ITPub博客

数据量大、流量高，数据过期删除点比较集中，同时不能错峰方式解决问题，因此如何利用最小物理成本来满足业务需求就成为了本集群性能优化的难点。

线上某IOT核心业务集群之前采用mysql作为主存储数据库，随着业务规模的不断增加，mysql已无法满足海量数据存储需求，业务面临着容量痛点、成本痛点问题、数据不均衡问题等。

没有万能的数据库，mongodb 同样也不是万能的，主流数据库都有各自的适用场景和不适用场景。

线上某核心mongodb集群数据量不大，单表数据量十亿级，但是该集群比较核心，影响公司收入流水。本文通过分享本次踩坑来分享整个故障经过，该故障为一次经典的mongodb分片sharding集群踩坑故障，包括变更通知不到位、部署架构不到位、变更考虑不仔细等。

前面的《transport_layer网络传输层模块源码实现》和《command命令处理模块源码实现》详细的分析了mongodb内核网络数据收发过程以及命令解析处理的整个过程，本文将继续分析该系列的第三个子模块-《write写(增、删、改)模块源码实现》。

本文是2020年深圳Qcon全球软件开发大会《专题：现代数据架构》专场、dbaplus专场：万亿级数据库MongoDB集群性能优化实践、mongodb2020年终盛会分享后，获得一致好评。本文收集了会后众多mongodb用户提的比较频繁的16个问题，并对每个问题进行了详细解答，一并整理到本文中。

本文是2020年深圳Qcon全球软件开发大会《专题：现代数据架构》专场、dbaplus专场：万亿级数据库MongoDB集群性能优化实践、mongodb2020年终盛会分享，分享内容如下(体验万亿级mongodb服务层、存储引擎、高并发线程模型、异地多活容灾等实现细节)

mongodb是一款功能完善的分布式文档数据库，在高性能、动态扩缩容、高可用、易部署、易使用、海量数据存储等方面拥有天然优势。虽然mongodb有很多优势，但是在国内缺存在不少的误解，影响力有待提升。