mongodb性能问题及原理分析

最近忙着把一个项目从MySQL迁移到MongoDB,在导入旧数据的过程中,遇到了些许波折,犯了不少错误,但同时也学到了不少知识,遂记录下来。

公司为这个项目专门配备了几台高性能务器,清一色的双路四核超线程CPU,外加32G内存,运维人员安装好MongoDB后,就轮到我了,我习惯于在使用新服务器前先看看相关日志,了解一下基本情况,当我浏览MongoDB日志时,发现一些警告信息:

WARNING: You are running on a NUMA machine.
We suggest launching mongod like this to avoid performance problems:
numactl --interleave=all mongod [other options]

当时我并不太清楚NUMA是什么东西,所以没有处理,只是把问题报告给了运维人员,事实证明运维人员也没有处理,所以问题的序幕就这样拉开了…

迁移工作首先要导入旧数据。开始一切倒还正常,不过几小时之后,我无意中发现不知道什么时候开始数据导入的速度下降了,同时我的PHP脚本开始不停的抛出异常:

cursor timed out (timeout: 30000, time left: 0:0, status: 0)

我一时判断不出问题所在,想想先在PHP脚本里加大Timeout的值应付一下:

MongoCursor::$timeout = -1;

可惜这样并没有解决问题,错误反倒变着花样的出现了:

max number of retries exhausted, couldn‘t send query
couldn‘t send query: Broken pipe

无奈之下用strace跟踪了一下PHP脚本:

shell> strace -p <PID>

发现进程卡在了recvfrom操作上:

recvfrom(<FD>,

通过如下命令查询recvfrom操作的含义是:receive a message from a socket

shell> apropos recvfrom

还可以按照下面的方式确认一下:

shell> lsof -p <PID>
shell> ls -l /proc/<PID>/fd/<FD>

此时查询MongoDB当前操作,发现几乎每个操作会消耗大量的时间:

shell> echo "db.currentOp()" | /path/to/mongo

同时运行mongostat显示很高的locked值。

重复做了很多工作,但始终无法找到问题的症结在哪里,只好求助官方论坛,那里的技术支持都很热心,在我描述了问题后,没过多久就有了回复,建议我检查一下是不是索引不佳所致,为了验证这种可能,我激活了Profiler记录慢操作:

mongo> use <DB>
mongo> db.setProfilingLevel(1);

不过结果显示基本都是insert操作(因为我是导入数据为主),本身就不需要索引:

mongo> use <DB>
mongo> db.system.profile.find().sort({$natural:-1})

问题到了这里,似乎已经走投无路了,为了死马当活马医,我又重复了几次迁移旧数据的过程,结果自然是次次都出问题,但幸运的是我发现每当出问题的时候,在top命令的结果中,总有一个名叫irqbalance的进程居高不下,搜索了一下,结果很多介绍irqbalance的文章中都提及了NUMA,让我一下子记起之前在日志中看到的警告信息,于是乎按照信息里介绍的,重新启动了一下MongoDB:

shell> numactl --interleave=all /path/to/mongod

一切都正常了。为了解决这个问题,浪费了很多精神,实在没有力气再解释NUMA到底是什么东西了,有想了解的网友可以参考老外的文章,里面的介绍很翔实。

原文链接:huoding.com

对于罪魁祸首,作者留给大家去学习,NoSQLFan在这里可以给大家做一个简单的描述,先解释几个概念

NUMA:NUMA是多核心CPU架构中的一种,其全称为Non-Uniform
Memory Access,简单来说就是在多核心CPU中,机器的物理内存是分配给各个核的,架构简图如下所示:

每个核访问分配给自己的内存会比访问分配给其它核的内存要快,有下面几种访问控制策略:

  • 1.缺省(default):总是在本地节点分配(分配在当前进程运行的节点上);
  • 2.绑定(bind):强制分配到指定节点上;
  • 3.交叉(interleave):在所有节点或者指定的节点上交织分配;
  • 4.优先(preferred):在指定节点上分配,失败则在其他节点上分配。

上面文章中最后使用numactl –interleave命令就是指定其为交叉共享模式。

irqbalance:这是作者在上面提到的一个占用CPU的进程,这个进程的作用是在多核心CPU的操作系统中,分配系统中断信号的。参见:irqbalance.org

概念说完了,下面是上面问题的简单描述:

我们知道虚拟内存机制是通过一个中断信号来通知虚拟内存系统进行内存swap的,所以这个irqbalance进程忙,是一个危险信号,在这里是由于在进行频繁的内存交换。这种频繁交换现象称为swap insanity,在MySQL中经常提到,也就是在NUMA框架中,采用不合适的策略,导致核心只能从指定内存块节点上分配内存,即使总内存还有富余,也会由于当前节点内存不足时产生大量的swap操作。

