mongodb表现不佳

我目前正在使用mongodb，我看到查询的性能非常差（可能需要几秒钟）。方案如下：

我有一个结构文件：

{_id:"xxx", userId:"yyy", a:1 ,b:2, counter:1}

在测试中：

 "userId" value could be {1..200,000} "a" values could be {1..30} "b" values could be {1}

因此，我的最大大小集合将为6,000,000。目前，为此集合定义了两个索引： default _id and useId

业务逻辑查询所有用户条目，然后通过递增计数器来更新一个特定用户条目（查询更新由“_id”写入）。此外，如果这是一个新实体，则有一个插入查询。

我在ubuntu上使用mongo 1.8.2和8g ram运行

我有一个主辅助复制（所有mongo运行本地磁盘存储和一个子网与tomcat服务器）。当然所有的读取都是二级的，并写入master。我没有测试分片，因为我认为6,000,000不是一个巨大的collections，不是吗？

另外，我运行jmetter测试，一次使用不同的userIds生成500个线程请求。

当我运行mongostat时，我看到％锁定非常高（大约70％），大约5-10分钟的加载后我看到qw（写入队列）是500（作为我打开的连接的数量）当我停止服务器需要mongo大约10-20分钟来完成所有排队的任务

我也运行了db.serverStatus（）并解释，结果看起来很好。当我运行db.currentOp（）时，我看到等待’write’锁定的查询我无法将currentOp的输出文件完全分析，因为我从命令行执行查询并且只有窗口缓冲区尺寸。但是从那里我看到了许多等待写锁的更新（通过_id）。

我会感激任何想法。

还有一件事：因为每个查询可能会带来30个文档，我认为可能会有不同的moddeling如下：

 {_id:"xxx", userId:"123", bs: [{b:1, cs[{c:1, cnt:1}, {c:2, cnt:1}}, {{b:2 cs: [{c:1, cnt:1}]}}]

但是当我尝试这种建模时，我无法增加计数器，我只是没有找到正确的方法来做到这一点。我可以做插入和推芽无法更新以下查询：

 db.coll.update({userId:"123", "bs.b":1, "bs.cs.c":1}, {"bs.cs.cnt" : {$inc : 1})

我在查询中有关于非法“点”的错误

我现在很累。等待一些好主意

非常感谢
朱莉娅

MongoDB具有全局写锁定。这意味着一次只能进行一次更新。

db.serverStatus（）命令可以帮助您诊断全局写锁定的问题。

以下是您可以尝试的一些事项：

1）确保你使用的是mongodb 2.0。它比旧版本具有更好的并发性。 2.2将具有更好的并发性。

2）对您的写入进行排队，使它们是异步的，并使用单个线程执行所有操作。这可能有助于并发，因为通常一次只有一个线程会尝试使用全局写锁。

3）如果您使用的是最新版本，并且无法使用单线程编写，则请考虑分片。分片不仅仅是大小; 它对于写并发性至少同样重要。如果您进行了分片，那么每个段将在其自己的进程中运行，并具有自己的全局写锁定。这将允许整个系统处理更多写入。

要更新，请查看位置运算符：

 db.coll.update({userId:"123", "bs.b":1, "bs.cs.c":1}, {"bs.$.cs.$.cnt" : {$inc : 1})

要了解查询的成本，请使用说明并确保查询有效。