本文将带你从0到1实现SpringBoot与MongoDB的高效集成，提供生产级最佳实践，代码简洁高效，性能优化到位，助你轻松斩获10万+阅读量！

为什么选择SpringBoot + MongoDB？

1. 开发效率：SpringBoot自动化配置 + MongoDB灵活文档模型
2. 性能优势：BSON二进制存储 + 内存映射引擎
3. 扩展性：分片集群轻松应对海量数据
4. 适用场景：物联网、实时分析、内容管理等高并发场景

一、环境准备（5分钟搞定）

1. 创建项目（Spring Initializr）

curl https://start.spring.io/starter.zip \
  -d dependencies=web,data-mongodb \
  -d packageName=com.example.mcpdemo \
  -d name=MCPDemo \
  -d type=maven-project \
  -o MCPDemo.zip

2. 关键依赖（pom.xml）

<dependencies>
    <!-- MongoDB 官方驱动 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-mongodb</artifactId>
    </dependency>
    
    <!-- 性能监控 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
    </dependency>
    
    <!-- 连接池优化 -->
    <dependency>
        <groupId>io.projectreactor</groupId>
        <artifactId>reactor-core</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

二、极简高效代码实现（核心四步法）

步骤1：配置优化（application.yml）

spring:
  data:
    mongodb:
      uri: mongodb://user:pass@cluster0-shard-00-00.xxx.mongodb.net:27017,cluster0-shard-00-01.xxx.mongodb.net:27017/dbname?ssl=true&replicaSet=Cluster0-shard-0&authSource=admin&retryWrites=true&w=majority
      auto-index-creation: true # 自动创建索引

# 连接池优化（生产环境必配）
      connection-pool:
        max-size: 100
        min-size: 10
        max-wait-time: 2000

步骤2：实体类设计（使用MongoDB特性）

@Document(collection = "products")
public class Product {
    @Id
    private String id; // MongoDB ObjectId自动转换
    
    @Indexed(unique = true) // 唯一索引
    private String sku;
    
    @TextIndexed // 全文索引
    private String description;
    
    @Field("price_in_cents") // 字段别名
    private int price;
    
    // GSON格式存储（优化查询性能）
    @Field(write = Field.Write.ALWAYS)
    private String attributesJson;
}

步骤3：Repository层（智能接口）

public interface ProductRepository extends MongoRepository<Product, String> {
    
    // 自动生成查询方法
    List<Product> findByPriceBetween(int min, int max);
    
    // 文本搜索（评分排序）
    @Query("{ $text: { $search: ?0 } }")
    List<Product> fullTextSearch(String keyword, Sort sort);
    
    // 聚合查询示例
    @Aggregation(pipeline = {
        "{ $match: { price: { $gt: ?0 } } }",
        "{ $group: { _id: null, total: { $sum: 1 } } }"
    })
    Long countProductsAbovePrice(int price);
}

步骤4：服务层（事务控制）

@Service
public class ProductService {
    
    @Autowired
    private ProductRepository repository;
    
    // 声明式事务
    @Transactional
    public Product updatePrice(String sku, int newPrice) {
        Product product = repository.findBySku(sku)
                          .orElseThrow(() -> new EntityNotFoundException());
        
        product.setPrice(newPrice);
        return repository.save(product);
    }
    
    // 批量插入优化
    public void batchInsert(List<Product> products) {
        try (MongoTemplate template = getMongoTemplate()) {
            template.insert(products, Product.class);
        }
    }
}

三、性能优化关键点

1. 索引策略

// 复合索引（减少回表查询）
@CompoundIndex(name = "price_category_idx", def = "{'price': 1, 'category': 1}")

2. 读写分离配置

spring:
  data:
    mongodb:
      read-preference: secondaryPreferred # 优先从节点读

3. 连接池参数优化

@Configuration
public class MongoConfig {
    
    @Bean
    public MongoClientSettings mongoSettings() {
        return MongoClientSettings.builder()
                .applyToConnectionPoolSettings(builder -> 
                    builder.maxSize(100)
                           .minSize(10)
                           .maxWaitTime(2000, TimeUnit.MILLISECONDS))
                .build();
    }
}

四、打包与部署（生产级方案）

1. Docker容器化部署

FROM adoptopenjdk:11-jre-hotspot
COPY target/mcp-demo.jar /app.jar

# 内存优化（根据容器规格调整）
ENV JAVA_OPTS="-XX:+UseContainerSupport -XX:MaxRAMPercentage=75"

ENTRYPOINT ["sh", "-c", "java $JAVA_OPTS -jar /app.jar"]

2. Kubernetes部署模板

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - name: app
        image: your-registry/mcp-demo:1.0.0
        env:
        - name: SPRING_DATA_MONGODB_URI
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: mongo-secret
              key: connection-string
        resources:
          limits:
            memory: "1Gi"
            cpu: "500m"
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /actuator/health
            port: 8080

3. 健康检查（Actuator集成）

curl http://localhost:8080/actuator/health/mongo

响应示例：

{
  "status": "UP",
  "details": {
    "version": "4.4.1",
    "clusterId": "Cluster0",
    "replicaSet": true
  }
}

五、性能压测结果（JMeter测试）

最佳实践总结：

1. 连接池：务必配置min/max连接数
2. 索引策略：覆盖查询 + 复合索引优先
3. 数据建模：使用内嵌文档减少JOIN
4. 读写分离：利用MongoDB副本集特性
5. 监控：集成Micrometer + Prometheus

避坑指南：避免N+1查询问题，使用@DBRef时要谨慎！