配置自动伸缩

符合条件的响应式自动伸缩集群

Atlas 集群层级响应式自动伸缩适用于 General 和 Low-CPU 集群类下的所有专用集群层。

Atlas 如何扩展集群层

Atlas依赖托管网络探测（ping）数据来做出自动扩展决策。无论是否启用了自动伸缩，专用集群数据节点都会持续将此网络探测（ping）数据发送到控制平面。启用自动伸缩后，如果满足扩展条件， Atlas可以立即使用这些历史数据进行扩展。

Atlas分析以下集群指标，以确定何时对集群进行响应式扩展，以及是扩展还是缩减集群层：

• 规范化系统 CPU 利用率

• 系统内存利用率

Atlas 会根据可用节点内存和总内存来计算系统内存利用率，如下所示：

(memoryTotal - (memoryFree + memoryBuffers + memoryCached)) / (memoryTotal) * 100

在前面的计算中，memoryFree、memoryBuffers 和 memoryCached 是 Atlas 可以回收用于其他目的的可用内存量。要了解更多信息，请参阅查看可用指标中的 System Memory（系统内存）部分。

如果新的集群层超出指定的 Minimum 和 Maximum Cluster Size 范围，Atlas 不会扩展您的集群层。

Atlas 可将您的集群扩展到同一类中的其他层。例如，Atlas 可将 General 集群扩展到其他 General 集群类型，但不会将 General 集群扩展到 Low-CPU 集群类型。

为了确保适当的集群资源利用率，确切的响应式自动伸缩标准可能会发生变化。

如果您部署只读节点并希望集群更快地扩展，请考虑调整副本集扩展模式。

响应式扩展集群层

为了管理应用程序的动态工作负载，Atlas会在本节描述的条件下扩展集群中的节点。

为了帮助您解释这些条件， Atlas使用以下 CPU 利用率概念：

• 基准 CPU 利用率：云提供商保证为您的实例提供完整 CPU 的比例，对于可突发实例类型，通常为 20%–50%。在Atlas指标中不可见。

• 绝对系统 CPU 利用率：所有内核的 CPU 总使用率的总和。在Atlas指标中显示为 System CPU。Atlas不会直接使用此值来制定自动伸缩决策。

• Relative System CPU Utilization: The value Atlas uses for autoscaling decisions on M10 and M20 clusters. Calculated as the Normalized System CPU value divided by the baseline CPU utilization. This value is not directly visible in Atlas metrics, and the baseline CPU percentage is not exposed in the metrics panel. To estimate it, divide your Normalized System CPU reading by a baseline value in the 20%–50% range typical of burstable instance types. Atlas caps this value at 100% even when the calculation exceeds it.

If the next cluster tier is within your Maximum Cluster Size range, Atlas scales operational nodes in your cluster up to the next tier if at least one of the following criteria is true for any cluster node of this type.

• M10 和 M20 个集群：

  • AWS. The average normalized Relative System CPU Utilization has exceeded 90% for the past 20 minutes and the average non-normalized Absolute System CPU Utilization for CPU steal has exceeded 30% for the past 3 minutes.

  • Azure. The average normalized Relative System CPU Utilization has exceeded 90% for the past 20 minutes and the average non-normalized Absolute System CPU Utilization for softIRQ has exceeded 10% for the past 3 minutes.

  • The average normalized Absolute System CPU Utilization has exceeded 90% of resources available to the cluster for the past 20 minutes.

  • The average normalized Relative System CPU Utilization has exceeded 75% of resources available to the cluster for the past one hour.

  • The average System Memory Utilization has exceeded 90% of resources available to the cluster for the past 10 minutes. To learn how Atlas calculates the amount of system memory utilization, see How Atlas Scales Cluster Tier.

  • 过去一小时内，平均 System Memory Utilization 已超过集群可用资源的 75%。

  注意

  For M10 and M20 tiers, Atlas bases CPU thresholds on the instance baseline CPU utilization rather than the standard 100% baseline. The baseline is not exposed in the Atlas metrics panel and can range from 20%–50% for burstable instance types. See the AWS burstable instances documentation for the Baseline CPU utilization per vCPU column. Using 20% as a lower-end estimate, the effective absolute CPU thresholds are at most:

  • The 75% Relative System CPU Utilization threshold equals 15% absolute CPU (75% of 20%).

