云数据库 MongoDB 版支持审计日志功能。本文通过基准测试，量化分析开启审计日志对实例性能的影响，帮助您评估开启审计日志的性能开销。
测试结论
根据测试结果，开启审计日志对云数据库 MongoDB 版实例的性能影响如下：
纯写场景（纯插入或纯更新）：CPU 使用率上涨约 3 个百分点（15%~20%），响应时间和吞吐量无明显变化。
读写混合场景：CPU 使用率无明显变化，但读写性能下降约 15%~20%。具体表现为写操作平均响应时间增加 500~700 μs，读操作平均响应时间增加 150~300 μs，吞吐量下降 15%~20%。
测试环境
配置项 | 压测ECS实例 | MongoDB实例 |
地域及可用区 | 华东1（杭州）可用区J | 华东1（杭州）可用区J |
网络类型 | 专有网络VPC | 专有网络VPC |
实例规格族 | 计算型实例 c8i | 独享型 |
实例规格 | ecs.c8i.4xlarge（16核 32 GB） | mdb.shard.8x.16xlarge.d（64核512GB） |
存储类型 | ESSD PL0云盘（系统盘），无数据盘 | ESSD PL1 云盘 |
带宽 | 100Mbps | 350Mbps |
存储空间 | 40 GiB（系统盘） | 470 GB |
拓扑结构 | - | 标准副本集实例（三节点，一个主节点、一个从节点和一个隐藏节点） |
镜像版本 | CentOS 7.8 64位 | - |
实例内核版本 | - | MongoDB 6.0（内核小版本 7.0.23） |
读写关注级别（Read/Write Concern） | - | Default read/write concern |
压测ECS实例和云数据库MongoDB实例在同一地域及可用区，RTT（Round-Trip Time，往返时延）约为0.104 ms。
测试工具
本文使用开源基准测试工具 YCSB（Yahoo! Cloud Serving Benchmark）0.17.0 版本进行测试。
YCSB 是一款 Java 编写的支持多种数据库的性能基准测试工具。安装和使用方法，请参见YCSB。
测试方案
将 ECS 实例的主私网IP添加到云数据库 MongoDB 实例的白名单中。添加方法，请参见修改白名单。
说明您可以登录ECS 控制台，在实例详情页面的网络信息区域查看 ECS 实例的主私网IP。
远程连接 ECS 实例。连接方法，请参见连接ECS实例。
使用YCSB工具加载测试数据。
./bin/ycsb load mongodb -s -p workload=site.ycsb.workloads.CoreWorkload -p recordcount=10000000 -p mongodb.url="mongodb://root:xxx@dds-bp1be0f4f3bbdxxxx.mongodb.rds.aliyuncs.com:3717,dds-bp1be0f4f3bbdxxxx.mongodb.rds.aliyuncs.com:3717/admin?replicaSet=mgset-xxxx" -threads 300请根据实际情况修改以下参数：
recordcount=10000000：加载至 MongoDB 实例的数据总量。本次测试加载 1000 万条数据。mongodb.url="mongodb://root:xxx@dds-bp1be0f4f3bbdxxxx.mongodb.rds.aliyuncs.com:3717,dds-bp1be0f4f3bbdxxxx.mongodb.rds.aliyuncs.com:3717/admin?replicaSet=mgset-xxxx"：MongoDB 实例的连接地址。本文使用 root 账号连接 admin 数据库。说明您可以登录云数据库MongoDB控制台，在数据库连接页面的私网连接区域查看连接地址。
threads=300：客户端的并发线程数。
执行以下命令进行性能基准测试。以下示例为纯更新场景（update 100%）的测试命令：
./bin/ycsb run mongodb -s -p workload=site.ycsb.workloads.CoreWorkload -p recordcount=10000000 -p operationcount=500000000 -p insertproportion=0 -p readproportion=0 -p updateproportion=1 -p requestdistribution=zipfian -p mongodb.url="mongodb://root:xxx@dds-bp1be0f4f3bbdxxxx.mongodb.rds.aliyuncs.com:3717,dds-bp1be0f4f3bbdxxxx.mongodb.rds.aliyuncs.com:3717/admin?replicaSet=mgset-xxxx" -threads 300 -target 100000您需要修改如下参数值：
