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CPU使用率過高的一般排查步驟如下：

1. 在DDS控制臺找到目標實例，單擊監控圖標， 然后在CPU頁簽下，查看CPU使用率較高的時間段。
2. 登錄對應的實例機器查看系統資源使用情況：首先使用Linux的系統監控工具（如top、htop）或Windows的任務管理器，查看系統整體的CPU使用率和其他資源使用情況。確認是否只有MongoDB進程占用大量CPU資源，還是其他進程也在競爭CPU資源。
3. 文檔數據庫服務查詢性能分析工具與方式：
   1. MongoDB Compass等工具來查看當前正在執行的查詢(MongoDB Compass 的下載與使用請參見Mongodb的官網下載)。
   2. 使用MongoDB shell的db.currentOp()命令,檢查是否有某個查詢或操作占用了大量CPU資源。

db.currentOp()命令解析：

例如：連接上Mongodb shell 執行以下操作：

> db.users.find({ age: { $gte: 18 } }).limit(10)
> db.currentOp()
{
  "inprog" : [
    {
      "opid" : 1290,                 // 操作的唯一標識符
      "op" : "query",                // 操作類型：查詢
      "ns" : "exampledb.users",      // 操作涉及的命名空間
      "query" : { "age" : { "$gte" : 18 } },   // 查詢條件
      "client" : "127.0.0.1:57852",  // 客戶端IP地址和端口
      "desc" : "conn211",            // 操作的描述信息
      "active" : true,               // 操作是否活動中
      "secs_running" : 5,            // 操作已經運行的時間（以秒為單位）
      "oplog" : false,
      "numYields" : 0,
      "locks" : {
        "Global" : "r",              // 全局讀鎖
        "MMAPV1Journal" : "r"        // MMAPv1引擎的日志讀鎖
      },
      "waitingForLock" : false,
      "msg" : "",
      "numYieldOps" : 0,
      "database" : "exampledb",
      "command" : {
        "find" : "users",            // 執行的命令：查找操作
        "filter" : { "age" : { "$gte" : 18 } },   // 過濾條件
        "limit" : 10                  // 限制結果數
      },
      "planSummary" : "COLLSCAN",    // 查詢執行計劃摘要
      "lsid" : {
        "id" : { "UUID" : "e45ea917-6c61-4a5e-8681-2da4af89aa29" },   // 會話ID
        "uid" : ObjectId("ea6a1a2570a062f88eac10f5")              // 用戶ID
      },
      "$clusterTime" : { "clusterTime" : Timestamp(1657796621, 1), "signature" : { "hash" : { "BsonData" : "wDUTByvnZXjN+MJB/M9Rlg==", "Length" : 28 }, "keyId" : 6963168194386045953 } },
      "stale" : false,
      "txnNumber" : 11,
      "startAt" : ISODate("2023-07-21T15:57:01.246Z"),
      "autocommit" : false,
      "lastWrite" : { "opTime" : { "ts" : Timestamp(1657796621, 1), "t" : 1 }, "lastWriteDate" : ISODate("2023-07-21T15:57:01Z"), "majorityOpTime" : { "ts" : Timestamp(1657796621, 1), "t" : 1 }, "majorityWriteDate" : ISODate("2023-07-21T15:57:01Z") },
      "activeShards" : {},
      "numShards" : 0,
      "shardName" : "",
      "hashed" : false,
      "batchSize" : 0,
      "mode" : "scanned"
    }
  ]
}

4. 確認索引使用情況：檢查數據庫中的索引是否被有效使用。缺少索引或索引使用不當可能導致查詢性能下降，從而導致高CPU使用率。
5. 長時間運行的查詢：檢查是否有長時間運行的查詢，這些查詢可能會占用大量CPU資源。優化查詢性能或者對長時間運行的查詢進行調整可能有助于降低CPU使用率。
6. 調整Write Concern：寫操作的Write Concern設置會影響數據寫入的確認方式，使用較高級別的Write Concern可能會導致CPU開銷增加。根據應用需求，選擇合適的Write Concern。
7. 硬件性能：確認文檔數據庫運行在性能良好的硬件上，包括CPU、內存和磁盤。如果硬件性能不足，可能會導致CPU使用率過高。
8. 日志記錄級別：考慮降低文檔數據的日志記錄級別，減少日志輸出對CPU的影響。
9. 壓力測試：進行壓力測試以模擬生產環境的負載，并觀察CPU使用率的變化。通過壓力測試可以更好地理解系統的瓶頸和性能問題。
10. 數據分片：如果數據量較大，可以考慮使用文檔數據庫服務的分片集群，將數據分散到多個節點上，以實現水平擴展和負載均衡。
11. 數據庫版本和配置：確保使用的文檔數據庫服務版本是較新的穩定版本，并根據硬件資源和負載情況合理配置文檔數據庫服務的參數。

                
注意
                
高CPU使用率可能是復雜的問題，可能有多個因素共同導致。在進行問題排查時，建議先在測試環境中進行實驗和測試，逐步排查可能的原因。如果問題持續存在，可以考慮尋求專業的文檔數據庫技術支持。