  • The 90% Relative System CPU Utilization threshold equals 18% absolute CPU (90% of 20%).

  If a scale-up occurs when Normalized System CPU appears low, contact MongoDB Support.

• M30+ 集群：

  • 过去 10 分钟内，平均Normalized System CPU已超过集群可用资源的 90%。

  • 过去一小时内，平均 Normalized System CPU 已超过集群可用资源的 75%。

  • 过去 10 分钟内，平均System Memory Utilization已超过集群可用资源的 90%。

  • 过去一小时内，平均 System Memory Utilization 已超过集群可用资源的 75%。

这些阈值可确保集群在高负载时快速扩展，并且应用程序可以处理流量或使用量的峰值，从而保持性能和可靠性。

为实现最佳资源利用率和成本配置，Atlas 会在以下情况下避免将集群扩展到下一个层级：

• M10 或 M20 集群在过去 20 分钟或 1 小时内已进行扩展，具体取决于阈值。

• M30+ 集群在过去 10 分钟或 1 小时内已进行扩展，具体取决于阈值。

例如，如果自 12:00 以来集群层没有发生变化，则当集群的当前标准化系统 CPU 利用率大于 90% 时，Atlas 将在 12:10 扩展 M30+ 集群。

响应式缩减集群层扩展

为了优化费用，Atlas会在本节描述的条件下以被动方式缩减集群中的节点。

如果下一个最低的集群层在 Minimum Cluster Size 范围内，并且指定集群类型的所有节点都满足以下所有条件，则 Atlas 会将集群中的节点缩减到下一个最低层：

• 所有节点：

  • Atlas 在过去的 24 小时内没有缩小集群（无论是手动还是自动）。

  • 在过去 24 小时内，Atlas 没有预配或恢复集群的运行。

  • Atlas在过去 12 小时内未停止和重新启动任何集群节点。

• 操作节点：

  • 至少在过去 10 分钟 和 过去 4 小时内，平均 Normalized System CPU 低于集群可用资源的 45%。Atlas使用“4 小时平均值”检查点来指示 CPU 负载已稳定在观察到的水平上。Atlas使用“10 分钟平均”检查点作为指标，表明最近没有发生任何 CPU 峰值，而Atlas未使用“4 小时平均”检查点捕获。

    注意

    For M10 and M20 tiers, Atlas applies the 45% CPU threshold relative to the instance baseline CPU utilization rather than the standard 100% baseline. Using 20% as a lower-end estimate, the effective absolute CPU threshold for scale-down is approximately 9% (45% of 20%).

  • The average WiredTiger cache usage is below 90% of the maximum WiredTiger cache size for at least the last 10 minutes AND the last 4 hours at the current cluster tier size. This indicates to Atlas that the current cluster isn't overloaded.

  • 在新的较低集群层水平，预计总系统内存利用率在至少过去 10 分钟和过去 4 小时内低于 60%。Atlas 按如下方式计算前面语句中提到的预计总内存使用量。

    Atlas measures the current memory usage and replaces the current WiredTiger cache usage size with 80% of the WiredTiger cache size on the new lower tier cluster.

    接下来，Atlas 会检查在新的层级大小水平上，预计总内存使用量是否至少在过去 4 小时和 10 分钟内低于 60%。

    注意

    Atlas在其内存计算中包含WiredTiger缓存，以使缓存已满但流量较低的集群更有可能扩展。此检查应用两个阈值：

    • 90%：当前层级的WiredTiger缓存使用率必须低于其最大大小的 90%。如果超过此限制， Atlas将不会扩展。

    • 60%：新的较低层级上的预计总内存必须低于 60%。为了计算此投影， Atlas假设新层级上的WiredTiger缓存使用率为该层最大缓存大小的 80%。

  这些条件可确保 Atlas 缩减集群中的操作节点，防止出现高利用率状态。

  注意

  Atlas evaluates memory-based scaling using a projected metric that differs from the System Memory Utilization shown in the Atlas UI. If a scale-down does not occur when System Memory Utilization appears low, contact MongoDB Support.

