曾經在收集數據的項目中，用過 mongodb 的數據存儲，但是當數據很大的時候，還是比較的吃力。很可能當時的應用水平不高，也可以是當時的服務器不是很強。 所以這次能力比以前高點了，然後服務器比以前也高端了很多，好勒 ~再測試下。
（更多的是單機測試，沒有用複製分片的測試 ～）！
相比較 MySQL，MongoDB 數據庫更適合那些讀作業較重的任務模型。MongoDB 能充分利用機器的內存資源。如果機器的內存資源豐富的話，MongoDB 的查詢效率會快很多。
這次測試的服務器是 dell 的 r510！
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內存還行，是 48 G 的，本來想讓同事給加滿，但是最終還是沒有說出口 ~
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磁盤是 10 個 2T 的，但是因為格式化的時間太久了，哥們直接把其他的硬盤給拔出來了，就用了三個盤。。。data 目錄沒有做 raid，是為了讓他們體現更好的硬盤速度。
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既然說好了是在 python 下的應用測試，那就需要安裝 mongodb python 下的模塊！對了，不知道 mongodb-server 的安裝要不要說下？
cat /etc/yum.repos.d/10.repo[10gen]name=10gen Repositorybaseurl=http://downloads-distro.mongodb.org/repo/redhat/os/x86_64gpgcheck=0
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Pymongo 的基本用法
from pymongo import * # 導包con = Connection(...) # 鏈接db = con.database # 鏈接數據庫db.authenticate(\'username\', \'password\') # 登錄db.drop_collection(\'users\') #刪除表db.logout # 退出db.collection_names # 查看所有表db.users.count # 查詢數量db.users.find_one({\'name\' : \'xiaoming\'}) # 單個對象db.users.find({\'age\' : 18}) # 所有對象db.users.find({\'id\':64}, {\'age\':1,\'_id\':0}) # 返回一些字段 默認_id總是返回的 0不返回 1返回db.users.find({}).sort({\'age\': 1}) # 排序db.users.find({}).skip(2).limit(5) # 切片 測試的代碼：
#!/usr/bin/env pythonfrom pymongo import Connectionimport time,datetimeimport os,sysconnection = Connection(\'127.0.0.1\', 27017)db = connection[\'xiaorui\']def func_time(func): def _wrapper(*args,**kwargs):start = time.timefunc(*args,**kwargs)print func.__name__,\'run:\',time.time-start return _wrapper@func_timedef ainsert(num): posts = db.userinfo for x in range(num):post = {"_id" : str(x),"author": str(x)+"Mike","text": "My first blog post!","tags": ["xiaorui", "xiaorui.cc", "rfyiamcool.51cto"],"date": datetime.datetime.utcnow}posts.insert(post)if __name__ == "__main__": num = sys.argv[1] ainsert(int(num)) 咱們就先來個百萬的數據做做測試~
綜合點的數據：
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在 top 下看到的程序佔用資源的情況 ~ 我們看到的是有兩個進程的很突出，對頭 ！ 正是 mongodb 的服務和我們正在跑的 python 腳本！
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看下服務的 io 的情況 ~
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腳本運行完畢，總結下運行的時間 ~
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查看 mongodb 的狀態~
他的 insert 也不到 5k ~ 插入量也就 800k 左右 ~
它的輸出有以下幾列：
inserts/s 每秒插入次數
query/s 每秒查詢次數
update/s 每秒更新次數
delete/s 每秒刪除次數
getmore/s 每秒執行 getmore 次數
command/s 每秒的命令數，比以上插入、查找、更新、刪除的綜合還多，還統計了別的命令
flushs/s 每秒執行 fsync 將數據寫入硬盤的次數。
mapped/s 所有的被 mmap 的數據量，單位是 MB，
vsize 虛擬內存使用量，單位 MB
res 物理內存使用量，單位 MB
faults/s 每秒訪問失敗數（只有 Linux 有），數據被交換出物理內存，放到 swap。不要超過 100，否則就是機器內存太小，造成頻繁 swap 寫入。此時要升級內存或者擴展
locked % 被鎖的時間百分比，盡量控制在 50% 以下吧
idx miss % 索引不命中所佔百分比。如果太高的話就要考慮索引是不是少了
