为什么 MongoDB 连接数被用满了?

使用 MongoDB 时,可能会遇到因为 mongod 连接数用满了,导致客户端无法连接的问题。mongod的最大连接数通过 net.maxIncomingConnections 指定,默认值为1000000,相当于没有限制,生产环境强烈建议根据实际需求配置,以避免客户端误用导致 mongod 负载过高。

Mongod 为什么需要限制连接数?

Mongod 的服务模型是每个网络连接由一个单独的线程来处理,每个线程配置了1MB 的栈空间,当网络连接数太多时,过多的线程会导致上下文切换开销变大,同时内存开销也会上涨。

详细的分析参考 云数据库MongoDB为什么需要限制连接数?

Driver如何使用?

MongoDB 各个语言的Driver 基本都会封装包含一个 MongoClient 的对象(不同语言的 Driver 名字可能稍有不同),通常应用在使用时通过 MongoDB connection string URI 来构造一个全局的 MongoClient,然后在后续的请求中使用该全局对象来发送请求给Mongod。

应用使用的方式大致类似于

// 通常的用法

// global MongoClient object
mongoClient = new MongoClient("mongodb://root:****@host1:port1,host2:port2/admin?replicaSet=repl00& maxPoolSize=100");

// request1
db1 = mongoClient.getDatabase("db1");
coll1 = db1.getCollection("coll1");
coll1.find({...})

// request2
db2 = mongoClient.getDatabase("db2");
coll2 = db2.getCollection("coll2");
coll2.update({...})

// requestN
...

通常每个 MongoClient 会包含一个连接池,默认大小为100,也可以在构造 MongoClient 的时候通过 maxPoolSize 选项来指定。

一种典型的错误使用方式是,用户为每个请求都构造一个 MongoClient,请求结束释放 MongoClient(或根本没释放),这样做问题是请求模型从长连接变成了短连接,每次短连接
都会增加『建立 tcp 连接 + mongodb鉴权』的开销,并且并发的请求数会受限于连接数限制,极大的影响性能;另外如果 MongoClient 忘记释放,会导致MongoClient 连接池里连接一直保持着,最终耗光所有的可用连接。

// 错误的用法
// request1
mongoClient = new MongoClient("mongodb://root:****@host1:port1,host2:port2/admin?replicaSet=repl00& maxPoolSize=100");
db1 = mongoClient.getDatabase("db1");
coll1 = db1.getCollection("coll1");
coll1.find({...});
mongoClient.close();

// request2
mongoClient = new MongoClient("mongodb://root:****@host1:port1,host2:port2/admin?replicaSet=repl00& maxPoolSize=100");
db2 = mongoClient.getDatabase("db2");
coll2 = db2.getCollection("coll2");
coll2.update({...});
MongoClient.close()

// requestN
...

MongoClient 连接池配置多大合适?

通常 MongoClient 使用默认100的连接池(具体默认值以 Driver 的文档为准)都没问题,当访问同一个 Mongod 的源比较多时,则需要合理的规划连接池大小。

举个例子,Mongod 的连接数限制为2000,应用业务上有40个服务进程可能同时访问 这个Mongod,这时每个进程里的 MongoClient 的连接数则应该限制在 2000 / 40 = 50 以下 (连接复制集时,MongoClient 还要跟复制集的每个成员建立一条连接,用于监控复制集后端角色的变化情况)。

原文地址:https://www.cnblogs.com/williamjie/p/9305807.html

时间: 2024-10-10 04:52:48

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