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千亿级高并发MongoDB集群在某头部金融系统中的应用及性能优化实践(上)

某头部金融系统采用MongoDB存储重要的金融数据,数据量较大,数据规模约2000亿左右,读写流量较高,峰值突破百万级/每秒。本文分享该千亿级高并发MongoDB集群的踩坑及性能优化实践,通过本文可以了解如下信息: 如何对海量MongoDB集群进行性能瓶颈定位 千亿规模集群常用踩坑点 如何对高并发大数据量MongoDB集群进行性能优化 集群监控信息缺失,如何分析集群抖动问题 如何像原厂工程师一样借助diagnose.data(not human-readable)分析内核问题 第一章:业务背景及MongoDB FTDC诊断介绍 业务背景 该MongoDB集群采用多分片架构部署,业务不定期长时间高并发读写,该集群业务背景总结如下: 数据量大,该集群总数据量突破千亿规模 集群最大表总chunks数约500万 长时间高并发读写 一致性要求较高,读写全走主节点 高峰期持续性读写qps百万/秒 单分片峰值流量接近20万/秒 内核版本3.6.3版本 非云上集群 除了节点日志,监控数据缺失,无MongoDB常用监控指标信息 随着时间推移,集群数据规模超过千亿,集群遇到了一些疑难问题,如主从切...

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