的大小，可以在配置文件中通过配置net.maxIncomingConnections来限制最大的并发连接数，防止数据库压力过载。或者增大memory资源。
- 是否配置journal mongodb4.0默认开启journal,这样会持久化存储，不过会耗费内存资源，除非正常关闭数据库。可以在配置文件中关闭journal,不会做持久化存储，而是每分钟做一次全量的checkpoint,所以在异常出现的情况下，会丢掉大概一分钟的数据。
存储使用率达到预警值问题？
mongodb删除数据时，不会直接释放磁盘，而是产生很多碎片。这些碎片会被mongodb继续使用，当有新数据插入时，会重复利用这些碎片，不需要新申请磁盘，导致磁盘会处于高水位的使用水平，由于碎片只会被所属的库使用，在新建很多库的情况下，会使磁盘资源越来越紧张。解决方法：
- 使用命令：df -TH，查看系统的空间使用情况，查看是哪个数据盘资源负载过高，理想情况下，考虑提升系统资源，否则按以下方法排查处理。
- 将准备节点清空，重新同步同步 备节点同步的过程中，碎片空间会被清理。备节点同步的是完全的数据和索引。然后再进行一次主备切换，再将主节点数据清空，同步一次，最终让主备节点都达到释放碎片的目的。
- 使用compact命令 compact是mongodb中的压缩命令，可以删除数据产生的碎片。在WiredTiger引擎下，该命令会将整理出的空间释放给操作系统： 进入要执行的数据库：db.runCommand({compact:"库名/集合名",force:true})，在每一个节点上都需要执行，且带force:true参数，否则出错。
- 做repairDatabase 在mongodb数据库中运行db.repairDatabase() , 或者 db.runCommand({ repairDatabase: 1 })、或带几个参数： db.runCommand({ repairDatabase: 1, preserveClonedFilesOnFailure:
, backupOriginalFiles: } ),这是官方认为唯一可以回收磁盘空间的方法，不过，能不用的情况下，尽量不用，会花费很多时间与性能的。