mongoDb CPU利用率100%的分析和解决

在公司的项目中，突然出现过一个情况，mongodb 的CPU利用率到达100%,导致服务器这边卡死了，请求了半天无响应，提示请求超时。

因为，当时APP用户可能会在某一个时间段集中的使用，所以，请求量一下子就飙上去了，刚好APP打开请求的时候，有一个mongodb的请求。

当时因为Mongodb的服务器不在我们这边，所以一下子没反应过来，不过最后还是给排除出，并解决了。这里就来记录下排查和解决的全过程。

问题分析：

1.根据代码，定位到了是Mongodb的报错。

2.进入Mongodb 服务器的监控后台，这里是在阿里云购买的云缓存。

3.知道是Mongodb出问题，就好办了，阿里云里面有个索引推荐，很好用的，会给出查询时间，执行次数，和推荐策略

OK，这里准备工作就基本做完了。

解决策略：

1.根据这些给出的执行次数，和执行时间慢的，去看了下库。从设计上，有问题，一个库有900W的数据，然后集合逻辑看了下，这库只往里面存数据，从不清理

2.没有建立过索引，包括单一索引和连接索引，这也是会导致慢的一个原因。优化后是这样的，

db.getCollection('course_study_history').createIndex({'studentId':,'contentStudyID':,'courseWareID':,'courseStudyId':})

3.一个查询总数的方法有问题，下面是修改后的JAVA方法：

		MongoCollection<Document> collection = database.getCollection(pushMessageCollection);

		long cNt = collection.count(Filters.and(Filters.eq("userId", userId),
												Filters.eq("sendType", sendType),
												Filters.eq("message_read", "0")));

最开始的写法，大概就类型，Mysql 里，查询某个list，然后list.size()，得出总数，

修改后的方法：大概就相当于 count(id) 得出总数，

这样的话，修改后的方法，肯定就会比修改前的快。

方案基本决定下来了，实施后开始压力测试。

没修改时的2000并发：

修改后的2000并发：

可以看到时间，也明显的提高了。

并且测试4000 并发,虽然慢了，不过没崩掉。

再查看CPU信息,没有出现100%的情况了。