MongoDB是一种流行的非关系型数据库，它可以存储和处理大量的数据。MongoDB使用服务器缓存来加速数据的读写操作，提高数据库的性能和可用性。服务器缓存是一种内存中的数据结构，它可以暂时存储最近访问或修改的数据，从而减少对磁盘的访问次数和延迟。
MongoDB服务器缓存的大小和行为取决于多个因素，例如操作系统、硬件资源、工作负载和配置参数。在本文中，我们将介绍MongoDB服务器缓存的原理和实践指南，帮助你配置和优化服务器缓存，让它一直运行并提高数据库的性能。
MongoDB服务器缓存的原理
MongoDB使用了两种类型的服务器缓存：有线虎（WiredTiger）缓存和文件系统缓存。
有线虎缓存是MongoDB自带的缓存引擎，它负责管理数据库文件中的数据页。有线虎缓存会将最近使用或更新的数据页加载到内存中，并定期将脏页（即修改过但未写入磁盘的页）刷新到磁盘上。有线虎缓存的大小可以通过配置参数wiredTigerCacheSizeGB来设置，其默认值为系统内存的50%减去1GB。有线虎缓存的大小会影响数据库的读写性能，因为它决定了多少数据可以在内存中快速访问。
文件系统缓存是操作系统提供的缓存机制，它负责管理磁盘上的文件块。文件系统缓存会将最近读取或写入的文件块加载到内存中，并根据需要将其写回磁盘上。文件系统缓存的大小由操作系统自动调整，通常为系统内存的剩余部分。文件系统缓存的大小会影响数据库的启动时间和恢复时间，因为它决定了多少文件块可以在内存中快速加载。
MongoDB服务器缓存的实践指南
为了让MongoDB服务器缓存持续运行并提高性能，我们需要根据实际情况调整和优化服务器缓存的大小和行为。以下是一些常用的方法：
1.根据工作负载和数据集大小选择合适的有线虎缓存大小。一般来说，有线虎缓存越大，读写性能越好，但也会占用更多的内存资源。如果有线虎缓存太小，那么数据库可能会频繁地从磁盘读取或写入数据页，导致性能下降。如果有线虎缓存太大，那么数据库可能会占用过多的内存资源，导致其他进程或服务受到影响。因此，我们需要根据工作负载和数据集大小选择一个合适的有线虎缓存大小，使得有线虎缓存可以容纳工作集（即经常访问或修改的数据）或者至少容纳索引（即用于加速查询的数据结构）。我们可以通过监控有线虎缓存命中率（即内存中找到所需数据页的比例）来评估有线虎缓存大小是否合适，如果命中率低于90%，那么我们可能需要增加有线虎缓存大小。
2.根据系统资源和恢复需求选择合适的文件系统缓存大小。一般来说，文件系统缓存越大，启动时间和恢复时间越短，但也会占用更多的内存资源。如果文件系统缓存太小，那么数据库在启动或恢复时可能会花费更多的时间来从磁盘加载文件块，导致延迟增加。如果文件系统缓存太大，那么数据库可能会占用过多的内存资源，导致其他进程或服务受到影响。