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MongoDB 是目前炙手可热的 NoSQL 文档型数据库，它提供的一些特性很棒：如自动 failover 机制，自动 sharding，无模式 schemaless，大部分情况下性能也很棒。但是薄荷在深入使用 MongoDB 过程中，遇到了不少问题，下面总结几个我们遇到的坑。特别申明：我们目前用的 MongoDB 版本是 2.4.10，曾经升级到 MongoDB 2.6.0 版本，问题依然存在，又回退到 2.4.10 版本。
坑爹指数：5星（最高5星）
MongoDB的锁机制和一般关系数据库如 MySQL（InnoDB）, Oracle 有很大的差异，InnoDB 和 Oracle 能提供行级粒度锁，而 MongoDB 只能提供 库级粒度锁，这意味着当 MongoDB 一个写锁处于占用状态时，其它的读写操作都得干等。
初看起来库级锁在大并发环境下有严重的问题，但是 MongoDB 依然能够保持大并发量和高性能，这是因为 MongoDB 的锁粒度虽然很粗放，但是在锁处理机制和关系数据库锁有很大差异，主要表现在：
通常不出问题不等于没有问题，如果数据操作不当，依然会导致长时间占用写锁，比如下面提到的前台建索引操作，当出现这种情况的时候，整个数据库就处于完全阻塞状态，无法进行任何读写操作，情况十分严重。
解决问题的方法，尽量避免长时间占用写锁操作，如果有一些集合操作实在难以避免，可以考虑把这个集合放到一个单独的 MongoDB 库里，因为 MongoDB 不同库锁是相互隔离的，分离集合可以避免某一个集合操作引发全局阻塞问题。
坑爹指数：3星
上面提到了 MongoDB 库级锁的问题，建索引就是一个容易引起长时间写锁的问题，MongoDB 在前台建索引时需要占用一个写锁（而且不会临时放弃），如果集合的数据量很大，建索引通常要花比较长时间，特别容易引起问题。
解决的方法很简单，MongoDB 提供了两种建索引的访问，一种是 background 方式，不需要长时间占用写锁，另一种是非 background 方式，需要长时间占用锁。使用 background 方式就可以解决问题。 例如，为超大表 posts 建立索引， 千万不用使用
db.posts.ensureIndex({user_id: 1}) 而应该使用
db.posts.ensureIndex({user_id: 1}, {background: 1}) 坑爹指数：5星
embed document 是 MongoDB 相比关系数据库差异明显的一个地方，可以在某一个 document 中嵌入其它子 document，这样可以在父子 document 保持在单一 collection 中，检索修改比较方便。
比如薄荷的应用情景中有一个 Group document，用户申请加入 Group 建模为 GroupRequest document，我们最初的时候使用 embed 方式把 GroupRequest 放置到 Group 中。 Ruby 代码如下所示（使用了 Mongoid ORM）:
class Group include Mongoid::Document ... embeds_many :group_requests ...endclass GroupRequest include Mongoid::Document ... embedded_in :group ...end
这个使用方式让我们掉到坑里了，差点就爬不出来，它导致有接近两周的时间系统问题，高峰时段常有几分钟的系统卡顿，最严重一次甚至引起 MongoDB 宕机。
仔细分析后，发现某些活跃的 Group 的 group_requests 增加（当有新申请时）和更改（当通过或拒绝用户申请时）异常频繁，而这些操作经常长时间占用写锁，导致整个数据库阻塞。原因是当有增加 group_request 操作时，Group 预分配的空间不够，需要重新分配空间（内存和硬盘都需要），耗时较长，另外 Group 上建的索引很多，移动 Group 位置导致大量索引更新操作也很耗时，综合起来引起了长时间占用锁问题。
解决问题的方法，说起来也简单，就是把 embed 关联更改成的普通外键关联，就是类似关系数据库的做法，这样 group_request 增加或修改都只发生在 GroupRequest 上，简单快速，避免长时间占用写锁问题。当关联对象的数据不固定或者经常发生变化时，一定要避免使用 embed 关联，不然会死的很惨。
坑爹指数：4星
MongoDB 的 Array 字段是比较独特的一个特性，它可以在单个 document 里存储一些简单的一对多关系。
薄荷有一个应用情景使用遇到严重的性能问题，直接上代码如下所示：
class User include Mongoid::Document ... field :follower_user_ids, type: Array, default: [] ...end
User 中通过一个 Array 类型字段 follower_user_ids 保存用户关注的人的 id，用户关注的人从 10个到 3000 个不等，变化是比较频繁的，和上面 embed 引发的问题类似，频繁的 follower_user_ids 增加修改操作导致大量长时间数据库写锁，从而引发 MongoDB 数据库性能急剧下降。
解决问题的方法：我们把 follower_user_ids 转移到了内存数据库 redis 中，避免了频繁更改 MongoDB 中的 User, 从而彻底解决问题。如果不使用 redis，也可以建立一个 UserFollower 集合，使用外键形式关联。
先列举上面几个坑吧，都是害人不浅的陷阱，使用 MongoDB 过程一定要多加注意，避免掉到坑里。
参考资料：
转载地址：http://lezoi.baihongyu.com/