业务背景
线上mongodb数据库查询数据超级慢，因为我们架构是分布式的架构，调用某个接口，接口查询mongodb数据的时候，非常卡，导致页面加载很慢。那我们就追追凶手。。。。。
查看服务器硬件资源使用率
分别使用top、free -m 、iostat -x 1查看服务器的CPU、内存、硬盘IO使用情况，得出结论如下：
内存使用情况和平常无异；磁盘io使用率正常；偏偏cpu使用率很高。得出结论cpu资源耗尽，导致产寻慢。
查找是什么原因导致cpu使用率居高不下：
借用其它博友的思维，导致cpu使用率居高不下的原因大概有如下几点：
CPU杀手1：全表扫描
全集合（表）扫描 COLLSCAN，当一个查询（或更新、删除）请求需要全表扫描时，是非常耗CPU资源的，所以当你在 system.profile 集合 或者 日志文件发现 COLLSCAN 关键字时，就得注意了，很可能就是这些查询吃掉了你的 CPU 资源；确认一下，如果这种请求比较频繁，最好是针对查询的字段建立索引来优化。
一个查询扫描了多少文档，可查看 system.profile 里的 docsExamined 的值，该值越大，请求CPU开销越大。
关键字：COLLSCAN、 docsExamined
CPU杀手2：不合理的索引
有的时候，请求即使查询走了索引，执行也很慢，通常是因为合理建立不太合理（或者是匹配的结果本身就很多，这样即使走索引，请求开销也不会优化很多）。
如下所示，假设某个集合的数据，x字段的取值很少（假设只有1、2），而y字段的取值很丰富。
{ x: 1, y: 1 }
{ x: 1, y: 2 }
{ x: 1, y: 3 }
......
{ x: 1, y: 100000}
{ x: 2, y: 1 }
{ x: 2, y: 2 }
{ x: 2, y: 3 }
......
{ x: 1, y: 100000}
要服务 {x: 1: y: 2} 这样的查询
db.createIndex( {x: 1} ) 效果不好，因为x相同取值太多
db.createIndex( {x: 1, y: 1} ) 效果不好，因为x相同取值太多
db.createIndex( {y: 1 } ) 效果好，因为y相同取值很少
db.createIndex( {y: 1, x: 1 } ) 效果好，因为y相同取值少
至于{y: 1} 与 {y: 1, x: 1} 的区别，可参考MongoDB索引原理 及 复合索引官方文档 自行理解。
一个走索引的查询，扫描了多少条索引，可查看 system.profile 里的 keysExamined 字段，该值越大，CPU 开销越大。
关键字：IXSCAN、keysExamined
CPU杀手3：大量数据排序
当查询请求里包含排序的时候，如果排序无法通过索引满足，MongoDB 会在内存李结果进行排序，而排序这个动作本身是非常耗 CPU 资源的，优化的方法仍然是建立索引，对经常需要排序的字段，建立索引。
当你在 system.profile 集合 或者 日志文件发现 SORT 关键字时，就可以考虑通过索引来优化排序。当请求包含排序阶段时， system.profile 里的 hasSortStage 字段会为 true。
关键字：SORT、hasSortStage
其他还有诸如建索引，aggregationv等操作也可能非常耗 CPU 资源，但本质上也是上述几种场景；建索引需要全表扫描，而vaggeregation 也是遍历、查询、更新、排序等动作的组合。
如何查看集合下的慢查询记录
先说如何查看本地实例是否开启了慢查询记录：
db.getProfilingStatus();
{ "was" : 2, "slowms" : 500 }
0：不记录；1：记录查询超过500毫秒的记录；2：记录所有查询记录。
设置级别和时间
drug:PRIMARY> db.setProfilingLevel(2)
{ "was" : 1, "slowms" : 100, "ok" : 1 }
db.setProfilingLevel(1,500);
{ "was" : 1, "slowms" : 500, "ok" : 1 }
需要说的是，在设置级别和时间的时候，只会在当前库下生效，如果想记录其它库的慢查询的话，需要进到对应的库里面进行设置。
PRIMARY> db.system.profile.find().sort({$natural:-1})
{ "ts" : ISODate("2013-05-14T08:13:37.098Z"), "op" : "insert", "ns" : "test.tickets", "millis" : 0, "client" : "127.0.0.1", "user" : "" }
{ "ts" : ISODate("2013-05-14T08:13:37.098Z"), "op" : "insert", "ns" : "test.tickets", "millis" : 0, "client" : "127.0.0.1", "user" : "" }
{ "ts" : ISODate("2013-05-14T08:13:37.098Z"), "op" : "insert", "ns" : "test.tickets", "millis" : 0, "client" : "127.0.0.1", "user" : "" }
ts：时间戳
op: 操作类型
ns：执行操作的对象集合
millis：操作所花时间，毫秒
client: 执行操作的客户端
user: 执行操作的mongodb连接用户
小编环境是读写分离的环境，所以要在从上查看日志还需要执行一句话：
SECONDARY> rs.slaveOk();
