MongoDB 是目前炙手可熱的 NoSQL 文件型資料庫，它提供的一些特性很棒：如自動 failover 機制，自動 sharding，無模式 schemaless，大部分情況下效能也很棒。但是作者在深入使用 MongoDB 過程中，遇到了不少問題，下面總結幾個我們遇到的坑。特別申明：我們目前用的 MongoDB 版本是 2.4.10，曾經升級到 MongoDB 2.6.0 版本，問題依然存在，又回退到 2.4.10 版本。

MongoDB 資料庫級鎖

坑爹指數：5星（最高5星）

MongoDB的鎖機制和一般關聯式資料庫如 MySQL（InnoDB）, Oracle 有很大的差異，InnoDB 和 Oracle 能提供行級粒度鎖，而 MongoDB 只能提供庫級粒度鎖，這意味著當 MongoDB 一個寫鎖處於佔用狀態時，其它的讀寫操作都得乾等。

初看起來庫級鎖在大併發環境下有嚴重的問題，但是 MongoDB 依然能夠保持大併發量和高效能，這是因為 MongoDB 的鎖粒度雖然很粗放，但是在鎖處理機制和關聯式資料庫鎖有很大差異，主要表現在：

MongoDB 沒有完整事務支援，操作原子性只到單個 document 級別，所以通常操作粒度比較小；
MongoDB 鎖實際佔用時間是記憶體資料計算和變更時間，通常很快；
MongoDB 鎖有一種臨時放棄機制，當出現需要等待慢速 IO 讀寫資料時，可以先臨時放棄，等 IO 完成之後再重新獲取鎖。
通常不出問題不等於沒有問題，如果資料操作不當，依然會導致長時間佔用寫鎖，比如下面提到的前臺建索引操作，當出現這種情況的時候，整個資料庫就處於完全阻塞狀態，無法進行任何讀寫操作，情況十分嚴重。

解決問題的方法，儘量避免長時間佔用寫鎖操作，如果有一些集合操作實在難以避免，可以考慮把這個集合放到一個單獨的 MongoDB 庫裡，因為 MongoDB 不同庫鎖是相互隔離的，分離集合可以避免某一個集合操作引發全域性阻塞問題。

建索引導致資料庫阻塞

坑爹指數：3星

上面提到了 MongoDB 庫級鎖的問題，建索引就是一個容易引起長時間寫鎖的問題，MongoDB 在前臺建索引時需要佔用一個寫鎖（而且不會臨時放棄），如果集合的資料量很大，建索引通常要花比較長時間，特別容易引起問題。

解決的方法很簡單，MongoDB 提供了兩種建索引的訪問，一種是 background 方式，不需要長時間佔用寫鎖，另一種是非 background 方式，需要長時間佔用鎖。使用 background 方式就可以解決問題。例如，為超大表 posts 建立索引，千萬不用使用

複製程式碼程式碼如下:

db.posts.ensureIndex({user_id: 1})

而應該使用

複製程式碼程式碼如下:

db.posts.ensureIndex({user_id: 1}, {background: 1})

不合理使用嵌入 embed document

坑爹指數：5星

embed document 是 MongoDB 相比關聯式資料庫差異明顯的一個地方，可以在某一個 document 中嵌入其它子 document，這樣可以在父子 document 保持在單一 collection 中，檢索修改比較方便。

比如薄荷的應用情景中有一個 Group document，使用者申請加入 Group 建模為 GroupRequest document，我們最初的時候使用 embed 方式把 GroupRequest 放置到 Group 中。 Ruby 程式碼如下所示（使用了 Mongoid ORM）:

複製程式碼程式碼如下:

class Group
include Mongoid::Document
...
embeds_many :group_requests
...
end

class GroupRequest
include Mongoid::Document
...
embedded_in :group
...
end

這個使用方式讓我們掉到坑裡了，差點就爬不出來，它導致有接近兩週的時間系統問題，高峰時段常有幾分鐘的系統卡頓，最嚴重一次甚至引起 MongoDB 當機。

仔細分析後，發現某些活躍的 Group 的 group_requests 增加（當有新申請時）和更改（當透過或拒絕使用者申請時）異常頻繁，而這些操作經常長時間佔用寫鎖，導致整個資料庫阻塞。原因是當有增加 group_request 操作時，Group 預分配的空間不夠，需要重新分配空間（記憶體和硬碟都需要），耗時較長，另外 Group 上建的索引很多，移動 Group 位置導致大量索引更新操作也很耗時，綜合起來引起了長時間佔用鎖問題。

解決問題的方法，說起來也簡單，就是把 embed 關聯更改成的普通外來鍵關聯，就是類似關聯式資料庫的做法，這樣 group_request 增加或修改都只發生在 GroupRequest 上，簡單快速，避免長時間佔用寫鎖問題。當關聯物件的資料不固定或者經常發生變化時，一定要避免使用 embed 關聯，不然會死的很慘。

不合理使用 Array 欄位

坑爹指數：4星

MongoDB 的 Array 欄位是比較獨特的一個特性，它可以在單個 document 裡儲存一些簡單的一對多關係。

薄荷有一個應用情景使用遇到嚴重的效能問題，直接上程式碼如下所示：

複製程式碼程式碼如下:

class User

  include Mongoid::Document

  ...

  field :follower_user_ids, type: Array, default: []

  ...

end

User 中透過一個 Array 型別欄位 follower_user_ids 儲存使用者關注的人的 id，使用者關注的人從 10個到 3000 個不等，變化是比較頻繁的，和上面 embed 引發的問題類似，頻繁的 follower_user_ids 增加修改操作導致大量長時間資料庫寫鎖，從而引發 MongoDB 資料庫效能急劇下降。

解決問題的方法：我們把 follower_user_ids 轉移到了記憶體資料庫 redis 中，避免了頻繁更改 MongoDB 中的 User, 從而徹底解決問題。如果不使用 redis，也可以建立一個 UserFollower 集合，使用外來鍵形式關聯。

先列舉上面幾個坑吧，都是害人不淺的陷阱，使用 MongoDB 過程一定要多加註意，避免掉到坑裡。

MongoDB中的一些坑

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