◆◆0在业务架构层面，要避免磁盘 IO 成为瓶颈，需要怎么做？ 黛云轩 2022/01/10 云圈子 358 1 百度已收录 阿里云双十二 新老用户服务器仅需57元起 双十二低至1折 1核2G 云服务器390元/1年 学生用户专属 18-24岁用户直享￥9.5/月 云·速成美站 千套模板，自己动手建网站 企业用户优选 2核8G内存5M带宽1015元/3年 多产品一键采购 购物车采购可减5000元 云服务器全球购 海外1核2G服务器低至2折 腾讯云双十一 2核4G 3M 698元/3年 过期域名预定 过期域名快速查询和抢注服务 ECS 云服务器 SWAS 轻量应用服务器 RDS 云数据库 Redis 云数据库 CDN 内容分发 OSS 对象存储 SLB 负载均衡 NAT 网关 DNS 云解析 MAIL 企业邮箱 WAF 应用防火墙 DDoS 高防 SMS 短信包 MK 云市场 XIN 心选 IM 商标注册 JZ 自营建站在业务架构层面，要避免磁盘 IO 成为瓶颈，需要怎么做？上一篇： RDS MySQL慢SQL问题的原因和解决方法有哪些？下一篇： Docker中的COPY指令的含义是什么？
控制并发写入/读取线程数 MongoDB 是多线程应用，但是我们并不推荐"极致压榨"MongoDB 实例本身的 性能，过高的并发写入速度和复杂查询并发数，容易引起 IOPS 瓶颈，甚至导 致 Secondary 节点持续延迟。具体的 MongoDB IO 压力可以参考上文提到的 mongostat 中的 dirty 数值。 如果业务写入量就是大到超出单机瓶颈，建议升级至 MongoDB 分片集群模式， 通过数据的水平拆分来线性扩容 MongoDB 的写入性能。
尽可能避免峰值写入 部分业务，比如日志系统的定期写入或者游戏系统中用户信息的批量持久化， 容易造成一个一个 IOPS 峰值。针对这种情况，在当前的实例配置不足以支撑 如此峰值写入的情况下，我们建议业务侧改造为平滑写入，比如给每一个批量 写入操作添加一个随机时间片。
3 . 避免业务高峰期间做运维操作 一些对性能影响较大的运维操作本质上也是认为造成了 IOPS 峰值，在无法避 免的情况下，应该尽可能避免在业务高峰期执行。常见的容易引起 IO 高峰的 运维操作有批量写入/更新/删除数据，添加 Index，对集合执行 Compact 操作， 批量导出数据等。
2022-01-04 17:22资源来源于《阿里云数据库运维实战问题改》
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