1. 引言
随着大数据时代的到来，越来越多的企业开始采用MongoDB作为NoSQL数据库存储海量数据。但是在数据量不断增大的情况下，MongoDB服务器的CPU利用率也会随之升高，导致性能下降。本文将介绍如何解决MongoDB CPU利用率过高的问题。
2. MongoDB CPU利用率过高的原因
在使用MongoDB时，如果遇到CPU利用率过高的问题，可能有以下原因：
2.1 索引缺失
当查询某个字段时，如果该字段没有索引，MongoDB需要扫描整个集合，会导致CPU利用率升高。
2.2 单个文档过大
如果单个文档过大，在进行读写操作时，MongoDB需要花费更多的时间处理这些文档，导致CPU利用率升高。
2.3 多个查询导致大量Locks
在高并发情况下，多个查询可能会导致MongoDB的锁定资源增加，从而导致CPU利用率升高。
3. 解决MongoDB CPU利用率过高的方法
3.1 创建索引
创建索引是MongoDB优化性能的重要手段，可以加快查询速度，降低CPU利用率。我们可以通过explain()方法查看查询语句的性能分析信息，确定需要创建的索引。
db.[collection].find({field:value}).explain()在上面的代码中，[collection]为需要查询的集合名称，field为需要查询的字段，value为该字段的值。
可以在查询语句中添加hint()方法来强制MongoDB使用指定的索引：
db.[collection].find({field:value}).hint({indexName:1})在上面的代码中，indexName为指定的索引名称。
3.2 使用分片集群
当MongoDB单机存储的数据量很大，CPU利用率过高时，可以采用分片集群的方式来提高并行处理能力。在分片集群中，数据根据预设规则被划分到多个节点中，每个节点只负责一部分数据的读写操作，从而降低CPU利用率。
3.3 控制返回数量
在查询时，如果需要返回的文档数量很大，MongoDB需要花费更长时间来处理返回的文档，导致CPU利用率升高。我们可以通过limit()方法来限制返回文档的数量：
db.[collection].find().limit(100)在上面的代码中，limit(100)限制返回100个文档。
3.4 对文档进行切分
当单个文档过大时，我们可以对文档进行切分，将文档切分成若干个小文档，从而降低CPU利用率。可以通过使用shard key将数据进行切分到多个分片中，每个分片只负责一部分数据。
3.5 增加服务器资源
如果以上方法都无法解决MongoDB CPU利用率过高的问题，可以考虑增加服务器资源，包括CPU、内存、硬盘等。
4. 总结
在使用MongoDB时，遇到CPU利用率过高的问题，我们可以通过创建索引、使用分片集群、控制返回数量、对文档进行切分和增加服务器资源等方法来解决。