Question

在我的Meteor应用程序中，我有一个对文档执行某些操作的功能。它首先获取数据，进行一些服务器端调整，然后再次更新文档属性。我有时需要在许多文档上运行它（数千个，最多250k）。

1000个文档的正常速度低于2秒（逐个获取文档，经过一些本地数据处理后，逐个更新;没有批量更新，因此运行速度相当快）。但是，如果网络服务器已运行一段时间，并且用户已登录，则需要永久运行此功能（例如，1000个文档需要160秒）。

我必须关闭所有用户（db.users.update（{}，{$ set：{“services.resume.loginTokens”：[]}}，{multi：true}））以获得速度。运行数据库查询后，执行速度将恢复为~2s / 1000。

有什么问题？它不应该与索引相关，因为它会慢得多。此外，DB端没有日志表明DB是问题，DB没有任何高CPU使用率。网络服务器以100％运行（除此之外，网络服务器永远不会达到15％）。

网络服务器是AWS T2.small，并且登录用户的数量（他们在我晚上无论如何都是空闲的）大约是10.他们假设有一些开放订阅。

Answer 1

听起来这是一个与观察者相关的问题，因为每个登录用户都可能订阅了正在更新的文档集。

我要尝试的第一件事是将操作作为MongoDB Bulk Operation。这样，所有文件都立即被改变，观察员和订阅将在更新完成后运行，而不是在每次更改后运行。

示例given in the Meteor guide特定于Todos示例应用程序，但是让您了解如何在Meteor中设置和运行批量操作：

// This is how to get access to the raw MongoDB node collection that the Meteor server collection wraps
const batch = Lists.rawCollection().initializeUnorderedBulkOp();

//Mongo throws an error if we execute a batch operation without actual operations, e.g. when Lists was empty.
let hasUpdates = false;
Lists.find({todoCount: {$exists: false}}).forEach(list => {
  const todoCount = Todos.find({listId: list._id}).count();
  // We have to use pure MongoDB syntax here, thus the `{_id: X}`
  batch.find({_id: list._id}).updateOne({$set: {todoCount}});
  hasUpdates = true;
});

if(hasUpdates){
  // We need to wrap the async function to get a synchronous API that migrations expects
  const execute = Meteor.wrapAsync(batch.execute, batch);
  return execute();
}

其他选项包括从您的数据处理中删除反应性，因此更新不会全部自动发送到客户端。哪个更有意义

如果用户有活动会话，MeteorJS查询会非常慢

1 个答案: