java 多线程访问mongodb速度和单线程差不多

我现在基于probalistic latent semantic indexing(plsa)做图像检索，我的方法和这篇论文很像，需要计算一个条件概率p(z|w,v,d),我直接定义成了“double pzdwtwv[][][][];”简单地说，z是主题，w是英文单词，v是视觉单词，d是文档，大小分别为12100500*7000，就是12个主题，100个英文单词，500个视觉单词，7000个文档，double型的话算下来大概32G，其中z和d的数目是确定的，每个d的w和v的数目是不确定的。

因为数组不能全部放进内存，所以把它放进数据库中，我的数据库是这样设计的，把四维数组拆成二维数组，每次读或写一个二维数组。

我使用了40个线程跑算法，数据库中在collection中每个键对应的值是一个二维数组，每次计算完这个二维数组后就写入数据库，我的方法是这样的：

public synchronized void update(int d, int t, double[][][] topic_pro )
    {
        if(ifTrainset)
            mongo.update(true, (d+1)*100 + t, topic_pro[t]);
        else
            mongo.update(false, (d+1)*100 + t, topic_pro[t]);
    }
pzdwtwv和pzdwtwv_test是不同的collection。

mongo.update方法是这样的:

public void update(boolean ifTrainset, int key, double[][] new_value)
    {
        BasicDBObject query = new BasicDBObject().append("key", key);

        BasicDBObject updated_element = new BasicDBObject();
        updated_element.append("$set", new BasicDBObject().append("value", new_value));

        if (ifTrainset)
        {
            p_z_d_wt_wv.update(query, updated_element, true, false);
        }else{
            p_z_d_wt_wv_test.update(query, updated_element, true, false);
        }
    }

另外，运行程序的时候，cpu利用率很低，大概7%~8%左右，但是内存几乎达到100%。 请问这个怎么解决