• 分析节点：

  • 过去 24 小时的平均 Normalized System CPU 和 System Memory Utilization 低于集群可用资源的 50%。

  注意

  M10 和 M20 集群使用较低的阈值来考虑云提供商在突发周期后设置的 CPU 使用上限。这些阈值因您的云提供商和集群层而异。

扩展分片集群

Atlas 使用与副本集相同的条件自动伸缩分片集群的集群层。Atlas 会应用以下规则：

• 默认下，为具有自动伸缩的分片的集群启用独立分片扩展。启用独立分片扩展后， Atlas中的自动伸缩功能会独立评估和扩展每个分片。独立分片扩展要求最小分片大小不小于最大分片以下的两个集群层，以保持可用性和性能。如果Atlas为此类集群触发自动伸缩，并扩展最大的分片，它还会在必要时扩展较小的分片，以确保一致的可用性和性能。

• 如果分片内的操作或分析节点满足自动伸缩的条件，则只有该特定分片上的操作或分析节点会更改层级。

• The Config server replica set doesn't auto-scale. However, a Config Shard does auto-scale.

Scaling a Gen2 Dedicated Cluster

Atlas auto-scales the cluster tier for Gen2 Dedicated clusters using the same criteria as replica sets. Atlas applies the following rules:

• Your cluster's current tier, minimum auto-scaling bound, and maximum auto-scaling bound must all be within the same generation.

• M10 和 M20 集群与代际无关。Atlas 可以将 M10 或 M20 集群自动伸缩为 Gen1 或 Gen2 集群。

  For example, if the maximum auto-scaling bound is a Gen1 cluster tier, Atlas auto-scales the cluster into Gen1. If the maximum auto-scaling bound is a Gen2 cluster tier, Atlas auto-scales the cluster into Gen2. You can also use M10 or M20 as the minimum auto-scaling bound for both Gen1 and Gen2 clusters.

如果您尝试执行以下任一操作，Atlas Administration API 将返回 INVALID_ATTRIBUTE 错误：

• 将集群的代际更改为与该集群自动伸缩边界的代际不同的代际。

• 将集群的自动伸缩边界设置为一个属于不同代际的 M30+ 层级集群。

预测性自动伸缩的行为

以下声明描述了预测性自动伸缩的工作原理：

• Atlas会尝试在预测负载到达之前扩展集群实例大小。

• 当Atlas根据预测指标对集群进行预测性扩展时，它一次最多可以扩展两个层级。

• 预测性自动伸缩仅应用于计算，不应用于存储。

• 预测性自动伸缩遵循现有自动伸缩的最小和最大实例大小。

• 当Atlas无法使用预测性自动伸缩来扩展集群时，它会转而使用响应式自动伸缩。

• 预测性自动伸缩仅支持升级。不存在预测性扩展缩减。Atlas使用响应式自动伸缩，在工作负载减少时自动扩展集群规模。

• 如果预测性扩展计划在下一个 1 小时内进行，Atlas会跳过被动式下行扩展。

• 如果您使用独立分片扩展，并在集群上启用并激活预测性自动伸缩后添加一个或多个分片，则这些新分片不会进行预测性自动伸缩，直到两周后，即确定其工作负载模式。同时，这些分片在Atlas中使用响应式自动伸缩行为。

符合预测性自动伸缩条件的集群

Atlas对符合条件的集群使用预测性自动伸缩。符合预测性自动伸缩的集群必须满足以下所有条件：

• 属于 General 和 Low-CPU集群类。

• 具有 M30 或更高的层级。

• 启用自动伸缩。如果启用缩减，自动伸缩的最小实例大小应等于或大于 M30。

• 已活跃至少两周。

• 不使用NVMe 存储或不属于 Local NVMe SSD集群类。

• Not be a Gen2 Dedicated Cluster.