对于NUMA,进一步了解可以参考:NUMA与英特尔下一代Xeon处理器 和MySQL单机多实例方案 两篇文章

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。

时间: 2024-11-03 01:29:55

mongodb性能问题及原理分析的相关文章

使用PowerShell调用MTools分析MongoDB性能并发送邮件

使用PowerShell调用MTools分析MongoDB性能并发送邮件 问题描述: 在MongoDB日常运维中,经常需要查看连接数的趋势图.慢查询.Overflow语句.连接来源. 解决方案: 1. 将Windows备份机目录挂载到MongoDB本地目录下,将LogRotate切换后的最新一个日志拷贝到备份目录. 参考博文:<在Linux下挂载Windows系统共享目录> 2. 在Windows服务器上安装Mtools. 参考博文:<在64位Windows Server 2008 R2

深入理解HTTP协议、HTTP协议原理分析

深入理解HTTP协议.HTTP协议原理分析 目录(?)[+] http协议学习系列 1. 基础概念篇 1.1 介绍 HTTP是Hyper Text Transfer Protocol(超文本传输协议)的缩写.它的发展是万维网协会(World Wide Web Consortium)和Internet工作小组IETF(Internet Engineering Task Force)合作的结果,(他们)最终发布了一系列的RFC,RFC 1945定义了HTTP/1.0版本.其中最著名的就是RFC 26

RemoteViews原理分析及应用

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/ahence/article/details/62418926 RemoteViews基本概念 RemoteViews乍一看名字似乎也是一种View,实则不然,它并不是View.来看RemoteViews的定义及官方说明: /** * A class that describes a view hierarchy that can be displayed in * another process. The hierarchy is in

Tomcat7.0源码分析——请求原理分析(中)

前言 在<TOMCAT7.0源码分析--请求原理分析(上)>一文中已经介绍了关于Tomcat7.0处理请求前作的初始化和准备工作,请读者在阅读本文前确保掌握<TOMCAT7.0源码分析--请求原理分析(上)>一文中的相关知识以及HTTP协议和TCP协议的一些内容.本文重点讲解Tomcat7.0在准备好接受请求后,请求过程的原理分析. 请求处理架构 在正式开始之前,我们先来看看图1中的Tomcat请求处理架构. 图1 Tomcat请求处理架构 图1列出了Tomcat请求处理架构中的主

MyBatis的深入原理分析之1-架构设计以及实例分析

MyBatis是目前非常流行的ORM框架,它的功能很强大,然而其实现却比较简单.优雅.本文主要讲述MyBatis的架构设计思路,并且讨论MyBatis的几个核心部件,然后结合一个select查询实例,深入代码,来探究MyBatis的实现. 一.MyBatis的框架设计        注:上图很大程度上参考了iteye 上的chenjc_it所写的博文原理分析之二:框架整体设计 中的MyBatis架构体图,chenjc_it总结的非常好,赞一个! 1.接口层---和数据库交互的方式 MyBatis

Chromium网页CPU光栅化原理分析

Chromium除了支持网页分块GPU光栅化,还支持CPU光栅化.GPU光栅化的特点是快,缺点是硬件差异可能会导差异性,以及不是所有的绘图操作硬件都能很好地支持.CPU光栅化的特点是通用,以及能够支持所有的绘图操作,缺点是较慢,特别是在网页使用硬件加速渲染的情况下,CPU的光栅化结果还需要上传到GPU去渲染.本文接下来将详细分析CPU光栅化的原理,着重描述它是如何快速地光栅化结果上传到GPU去的. 老罗的新浪微博:http://weibo.com/shengyangluo,欢迎关注! 从前面Ch

Tomcat7.0源码分析——请求原理分析(上)

前言 谈起Tomcat的诞生,最早可以追溯到1995年.近20年来,Tomcat始终是使用最广泛的Web服务器,由于其使用Java语言开发,所以广为Java程序员所熟悉.很多人早期的J2EE项目,由程序员自己实现Jsp页面或者Servlet接受请求,后来借助Struts1.Struts2.Spring等中间件后,实际也是利用Filter或者Servlet处理请求,大家肯定要问了,这些Servlet处理的请求来自哪里?Tomcat作为Web服务器是怎样将HTTP请求交给Servlet的呢? 本文就

ZooKeeper原理分析

ZooKeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,它包含一个简单的原语集,分布式应用程序可以基于它实现同步服务,配置维护和命名服务等.Zookeeper是hadoop的一个子项目,其发展历程无需赘述.在分布式应用中,由于工程师不能很好地使用锁机制,以及基于消息的协调机制不适合在某些应用中使用,因此需要有一种可靠的.可扩展的.分布式的.可配置的协调机制来统一系统的状态.Zookeeper的目的就在于此.本文简单分析zookeeper的工作原理,对于如何使用zookeeper不是本

MongoDB性能优化五个简单步骤

大家在使用MongoDB的时候有没有碰到过性能问题呢?这里总结了MongoDB性能优化的五个步骤,希望能够有所帮助. 第一步:找出慢语句 一般来说查询语句太慢和性能问题瓶颈有着直接的关系,所以可以用MongoDB的性能分析工具来找出这些慢语句: db.setProfilingLevel(1, 100); 第二步:使用explain分析 通过使用explain来对这些慢语句进行诊断.此外还可以mtools来分析日志. 第三步:创建索引 分析完之后需要创建新的索引(index)来提升查询的性能.别忘