MongoDB作为常用的NoSQL数据库，默认会尽可能占用系统内存来提升数据读写性能，当服务器内存资源有限或者业务数据量增长过快时，就容易出现内存不足的问题，影响业务的正常运行。
一、检查MongoDB内存使用情况
在解决内存不足问题前，首先需要明确当前MongoDB的内存占用情况，判断是缓存占用过高还是其他模块存在内存泄漏。
1. 通过命令行查看内存状态
连接MongoDB服务后，执行以下命令可以获取内存相关的统计信息：
# 连接MongoDB
mongo
# 切换到admin库
use admin
# 执行服务器状态查询
db.runCommand({serverStatus: 1}).mem
返回结果中的resident表示MongoDB进程占用的物理内存，virtual表示占用的虚拟内存，mapped表示映射的内存大小，通过这些数值可以初步判断内存占用是否合理。
2. 查看WiredTiger存储引擎缓存配置
MongoDB默认使用WiredTiger存储引擎，其缓存大小直接影响内存占用，可以通过以下命令查看当前缓存配置：
db.serverStatus().wiredTiger.cache
重点关注maximum bytes configured字段，这是当前设置的WiredTiger缓存最大值，bytes currently in the cache是当前缓存实际使用量。
二、调整WiredTiger缓存大小
如果服务器上除了MongoDB还有其他服务需要运行，或者MongoDB占用的内存超过了预期，可以通过调整WiredTiger的缓存大小来释放部分内存。
1. 临时调整缓存大小（重启后失效）
可以在MongoDB运行时动态调整缓存大小，执行以下命令：
# 设置缓存大小为2GB，注意单位是字节，2GB=2*1024*1024*1024
db.adminCommand({setParameter: 1, wiredTigerEngineRuntimeConfig: "cache_size=2147483648"})
2. 永久调整缓存大小
如果需要重启后配置依然生效，需要修改MongoDB的配置文件，通常配置文件路径为/etc/mongod.conf，在storage模块下添加WiredTiger缓存配置：
storage:
wiredTiger:
engineConfig:
# 缓存大小设置为2GB，可根据服务器内存情况调整
cacheSizeGB: 2
修改完成后重启MongoDB服务即可生效：
# 重启MongoDB服务 systemctl restart mongod
三、优化数据和查询减少内存占用
除了调整缓存配置，还可以通过优化数据和查询逻辑来降低MongoDB的内存消耗。
1. 清理无用数据和过期索引
定期清理业务不再需要的冗余数据，删除无效的索引，减少内存中需要维护的元数据量：
# 删除指定集合中30天前的过期数据
db.test_collection.deleteMany({create_time: {$lt: new Date(Date.now() - 30*24*60*60*1000)}})
# 删除无用索引
db.test_collection.dropIndex("idx_unused")
2. 优化查询语句和索引
没有命中索引的查询会触发全表扫描，不仅会增加CPU消耗，还会将大量数据加载到内存中，因此需要为常用查询字段建立合适的索引：
# 为user_id字段创建普通索引
db.test_collection.createIndex({user_id: 1})
# 为组合查询字段创建组合索引
db.test_collection.createIndex({user_id: 1, create_time: -1})
同时避免使用$where、mapReduce等会大量占用内存的查询操作，尽量使用索引覆盖查询。
四、调整系统内核参数
Linux系统本身的内存管理参数也会影响MongoDB的内存使用，适当调整后可以提升内存利用率：
- 调整
vm.swappiness参数，降低系统使用交换分区的倾向，避免MongoDB数据被频繁换出到磁盘，建议设置为10以内：# 临时调整swappiness sysctl vm.swappiness=10 # 永久调整，写入配置文件 echo "vm.swappiness=10" >> /etc/sysctl.conf sysctl -p
- 调整
vm.dirty_ratio和vm.dirty_background_ratio，控制脏页的回写时机，避免大量脏页集中回写导致内存波动。
五、分片和扩容方案
如果经过上述优化后内存依然不足，说明单节点的内存已经无法满足业务需求，可以考虑以下两种方案：
- 如果数据量还在持续增长，可以部署MongoDB分片集群，将数据分散到多个节点上，每个节点只存储部分数据，降低单节点的内存压力。
- 如果是单节点内存硬件不足，可以直接升级服务器的内存配置，从硬件层面提升内存资源上限。
注意：所有内存调整操作都需要根据服务器的实际内存总量来设置，不要将WiredTiger缓存设置得超过服务器总内存的50%，避免影响系统其他服务的正常运行。
MongoDB内存优化wiredTiger_cache_sizeGB修改时间：2026-06-24 08:03:32