常見的排查點：

1. 如果數據庫有直接報錯信息Timeout，需要檢查實例的連接數是否已達到上限。

• 檢查方法：通過查看監控指標，查看當前活動連接數是否已經達到當前實例支持的最大連接數。

2. 檢查連接方式是否合理。

• 檢查方法：檢查連接實例時，集群實例是否同時連接了多個mongos節點，副本集是否同時連接了主節點和備節點。
• 解決方案：如果是集群實例，連接實例時建議同時連接多個mongos節點，這樣可以分擔負載并提高可用性；如果是副本集實例，建議同時連接主備節點，這樣不僅提升了數據讀寫性能，而且避免了在發生主備節點切換后，從客戶端寫入數據報錯的問題。

3. 分析實例的監控指標是否存在異常。

• 檢查方法：通過查看監控指標，觀察CPU使用率、內存使用率等使用情況。
• 解決方案：如果CPU和內存指標異常，需要檢查客戶端業務或者實例數據是否過于集中，造成負載過高。客戶端業務過于集中，則需要客戶端進行架構優化。數據過于集中，則需要對數據進行必要的分片。

4. 檢查慢日志是否過多。

檢查方法：請參見查看慢日志。

解決方案：請參見慢操作優化。

其他的注意點：

• 執行查詢時，只選擇需要返回的字段，不需要的字段不要返回。修改數據時，只修改變化需要修改的字段，不要整個對象直接存儲全部修改。從而減少網絡和進程處理的負載。
• 同一個業務場景，能一次查詢返回的必須一次查詢，減少和數據庫的交互次數。
• 單個實例中，數據庫的總的個數不要超過200個，總的集合個數不要超過500個。
• 業務上線前，一定要對數據庫進行性能壓測，評估業務峰值場景下，對數據庫的負載情況。
• 禁止同時執行大量并發事務，且長時間不提交。
• 業務正式上線前，所有的查詢類別，都應該先執行查詢計劃檢查查詢性能。
• 檢查實例規格的性能基線，分析當前的業務需求是否達到上限。