此外，以下条件会影响Atlas是否对符合条件的集群使用预测性自动伸缩：

• 预测性自动伸缩仅应用于可选节点和只读节点。Atlas 不会对搜索或分析节点使用预测性自动伸缩。

• 预测性自动伸缩可能无法预测任何符合条件的集群中的非周期性和高度动态的工作负载峰值。在这些情况下，Atlas依赖于响应式自动伸缩。

集群层和集群存储可以并行伸缩

作为自动伸缩的一部分，当Atlas尝试自动扩展集群存储容量时，它可能需要将存储扩展到当前集群层支持的范围之外。为了帮助确保您的集群不会出现任何停机，Atlas会扩展您的集群层（除了集群存储之外）以适应新的存储容量。

On Azure, if you enable auto-scaling on a cluster deployed in one of the regions that support Extended Storage/IOPS, and the current IOPS is lower than the default IOPS for the auto-scaled disk size, Atlas increases the alloted number of IOPS in the IOPS slider and notifies you in the UI. To learn more, see Configure Extended Storage/IOPS on Azure.

如果您指定的最大群集层无法支持新的存储容量，Atlas 会：

1. 将最大集群层提升到可容纳新存储容量的下一个最低层。

2. 将集群层扩展至新的最高层。

如果 Atlas 尝试缩减您的集群层，而目标层无法支持您当前的磁盘容量和/或预配的 IOPS，则 Atlas 不会缩减您的集群。在这种情况下，Atlas 会根据当前集群层与配置的最大集群层之间的关系来更新您的自动伸缩设置：

• 如果集群当前处于配置的最大集群层，Atlas 会禁止集群自动缩小规模，因为所有较小的层将无法容纳必要的存储设置。如果要重新启用向下自动伸缩，则必须在群集设置中手动执行此操作。

• 如果集群当前未处于配置的最大集群层，Atlas 会将最小集群层提升至当前集群层。在这种情况下，Atlas 不会禁用向下自动伸缩。

当存储设置与工作负载不匹配时，这种自动扩展逻辑可减少停机时间。

Oplog 注意事项

Atlas 会根据最小 oplog 保留窗口或 oplog 大小来管理 oplog 条目，具体取决于您是否选择使用存储自动伸缩。要了解详情，请参阅 Oplog 大小行为。Atlas 默认启用存储自动伸缩。

集群层扩展缩减的注意事项

您可以在“编辑集群”页面中手动减少集群层。手动扩展集群层时，应用以下事项：

• 估算部署的工作负载范围，然后将 Minimum Cluster Size 的值设置为具有足够容量来处理部署工作负载的集群层。请考虑集群活动中任何可能的峰值或低谷。

• 您无法扩展到小于 M10 的集群层。

• 您选择的最低集群层不能低于集群的当前磁盘配置。如果您的存储增加超出了最低集群层支持的范围，并且Atlas增加的集群存储配置超出了最低集群层支持的范围，则Atlas会自动将您的最低集群层调整到支持集群当前存储要求的层级。

  例子

  您已将自动伸缩边界设立为 M20 - M60 ，当前集群层为 M40，磁盘容量为 200 GB。Atlas 会触发磁盘自动伸缩事件，将容量增加到 320 GB ，因为当前磁盘使用量超过 180 GB，即超过 200 GB容量的 90%。

  Atlas采取以下行动：

  1. 将集群层级下限提升到可容纳新存储容量的下一个最低层级 M30。M20 支持的最大存储容量为 256GB，因此它不再是有效的自动伸缩限制。

  2. 确定当前实例大小 M40 支持新的磁盘配置。磁盘自动伸缩事件成功。

默认启用自动伸缩

创建新集群时，Atlas会为集群层和集群存储启用自动伸缩（预测性和响应性）。（预测性自动伸缩仅影响集群层，不影响存储。）您无需显式启用自动伸缩。如果您愿意，可以 选择退出 集群层和集群存储。

