1. 什么是 MongoDB
MongoDB是一个开源的面向文档（document-oriented）的数据库，可以存储和查询任意数据类型的文档，是目前非常流行的NoSQL数据库之一。它使用C++编写，支持水平扩展，数据复制和自动分片，具有高可用和可伸缩性。MongoDB的数据结构非常灵活，不同的文档可以拥有不同的结构，而且不需要预定义数据库模式，因此适用于大部分的数据存储。
2. MongoDB CPU 利用率过高问题
2.1 问题描述
MongoDB CPU 利用率过高的问题，指的是MongoDB服务器在运行时，其CPU利用率异常，达到了过高的水平，甚至导致系统的卡顿和死机。这种情况在MongoDB服务器面临高访问压力和负载时会经常发生。该问题不仅影响系统的稳定性，还可能导致数据丢失和性能下降。
2.2 问题原因
MongoDB CPU 利用率过高的问题，通常是由以下原因引起的：
数据量过大：如果MongoDB服务器需要处理的数据量过大，那么其CPU利用率很可能会超过正常水平。
查询语句效率低下：如果MongoDB服务器需要执行的查询语句效率低下，那么其CPU利用率也可能会超过正常水平。
系统资源不足：如果MongoDB服务器所在的主机的系统资源不足，如CPU、内存、磁盘等，那么其CPU利用率也可能会异常高。
版本及配置问题：如果MongoDB服务器的版本过低或其配置不正确，也有可能导致其CPU利用率过高。
2.3 解决方法
针对MongoDB CPU 利用率过高的问题，我们可以采取以下几种解决方法：
优化查询语句：通过优化查询语句的执行效率，可以减少MongoDB服务器的CPU利用率。优化查询语句包括选择合适的索引、合理利用MongoDB的内置函数等。
加强系统资源：如果MongoDB服务器所在的主机资源不足，我们可以增加更多的CPU、内存和磁盘，以提高MongoDB服务器的运行效率。
升级版本及配置调整：如果MongoDB服务器的版本过低或其配置不正确，我们可以升级其版本或进行必要的配置调整，以改善其运行效率。
3. 实际案例初步分析
3.1 问题实例
以下为一个实际问题案例，我们通过该案例分析MongoDB CPU 利用率过高的问题。
db.product.find({
createdOn: {$gte:ISODate('2021-06-01T00:00:00.000Z')},
status: {$eq:'ACTIVE'}}
).limit(50).sort({
_id: -1
}).toArray();
3.2 案例分析
以上查询语句中，查询的是MongoDB中名为“product”的集合中，创建时间大于等于2021年6月1日0点0分0秒，并且状态为“ACTIVE”的前50条记录，并且按照_id倒序排列的结果。这个查询在一个数据量约为100万的测试环境上，执行时间较长，占用CPU时间超过20秒，因此，MongoDB CPU 利用率达到高点。
4. 优化查询语句
4.1 优化索引
MongoDB中，索引是优化查询语句的最简单、最有效的方法。在上述案例中，可以通过设置复合索引来加速查询，例如：
db.product.createIndex({
status:1,
createdOn:-1
});
上述语句创建了一个复合索引，按照状态（status）升序排列，再按照创建时间（createdOn）降序排列。这样的索引能够有效加速查询，达到优化效果。
4.2 利用内置函数
对于MongoDB中查找日期范围的语句，如果使用JavaScript的Date对象来创建，MongoDB会在执行查询前将Date转换为ISODate类型。这样的转换会导致CPU开销较大。因此，我们可以利用MongoDB内置的ISODate函数来代替Date对象。例如：
db.product.find({
createdOn: {$gte: ISODate('2021-06-01T00:00:00.000Z')},
status: {$eq: 'ACTIVE'}
}).limit(50).sort({
_id: -1
}).toArray();
在上述查询语句中，我们使用ISODate函数来代替Date对象。这样的优化能够显著降低查询的CPU消耗。
5. 总结
通过以上分析和优化方法，我们可以有效降低MongoDB CPU 利用率过高的问题。为了保证MongoDB服务器的性能和稳定性，我们需要建立好索引，规范查询语句，加强系统资源，及时升级版本。这样才能保证MongoDB服务器的效率和性能，更好地为我们的业务服务。