下面文章转载自火丁笔记，原作者描述了一次MongoDB数据迁移过程中遇到的性能问题及其解决方案，中间追查问题的方法和工具值得我们学习。下面是其原文：
最近忙着把一个项目从MySQL迁移到MongoDB，在导入旧数据的过程中，遇到了些许波折，犯了不少错误，但同时也学到了不少知识，遂记录下来。
公司为这个项目专门配备了几台高性能务器，清一色的双路四核超线程CPU，外加32G内存，运维人员安装好MongoDB后，就交我手里了，我习惯于在使用新服务器前先看看相关日志，了解一下基本情况，当我浏览MongoDB日志时，发现一些警告信息：
WARNING: You are running on a NUMA machine. We suggest launching mongod like this to avoid performance problems: numactl –interleave=all mongod [other options]
当时我并不太清楚是什么东西，所以没有处理，只是把问题反馈给了运维人员，后来知道运维人员也没有理会这茬儿，所以问题的序幕就这样拉开了。
迁移工作需要导入旧数据。MongoDB本身有一个工具可供使用，不过它只接受json、csv等格式的源文件，不适合我的需求，所以我没用，而是用PHP写了一个脚本，平稳运行了一段时间后，我发现数据导入的速度下降了，同时PHP抛出异常：
cursor timed out (timeout: 30000, time left: 0:0, status: 0)
我一时判断不出问题所在，想想先在PHP脚本里加大Timeout的值应付一下：
可惜这样并没有解决问题，错误反倒变着花样的出现了：
max number of retries exhausted, couldn’t send query, couldn’t send query: Broken pipe
接着使用strace跟踪了一下PHP脚本，发现进程卡在了recvfrom操作上：
shell> strace -f -r -precvfrom( ,
通过如下命令查询recvfrom操作的含义：
shell> apropos recvfromreceive a message from a socket
或者按照下面的方式确认一下：
shell> lsof -pshell> ls -l /proc/ /fd/
此时如果查询MongoDB的，会发现几乎每个操作会消耗大量的时间：
mongo> db.currentOp()
与此同时，运行的话，结果会显示很高的locked值。
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我在网络上找到一篇：，看上去和我的问题很类似，不过他的问题实质是由于自动分片导致数据迁移所致，解决方法是使用手动分片，而我并没有使用自动分片，自然不是这个原因。
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询问了几个朋友，有人反映曾遇到过类似的问题，在他的场景里，问题的主要原因是系统IO操作繁忙时，堵塞了其它操作，从而导致雪崩效应。
为了验证这种可能，我搜索了一下MongoDB日志：
shell> grep FileAllocator /path/to/log[FileAllocator] allocating new datafile ... filling with zeroes...[FileAllocator] done allocating datafile ... took ... secs
我使用的文件系统是ext4（xfs也不错 ），创建数据文件非常快，所以不是这个原因，但如果有人使用ext3，可能会遇到这类问题，所以还是大概介绍一下如何解决：
MongoDB按需自动生成数据文件：先是<DB>.0，大小是64M，然后是<DB>.1，大小翻番到128M，到了<DB>.5，大小翻番到2G，其后的数据文件就保持在2G大小。为了避免可能出现的问题，可以采用事先手动创建数据文件的策略：
#!/bin/shDB_NAME=$1cd /path/to/$DB_NAMEfor INDEX_NUMBER in {5..50}; do FILE_NAME=$DB_NAME.$INDEX_NUMBER if [ ! -e $FILE_NAME ]; then head -c 2146435072 /dev/zero > $FILE_NAME fidone 注：数值2146435072并不是标准的2G，这是INT整数范围决定的。
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最后一个求助方式就是了，那里的国际友人建议我检查一下是不是索引不佳所致，死马当活马医，我激活了记录慢操作：
mongo> usemongo> db.setProfilingLevel(1);
不过结果显示基本都是insert操作（因为我是导入数据为主），本身就不需要索引：
mongo> usemongo> db.system.profile.find().sort({$natural:-1})
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问题始终没有得到解决，求人不如求己，我又重复了几次迁移旧数据的过程，结果自然还是老样子，但我发现每当出问题的时候，总有一个名叫的进程CPU占用率居高不下，搜索了一下，发现很多介绍irqbalance的文章中都提及了NUMA，让我一下子想起之前在日志中看到的警告信息，我勒个去，竟然绕了这么大一个圈圈！安下心来仔细翻阅文档，发现官方其实已经有了，按如下设置搞定：
shell> echo 0 > /proc/sys/vm/zone_reclaim_modeshell> numactl --interleave=all mongod [options]
关于zone_reclaim_mode内核参数的说明，可以参考。
注：从开始：MongoDB会在启动时自动设置zone_reclaim_mode。
至于NUMA的含义，简单点说，在有多个物理CPU的架构下，NUMA把内存分为本地和远程，每个物理CPU都有属于自己的本地内存，访问本地内存速度快于访问远程内存，缺省情况下，每个物理CPU只能访问属于自己的本地内存。对于MongoDB这种需要大内存的服务来说就可能造成内存不足，NUMA的详细介绍，可以参考。
理论上，MySQL、Redis、Memcached等等都可能会受到NUMA的影响，需要留意。
***********************************************************************对于罪魁祸首，作者留给大家去学习，在这里可以给大家做一个简单的描述，先解释几个概念。
NUMA：NUMA是多核心CPU架构中的一种，其全称为Non-Uniform Memory Access，简单来说就是在多核心CPU中，机器的物理内存是分配给各个核的，架构简图如下所示：
每个核访问分配给自己的内存会比访问分配给其它核的内存要快，有下面几种访问控制策略： 1.缺省(default)：总是在本地节点分配(分配在当前进程运行的节点上); 2.绑定(bind)：强制分配到指定节点上; 3.交叉(interleave)：在所有节点或者指定的节点上交织分配; 4.优先(preferred)：在指定节点上分配，失败则在其他节点上分配。 上面文章中最后使用numactl –interleave命令就是指定其为交叉共享模式。 irqbalance：这是作者在上面提到的一个占用CPU的进程，这个进程的作用是在多核心CPU的操作系统中，分配系统中断信号的。参见：irqbalance.org 概念说完了，下面是上面问题的简单描述： 我们知道虚拟内存机制是通过一个中断信号来通过进行内存swap的，所以这个irqbalance进程忙，是一个危险信号，在这里是由于在进行频繁 的内存交换。这种频繁交换现象称为swap insanity，在MySQL中经常提到，也就是在NUMA框架中，采用不合适的策略，导致核心只能从指定内存块节点上分配内存，即使总内存还有富余， 也会由于当前节点内存不足时产生大量的swap操作。 from: http://blog.163.com/lgh_2002/blog/static/4401752620130152575313/