阿里云MongoDB连接数满了？
用云服务的新手，估计都会遇到这样的问题：某天去到公司打开MongoChef，发现阿里云的MongoDB连不上了。
2017-05-06 18:34:18 星期六
结论：经过实践证明，就是因为中转服务器与MongoDB服务的连接没释放的原因，只要先断开rinetd后再重连即可！目前的解决方法是：在阿里云监控台设置短信通知连接数快满，然后登中转服务器重启rinted服务。可以优化成：设置脚本，让中转服务器每天定时重启rinted服务。
<h2>问题排查</h2>
<ul>
<li>网络断了？</li>
<li>阿里云中转服务器挂了？</li>
<li>MongoDB连接数满了？</li>
</ul>
ping一下百度，可以ping通，排除网络断了的bug。
ssh下阿里云的中转服务器，可以连上，排除阿里云中转服务器挂了的bug。
<h2>MongoDB连接数问题及解决方法</h2>
登上MongoDB控制台，发现连接数满了。百度之，得到一篇阿里云栖的博文<a href="https://yq.aliyun.com/articles/59283" title="《为什么 MongoDB 连接数被用满了？》">《为什么 MongoDB 连接数被用满了？》</a>
原来是我之前写代码时忘记写上<code>db.close()</code>，导致每次连接建立后都没释放。
<h2>如何在不重启阿里云MongoDB的情况下，强制释放已建立的连接？</h2>
然而改了代码，第二天有其他操作忘记加了释放连接的命令，也会导致连接数满，那么问题来了，如何在不重启MongoDB的情况下，强制释放已建立的连接呢？
为此提交了阿里云的工单，技术人员的回复是暂时没有可以解决的方法。
于是自己<code>google</code>之，查阅了<code>stackoverflow</code>，<code>mongodb doc</code>和<code>pymongo</code>的一些资料，获知了大概以下信息：
<ul>
<li>可以在终端中<code>mongo mongodb://user:password@URL:port/database</code>连接<code>MongoDB</code>，执行<code>db.serverStatus()</code>查看连接信息，执行<code>db.currentOp()</code> 查看当前操作，并可以用<code>db.killOp()</code>杀死操作。于是当然可以写代码杀死所有操作了。但是杀死这些操作，是否连接数就会减少还没试验。</p></li>
<li><p>据我快速扫描英文文档，如果没错的话，<code>pymongo</code>和<code>MongoDB</code>的机制已经是线程池的，可能是我插入数据的时候数据量太大，于是建立太多连接。只要完成操作，等一段时间，这些线程池中建立的连接自动会被释放回收。</p></li>
<li><p>在中转服务器上重启<code>rinetd</code>服务。假设有外接进程连接着<code>MongoDB</code>，并且不进行操作，而且<code>MongoDB</code>不会进行自动释放，那么将中转服务器的中转服务断开后，这些连接自然也就被中断释放了。作者就是进行这一步之后，使得连接数从180下降到40多。那么问题来了，如果是这个原因，那么剩下的40多连接数，是<code>MongoDB</code>在内网产生的吗？有待进一步研究。
经过实践证明，就是因为中转服务器与MongoDB服务的连接没释放的原因，只要先断开rinetd后再重连即可！
关于<code>rinetd</code>，祥见<a href="https://help.aliyun.com/knowledge_detail/39952.html?spm=5176.100241.0.0.vJ4Hbh" title="《通过公网连接云数据库 MongoDB--ECS Linux 篇》">《通过公网连接云数据库 MongoDB--ECS Linux 篇》</a></p></li>
</ul>
<h2>利用复制集（replica set）设计读压力分散，即低级的负载均衡</h2>
<p>让只有读操作的api连接到secondary（从）数据库上，primary（主）数据库只连接需要进行读写的api，就可以分散读压力，使得primary（主）数据库不会那么快满连接数。
当然，对代码的优化是必须的，如果资金充沛，那么提高<code>MongoDB</code>的硬件配置是最好不过的的。
<h2>小结</h2>
数据库技术（包括传统型如MySQL和大数据型MongoDB、Hadoop）是大数据时代的核心技术，不管是VR、物联网、人工智能还是数据挖掘，都离不开数据。打算在修炼python的同时，继续看《MongoDB 实战》，在工作中总结经验，深入了解底层机制，并且学下MySQL等传统数据库，假以时日，才能在数据库领域有所进展。