启用自动伸缩后，您的集群可以自动执行以下操作：

• 根据集群和工作负载负载资格，使用反应性或预测性自动伸缩，通过更高的集群层进行扩展以增加功能。

• 使用 响应式自动伸缩将当前集群层降低到较低的集群层。

在Auto-scale选项的Cluster tier部分中，您可以指定集群可自动扩展到的Maximum Cluster Size和Minimum Cluster Size值。Atlas 会按以下方式设置这些值：

• 已将Maximum Cluster Size设为当前集群层的上一层级。

• 已将 Minimum Cluster Size（最小集群大小）设为当前集群层。

此外，如果您的集群符合条件并且其工作负载是周期性且可预测的，Atlas可能会使用预测性自动伸缩。

使用 Atlas CLI 和 Atlas 管理 API 启用自动伸缩。

在使用 Atlas CLI 或 Atlas 管理 API 创建或更新集群时，您可以为计算和存储启用自动伸缩。以下示例展示了如何为可选举节点和分析节点启用自动伸缩。将集群层和业务设置替换为您需要的设置。

{
  "replicationSpecs": [
    {
      "regionConfigs": [
        {
          "providerName": "{CLOUD-PROVIDER}",
          "regionName": "{REGION-NAME}",
          "priority": 7,
          "electableSpecs": {
            "instanceSize": "{INSTANCE-SIZE}",
            "nodeCount": 3
          },
          "analyticsSpecs": {
            "instanceSize": "{ANALYTICS-INSTANCE-SIZE}",
            "nodeCount": 1
          },
          "autoScaling": {
            "compute": {
              "enabled": true,
              "scaleDownEnabled": true,
              "minInstanceSize": "{MIN-INSTANCE-SIZE}",
              "maxInstanceSize": "{MAX-INSTANCE-SIZE}"
            },
            "diskGB": {
              "enabled": true
            }
          },
          "analyticsAutoScaling": {
            "compute": {
              "enabled": true,
              "scaleDownEnabled": true,
              "minInstanceSize": "{MIN-ANALYTICS-INSTANCE-SIZE}",
              "maxInstanceSize": "{MAX-ANALYTICS-INSTANCE-SIZE}"
            },
            "diskGB": {
              "enabled": true
            }
          }
        }
      ]
    }
  ]
}

atlas api clusters updateCluster \
  --version 2024-10-23 \
  --clusterName {CLUSTER-NAME} \
  --groupId {GROUP-ID} \
  --file payload.json

curl --header "Authorization: Bearer {ACCESS-TOKEN}" \
     --header "Accept: application/vnd.atlas.2025-03-12+json" \
     --header "Content-Type: application/json" \
     --include \
     --request PATCH "https://cloud.mongodb.com/api/atlas/v2/groups/{GROUP-ID}/clusters/{CLUSTER-NAME}" \
     --data '{
     "replicationSpecs": [
       {
         "regionConfigs": [
           {
             "providerName": "{CLOUD-PROVIDER}",
             "regionName": "{REGION-NAME}",
             "priority": 7,
             "electableSpecs": {
               "instanceSize": "{INSTANCE-SIZE}",
               "nodeCount": 3
             },
             "autoScaling": {
               "compute": {
                 "enabled": true,
                 "scaleDownEnabled": true,
                 "minInstanceSize": "{MIN-INSTANCE-SIZE}",
                 "maxInstanceSize": "{MAX-INSTANCE-SIZE}"
               },
               "diskGB": {
                 "enabled": true
               }
             },
             "analyticsSpecs": {
               "instanceSize": "{ANALYTICS-INSTANCE-SIZE}",
               "nodeCount": 1
             },
             "analyticsAutoScaling": {
               "compute": {
                 "enabled": true,
                 "scaleDownEnabled": true,
                 "minInstanceSize": "{MIN-ANALYTICS-INSTANCE-SIZE}",
                 "maxInstanceSize": "{MAX-ANALYTICS-INSTANCE-SIZE}"
               },
               "diskGB": {
                 "enabled": true
               }
             }
           }
         ]
       }
     ]
   }'

