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diff a/src/mongo/db/stats/counters.h b/src/mongo/db/stats/counters.h
224a225,226
>     static_assert(sizeof(decltype(_together)) <= stdx::hardware_constructive_interference_size,
>                   "cache line spill");

python3 buildscripts/scons.py支持许多编译选项，如CC, CFLAGS等。

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# get help of scons, such as define CXX=<g++ path>, CC=<gcc path> 
python3 buildscripts/scons.py -h
# Note: configure g++ and gcc path
# --force-jobs is CPU core number
python3 buildscripts/scons.py --force-jobs=8040 DESTDIR=<MongoDB_Install_Dir > 

在本指南中，MongoDB被配置为使用WiredTiger存储引擎和snappy作为块和日志压缩器。请参考附录中显示的mongodb.conf文件配置服务器。

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#start the server
$MongoDB_Install_Dir/bin/mongod --config mongod_conf --storageEngine wiredTiger

#stop the server
$MongoDB_Install_Dir/bin --config mongod_conf --shutdown

定义了内部使用的缓存最大值，WiredTiger 将其适用于所有数据。

增加cacheSizeGB可以减少磁盘io的影响，提高读写性能。

使用“db.serverStatus(). wiredtiger”命令检查“maximum bytes configured”(cacheSizeGB或默认设置配置的最大缓存大小)和“bytes current in the cache”(当前缓存中的数据大小)。

当应用程序接近最大缓存大小时，WiredTiger开始清除，以防止内存使用增长过大，遵循“最近最少使用”算法。" eviction=(threads_min=X) "是正在运行的WiredTiger Eviction工作线程的最小数量，取值必须在1到20之间。

" eviction=(threads_max=X) "是正在运行的WiredTiger Eviction工作线程的最大数量。取值必须在1到20之间。这应该与MongoDB的threads_min设置相匹配。

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#get
db.adminCommand({getParameter: 1, wiredTigerEngineRuntimeConfig: "eviction"})
{
  wiredTigerEngineRuntimeConfig: 'eviction=(threads_min=4,threads_max=8)',
  ok: 1
}
#set
db.adminCommand({setParameter: 1, wiredTigerEngineRuntimeConfig: "eviction=(threads_min=4,threads_max=8)"})

iredTiger使用ticket来控制存储引擎同时处理的读/写操作的数量。默认值是128，在大多数情况下都很有效的。如果ticket降为0，则后续所有操作都排队等待新的ticket。长时间运行的操作可能会导致可用ticket的数量减少，从而降低系统的并发性。例如，增加ticket的配置值可以增加并发性。

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#读取当前值
db.serverStatus().wiredTiger.concurrentTransactions
{
  write: { out: 0, available: 128, totalTickets: 128 },
  read: { out: 0, available: 128, totalTickets: 128 }
}

#修改值
db.adminCommand({setParameter: 1, wiredTigerConcurrentWriteTransactions: 256})
{ was: 0, ok: 1 }

db.adminCommand({setParameter: 1, wiredTigerConcurrentReadTransactions: 256})
{ was: 0, ok: 1 }

指定用于压缩WiredTiger日志数据的压缩类型。压缩操作会消耗额外的CPU资源，但也最小化了存储消耗。

指定集合数据的默认压缩。在创建集合时，可以在每个集合的基础上重置此设置。当然压缩操作会消耗额外的CPU资源，但也最小化了存储消耗。

内核PAGESIZE建议设置为64K。可以使用命令“getconf PAGESIZE”来确定。PAGESIZE是一个内存页的大小，以字节为单位，在编译内核时配置。使用较大的页面可以减少将虚拟页面地址转换为物理页面地址的硬件延迟。延迟的减少是由于硬件翻译缓存(如translation lookaside buffer，TLB)的效率得到了提高。因为硬件转换缓存只有有限数量的条目，所以使用更大的页面大小会增加缓存中每个条目可以转换的虚拟内存量。这不但增加了应用程序可以访问的内存量，而且不会导致硬件转换延迟。

透明大页(Transparent Huge Pages, THP)是一种Linux内存管理系统，它通过使用更大的内存页，减少了在具有大量内存的机器上 TLB(Translation Lookaside Buffer)查找的开销。然而，在启用THP的情况下，数据库工作负载通常表现不佳，因为它们往往具有稀疏而非连续的内存访问模式。在Linux上运行MongoDB时，应该禁用THP以获得最佳性能。

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echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled

大多数类unix操作系统，包括Linux和macOS，都提供了在每个进程和每个用户的基础上限制和控制系统资源(如线程、文件和网络连接)使用的方法。这些“限制”可以防止单个用户使用过多的系统资源。有时，这些限制的默认值比较低，这可能会在正常的MongoDB操作过程中导致许多问题。

要为这些版本配置ulimit值，请创建一个名为 /etc/security/limits.d/99-mongodb-nproc.conf 的文件，并添加新值以提高该进程的限制阈值。

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echo "*  soft    fsize        unlimited" | sudo tee -a /etc/security/limits.conf
echo "*  hard    fsize        unlimited" | sudo tee -a /etc/security/limits.conf
echo "*  soft    cpu          unlimited" | sudo tee -a /etc/security/limits.conf
echo "*  hard    cpu          unlimited" | sudo tee -a /etc/security/limits.conf
echo "*  soft    as          	unlimited" | sudo tee -a /etc/security/limits.conf
echo "*  hard    as          	unlimited" | sudo tee -a /etc/security/limits.conf
echo "*  soft    memlock      unlimited" | sudo tee -a /etc/security/limits.conf
echo "*  hard    memlock      unlimited" | sudo tee -a /etc/security/limits.conf
echo "*  soft    nofile       64000" | sudo tee -a /etc/security/limits.conf
echo "*  hard    nofile       64000" | sudo tee -a /etc/security/limits.conf
echo "*  soft    nproc        64000" | sudo tee -a /etc/security/limits.conf
echo "*  hard    nproc        64000" | sudo tee -a /etc/security/limits.conf

为您的部署配置足够的文件句柄(fs.file-max)、内核pid限制(kernel.pid_max)、每个进程的最大线程数(kernel.threads-max)和每个进程的最大内存映射区域数(vm.max_map_count)。对于大型系统，以下值是不错的参考值:

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sysctl -w vm.max_map_count = 98000
sysctl -w kernel.pid_max = 64000
sysctl -w kernel.threads-max = 64000
sysctl -w vm.max_map_count=128000
sysctl -w net.core.somaxconn=65535

开始调优并使用吞吐量-性能配置文件

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tuned-adm profile throughput-performance