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百万级高并发mongodb集群性能数十倍提升优化实践(下篇)

关于作者前滴滴出行技术专家,现任OPPO文档数据库mongodb负责人,负责oppo千万级峰值TPS/十万亿级数据量文档数据库mongodb研发和运维工作,一直专注于分布式缓存、高性能服务端、数据库、中间件等相关研发。后续持续分享《MongoDB内核源码设计、性能优化、最佳运维实践》,Github账号地址:https://github.com/y123456yz 1.前言温馨提示:在进行本下篇优化文章阅读前,可以提前了解下《百万级高并发mongodb集群性能数十倍提升优化实践(上篇)》()的问题背景及优化方法,这样可以更好的了解和学习本篇性能优化下篇的内容。上篇地址:https://blog.51cto.com/14951246/2540109 2.背景线上某集群峰值TPS超过100万/秒左右(主要为写流量,读流量很低,读写流量做了主从读写分离,读流量走从节点,qps数百上千),峰值tps几乎已经到达集群上限,同时平均时延也超过100ms,随着读写流量的进一步增加,时延抖动严重影响业务可用性。该集群采用mongodb天然的分片模式架构,数据均衡的分布于各个分片中,添加片键启用分片功能后...

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