导读：
MongoDB是一种非关系型数据库，具有高可扩展性和高性能 。然而，随着数据量的增长，机器负载也会增加 。本文将介绍如何监控和优化MongoDB的机器负载 。
1. 确定瓶颈
首先，需要确定哪些因素导致了机器负载的增加 。可以使用系统监视工具如top、htop等来查看CPU、内存和磁盘IO的使用情况 。还可以使用MongoDB自带的命令db.serverStatus()来查看数据库的状态信息，如网络流量、查询次数等 。
2. 优化查询
如果查询是主要的瓶颈 ， 可以考虑优化查询语句和索引 。确保查询使用了索引 ， 避免全表扫描 。还可以使用explain()命令来分析查询性能 ， 并找到慢查询 。
3. 分片
如果单个MongoDB实例无法满足需求，可以考虑使用分片技术 。这将把数据分散到多个服务器上 ， 从而减轻单台服务器的负担 。但是，分片需要额外的配置和管理，同时也会增加复杂性 。
4. 增加硬件资源
如果以上方法都无法解决机器负载问题，可以考虑增加硬件资源 。例如，增加CPU、内存或更快的磁盘 。但是 ， 这需要投入更多的资金，并且可能会导致其他问题，如网络瓶颈 。
总结：
【mongodb 单机上限 mongodb机器负载】MongoDB机器负载的优化需要从多个方面考虑，包括确定瓶颈、优化查询、分片和增加硬件资源等 。通过合理的调整，可以提高MongoDB的性能和可扩展性 。
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