MongoDB是一种流行的非关系型数据库,常采用高性能的固态盘作为存储设备,但由于其写入数据不均衡的特点,导致固态盘上存储的数据存在碎片化的问题。应用多流固态盘可以缓解数据碎片化,但需要设计一种流管理策略,生成数据的预期寿命来引导多流固态盘合理放置数据。然而,现有手动流管理策略采用基于文件类型的分流方法,无法对文件内不同冷热的数据进行分流,现有自动流管理策略采用基于固态盘逻辑块地址的分流方法,无法利用数据类型语义进行分流。为了解决基于固态盘的MongoDB的写性能问题,提出一种基于MongoDB的多流固态盘自适应流管理策略MAStream（MongoDB-based Adaptive Stream Management Strategy）。MAStream基于SPDK（Storage Performance Development Kit）用户态I/O栈进行了多个层次的流管理设计。在文件系统层设计了自适应分流策略,自适应分流策略对元数据文件和日志文件以文件为单位分流,对数据文件以冷热不同的上下半部为单位分流,对冷热随机分布的索引文件以数据块为单位分流,做到了高效且精准的分流。在通用块层设计了虚拟流二次分流策略,虚拟流二次分流策略引入了虚拟流的概念,为自适应分流策略提供数量不受限的虚拟流,同时设计了相应算法将热度相近的虚拟流映射到同一个物理流。在设备驱动层,基于NVMe指令机制设计了物理流管理机制,用于获取物理流信息和下发多流写。通过多层次的流管理设计,MAStream具有较好的写性能。基于开源的MongoDB和SPDK实现了MAStream系统原型,并使用真实的多流固态盘Huawei ES3600P V5进行了性能测试评估。测试结果表明,在写比例较高的负载下,与原始MongoDB相比,性能提升了14.1%～24.4%,写放大降低了11.1%～18.4%;与手动流管理策略Manual Stream相比,性能提升了8%～16.5%,写放大降低了8.3%～14.9%;与自动流管理策略Auto Stream相比,性能提升了4.1%～8.1%,写放大降低了5%～8.8%。