recordcount=10000000：已加载到 MongoDB 实例的数据总量。需与步骤三中的值一致。operationcount=500000000：执行读写测试的总操作次数。本次测试为 5 亿次。insertproportion=0：插入操作比例。取值范围为 0~1，其中 1 表示 100%。readproportion=0：读操作比例。取值范围为 0~1。updateproportion=1：更新操作比例。取值范围为 0~1。mongodb.url="mongodb://root:xxx@dds-bp1be0f4f3bbdxxxx.mongodb.rds.aliyuncs.com:3717,dds-bp1be0f4f3bbdxxxx.mongodb.rds.aliyuncs.com:3717/admin?replicaSet=mgset-xxxx"：MongoDB 实例的连接地址，与上一步获取方式一致。threads=300：客户端的并发线程数。target=100000：目标吞吐量（ops/sec）。本次测试目标为每秒 10 万次操作。
测试结果
环境说明
实例规格 | MongoDB版本 | recordcount | threads |
64核512GB（独享型） | MongoDB 6.0（内核小版本 7.0.23） | 10000000 | 300 |
场景说明
insert:read:update=100:0:0：纯插入场景。为 insert 操作开启审计日志。insert:read:update=0:0:100：纯更新场景。为 update 操作开启审计日志。insert:read:update=50:50:0：50% 插入 + 50% 读。为 insert、query 操作开启审计日志。insert:read:update=0:50:50：50% 读 + 50% 更新。为 query、update 操作开启审计日志。insert:read:update=30:70:0：30% 插入 + 70% 读。为 insert、query 操作开启审计日志。insert:read:update=0:70:30：70% 读 + 30% 更新。为 query、update 操作开启审计日志。
指标说明
CpuUsage：实例 CPU 使用率，反映业务负载。MongoDB_RT：实例平均响应时间，包含 writes_avg_rt（写平均响应时间）和 reads_avg_rt（读平均响应时间）。MongoDB_Opcounters：实例操作吞吐量（ops/sec），统计 query、insert、update 等操作的每秒计数。
测试结果
下表展示各场景下开启审计日志前后的性能变化。
测试场景 | CpuUsage | MongoDB_RT | MongoDB_Opcounters |
纯插入（100:0:0） | 上涨 3 个百分点（+15%） | 无明显变化 | 无明显变化 |
纯更新（0:0:100） | 上涨 3 个百分点（+20%） | 无明显变化 | 无明显变化 |
50% 插入 + 50% 读（50:50:0） | 无明显变化 | writes_avg_rt +700 μs（+20%）；reads_avg_rt +300 μs（+250%） | query 降低 5000（-20%）； insert 降低 5000（-20%） |
50% 读 + 50% 更新（0:50:50） | 无明显变化 | writes_avg_rt +500 μs（+18%）；reads_avg_rt +150 μs（+200%） | query 降低 5000（-15%）； update 降低 5000（-15%） |
30% 插入 + 70% 读（30:70:0） | 无明显变化 | writes_avg_rt +600 μs（+20%）；reads_avg_rt +300 μs（+270%） | query 降低 12,000（-20%）； insert 降低 5000（-20%） |
70% 读 + 30% 更新（0:70:30） | 无明显变化 | writes_avg_rt +500 μs（+20%）；reads_avg_rt +150 μs（+150%） | query 降低 10,000（-15%）；update 降低 5000（-15%） |
测试结果分析
纯写场景（纯插入或纯更新）：开启审计日志后，CPU 使用率上涨约 3 个百分点，但响应时间和吞吐量均无明显变化。审计日志对纯写操作的性能影响较小。
读写混合场景：开启审计日志后，CPU 使用率无明显变化，但读写性能整体下降 15%~20%。其中写操作的平均响应时间增加 500~700 μs，读操作的平均响应时间增加 150~300 μs。
reads_avg_rt 的百分比增长较高（150%~270%），是因为读操作的基线响应时间较低（约 100 μs 级别），绝对增量仅为 150~300 μs。