查看集群层自动伸缩选项

要查看已为集群层和存储启用的自动伸缩选项，请执行以下操作：

选择退出集群层自动伸缩

要选择退出集群自动伸缩（增加集群层），请在创建新集群时导航到 Cluster Tier（集群层）菜单，然后取消选中 Auto-scale（自动伸缩）部分中的 Cluster Tier Scaling（集群层伸缩）复选框。

要选择禁用集群自动缩放（降低集群层），请在创建新集群时导航至 Cluster Tier（集群层）菜单，然后取消选中 Auto-scale（自动伸缩）部分的 Allow cluster to be scaled down（允许集群缩减）复选框。

启用有效字段

--header "Use-Effective-Instance-Fields: true"

  resource "mongodbatlas_advanced_cluster" "this" {
      project_id           = mongodbatlas_project.this.id
      name                 = var.cluster_name
      cluster_type         = var.cluster_type
      use_effective_fields = true
      replication_specs    = var.replication_specs
      tags                 = var.tags
    }

有效字段的行为

总体而言，有效字段行为属于以下三种情况之一：

  {
  "replicationSpecs": [
    {
      "regionConfigs": [
        {
          "analyticsAutoScaling": {
            "compute": {
              "maxInstanceSize": "M30",
              "minInstanceSize": "M10",
              "enabled": true,
              "scaleDownEnabled": true
            },
            "diskGB": {
              "enabled": true
            }
          },
          "autoScaling": {
            "compute": {
              "maxInstanceSize": "M30",
              "minInstanceSize": "M10",
              "enabled": true,
              "scaleDownEnabled": true
            },
            "diskGB": {
              "enabled": true
            }
          },
          "effectiveAnalyticsSpecs": {
            "instanceSize": "M30",
            "diskIOPS": 3000,
            "diskSizeGB": 100.0,
            "ebsVolumeType": "STANDARD",
            "nodeCount": 0
          },
          "effectiveElectableSpecs": {
            "instanceSize": "M30",
            "diskIOPS": 3000,
            "diskSizeGB": 100.0,
            "ebsVolumeType": "STANDARD",
            "nodeCount": 3
          },
          "effectiveReadOnlySpecs": {
            "instanceSize": "M30",
            "diskIOPS": 3000,
            "diskSizeGB": 100.0,
            "ebsVolumeType": "STANDARD",
            "nodeCount": 0
          },
          "electableSpecs": {
            "instanceSize": "M20",
            "diskSizeGB": 50.0,
            "nodeCount": 3
          },
          "priority": 7,
          "providerName": "AWS",
          "regionName": "US_EAST_1"
        }
      ],
      "zoneId": "6924a70c67695449ba5625ce",
      "zoneName": "Zone 1"
    }
  ]
}

  {
  "replicationSpecs": [
    {
      "regionConfigs": [
        {
          "effectiveAnalyticsSpecs": {
            "instanceSize": "M30",
            "diskIOPS": 3000,
            "diskSizeGB": 100.0,
            "ebsVolumeType": "STANDARD",
            "nodeCount": 0
          },
          "effectiveElectableSpecs": {
            "instanceSize": "M30",
            "diskIOPS": 3000,
            "diskSizeGB": 100.0,
            "ebsVolumeType": "STANDARD",
            "nodeCount": 3
          },
          "effectiveReadOnlySpecs": {
            "instanceSize": "M30",
            "diskIOPS": 3000,
            "diskSizeGB": 100.0,
            "ebsVolumeType": "STANDARD",
            "nodeCount": 0
          },
          "electableSpecs": {
            "instanceSize": "M30",
            "diskSizeGB": 100.0,
            "nodeCount": 3
          },
          "priority": 7,
          "providerName": "AWS",
          "regionName": "US_EAST_1"
        }
      ],
      "zoneId": "6924a70c67695449ba5625ce",
      "zoneName": "Zone 1"
    }
  ]
}

{
  "replicationSpecs": [
    {
      "regionConfigs": [
        {
          "analyticsAutoScaling": {
            "compute": {
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