q t|r|w 當 Mongodb 接收到太多的命令而數據庫被鎖住無法執行完成，它會將命令加入隊列。這一欄顯示了總共、讀、寫 3 個隊列的長度，都為 0 的話表示 mongo 毫無壓力。高並發時，一般隊列值會升高。
conn 當前連接數
time 時間戳
瞅下面的監控數據！
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然後我們在測試下在一千萬的數據下的消耗時間情況 ~
共用了 2294 秒，每秒插入 4359 個數據 ~
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看看他的內存的使用情況：
虛擬內存在 8 gb 左右，真實內存在 2 gb 左右
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再換成多線程的模式跑跑 ~ 個人不太喜歡用多線程，這東西屬於管你忙不忙，老大說了要公平，我就算搶到了，但是沒事幹，我也不讓給你。。。屬於那種蠻幹的機制 ~
nima，要比單個跑的慢呀 ~ 線程這東西咋會這麼不靠譜呀 ~
應該是沒有做線程池 pool，拉取隊列。導致線程過多導致的。不然不可能比單進程都要慢~
還有就是像這些涉及到 IO 的東西，交給協程的事件框架更加合理點 ！！！
def goodinsert(a): posts.insert(a)def ainsert(num): for x in range(num):post = {"_id" : str(x),"author": str(x)+"Mike","text": "My first blog post!","tags": ["mongodb", "python", "pymongo"],"date": datetime.datetime.utcnow} # goodinsert(post)a=threading.Thread(target=goodinsert,args=(post,))a.start 
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python 畢竟有 gil 的限制，雖然 multiprocess 號稱可以解決多進程的。但是用過的朋友知道，這個東西更不靠譜 ~ 屬於坑人的東西 ~
要是有朋友懷疑是 python 的單進程的性能問題，那咱們就用 supervisord 跑了幾個後台的 python 壓力腳本 ~ supervisord 的配置我就不說了，我以前的文章裡面有詳述的 ~
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cpu 方面是跑的有點均勻了，但是 mongodb 那邊的壓力總是上不去
當加大到 16 個後台進程做壓力測試的時候 ~ 大家會發現 insert 很不穩定。 看來他的極限也就是 2 MB 左右的數據 ~
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當減少到 8 個壓力進程的時候 ~ 我們發現他的 insert 慢慢的提供到正常了，也就是說 他真的是 2 MB 的極限 ~
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腳本裡面是有做有序的 id 插入的，我們試試把 id 的插入給去掉，看看有沒有提升~
結果和不插入 id 差不多的結果 ~
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調優之後～ 再度測試
ulimit 的優化
cat /etc/security/limits.conf* soft nofile 102400* hard nofile 102400
內核的 tcp 優化
cat /etc/sysctl.confnet.ipv4.tcp_syncookies = 1net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1net.ipv4.tcp_tw_recycle = 1net.ipv4.tcp_timestsmps = 0net.ipv4.tcp_synack_retries = 2net.ipv4.tcp_syn_retries = 2net.ipv4.tcp_wmem = 8192 436600 873200net.ipv4.tcp_rmem = 32768 436600 873200net.ipv4.tcp_mem = 94500000 91500000 92700000net.ipv4.tcp_max_orphans = 3276800net.ipv4.tcp_fin_timeout = 30 #直接生效/sbin/sysctl -p
啟動的時候，加上多核的優化參數
多核問題可以在啟動時加入啟動參數： numactl --interleave=all
insert 的頻率已經到了 2 w 左右 ～ 內存佔用了 8 G 左右 ～
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我想到的一個方案：
當然不用非要 celery，就算咱們用 socket 寫分發，和 zeromq 的 pub sub 也可以實現這些的。這是 celery 的調度更加專業點。
![](\"images/29.jpg")
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剛才我們測試的都是insert，現在我們再來測試下在千萬級別數據量下的查詢如何：
查詢正則的，以2開頭的字符
posts = db.userinfofor i in posts.find({"author":re.compile(\'^2.Mike\')}): print i 
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精確的查詢：
查詢在 5s 左右 ~
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總結：
典型的高讀低寫數據庫！
本文出自 「峰雲，就她了。」 博客，謝絕轉載！