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node.js - Heroku 上的 Node.js 应用程序的 MongoDB 查询需要 2-3 秒

转载 作者:IT老高 更新时间:2023-10-28 23:26:47 26 4
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我在使用 MongoDB 时遇到了严重的性能问题。在少于 100 个文档的数据库中,简单的 find() 查询有时需要 2,000-3,000 毫秒才能完成。

我在 MongoDB Atlas M10 实例和我在 Digital Ocean 上设置的具有 4GB RAM 的 VM 上的集群中都看到了这一点。当我在 Heroku 上重新启动我的 Node.js 应用程序时,查询在 10 到 15 分钟内表现良好(少于 100 毫秒),但随后它们变慢了。

我是否错误地连接到 MongoDB 或从 Node.js 错误地查询?请在下面查看我的应用程序代码。或者这是共享 VM 环境中缺乏硬件资源?

任何帮助将不胜感激。我已经用解释查询和 Mongo shell 完成了我所知道的所有故障排除。

var Koa = require('koa'); //v2.4.1
var Router = require('koa-router'); //v7.3.0

var MongoClient = require('mongodb').MongoClient; //v3.1.3

var app = new Koa();
var router = new Router();

app.use(router.routes());

//Connect to MongoDB
async function connect() {
try {
var client = await MongoClient.connect(process.env.MONGODB_URI, {
readConcern: { level: 'local' }
});
var db = client.db(process.env.MONGODB_DATABASE);

return db;
}
catch (error) {
console.log(error);
}
}

//Add MongoDB to Koa's ctx object
connect().then(db => {
app.context.db = db;
});

//Get company's collection in MongoDB
router.get('/documents/:collection', async (ctx) => {
try {
var query = { company_id: ctx.state.session.company_id };

var res = await ctx.db.collection(ctx.params.collection).find(query).toArray();

ctx.body = { ok: true, docs: res };
}
catch (error) {
ctx.status = 500;
ctx.body = { ok: false };
}
});

app.listen(process.env.PORT || 3000);

更新

我正在使用 MongoDB 更改流和标准服务器发送事件来为应用程序 UI 提供实时更新。我关闭了这些,现在 MongoDB 似乎再次表现良好。

是否已知 MongoDB 更改流会影响读/写性能?

最佳答案

更改流确实会影响服务器的性能。如 this SO question 中所述.

accepted answer 中所述在那里,

The default connection pool size in the Node.js client for MongoDB is 5. Since each change stream cursor opens a new connection, the connection pool needs to be at least as large as the number of cursors.

const mongoConnection = await MongoClient.connect(URL, {poolSize: 100});

(Thanks to MongoDB Inc. for investigating this issue.)

您需要增加池大小才能恢复正常性能。

关于node.js - Heroku 上的 Node.js 应用程序的 MongoDB 查询需要 2-3 秒,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/51994465/

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