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,需要的朋友可以参考下
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,就交我手里了,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,只是把问题反馈给了运维人员,后来知道运维人员也没有理会这茬儿,所以问题的序幕就这样拉开了。
迁移工作需要导入旧数据。MongoDB本身有一个mongoimport工具可供使用,不过它只接受json、csv等格式的源文件,不适合我的需求,所以我没用,而是用PHP写了一个脚本,平稳运行了一段时间后,我发现数据导入的速度下降了,同时PHP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:
<?php 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
接着使用strace跟踪了一下PHP脚本,发现进程卡在了recvfrom操作上:
shell> strace -f -r -p <PID> recvfrom(<FD>,
通过如下命令查询recvfrom操作的含义:
shell> apropos recvfrom receive a message from a socket
或者按照下面的方式确认一下:
shell> lsof -p <PID> shell> ls -l /proc/<PID>/fd/<FD>
此时如果查询MongoDB的当前操作,会发现几乎每个操作会消耗大量的时间:
mongo> db.currentOp()
与此同时,运行mongostat的话,结果会显示很高的locked值。
…
我在网络上找到一篇:MongoDB Pre-Splitting for Faster Data Loading and Importing,看上去和我的问题很类似,不过他的问题实质是由于自动分片导致数据迁移所致,解决方法是使用手动分片,而我并没有使用自动分片,自然不是这个原因。
…
询问了几个朋友,有人反映曾遇到过类似的问题,在他的场景里,问题的主要原因是系统IO操作繁忙时,数据文件预分配堵塞了其它操作,从而导致雪崩效应。
为了验证这种可能,我搜索了一下MongoDB日志:
shell> grep FileAllocator /path/to/log [FileAllocator] allocating new datafile ... filling with zeroes... [FileAllocator] done allocating datafile ... took ... secs
我使用的文件系统是ext4(xfs也不错 ),创建数据文件非常快,所以不是这个原因,但如果有人使用ext3,可能会遇到这类问题,所以还是大概介绍一下如何解决:
MongoDB按需自动生成数据文件:先是
#!/bin/sh DB_NAME=$1 cd /path/to/$DB_NAME for INDEX_NUMBER in {5..50}; do FILE_NAME=$DB_NAME.$INDEX_NUMBER if [ ! -e $FILE_NAME ]; then head -c 2146435072 /dev/zero > $FILE_NAME fi done
注:数值2146435072并不是标准的2G,这是INT整数范围决定的。
…
最后一个求助方式就是官方论坛了,那里的国际友人建议我检查一下是不是索引不佳所致,死马当活马医,我激活了Profiler记录慢操作:
mongo> use <DB> mongo> db.setProfilingLevel(1);
不过结果显示基本都是insert操作(因为我是导入数据为主),本身就不需要索引:
mongo> use <DB> mongo> db.system.profile.find().sort({$natural:-1})
…
问题始终没有得到解决,求人不如求己,我又重复了几次迁移旧数据的过程,结果自然还是老样子,但我发现每当出问题的时候,总有一个名叫irqbalance的进程CPU占用率居高不下,搜索了一下,发现很多介绍irqbalance的文章中都提及了NUMA,让我一下子想起之前在日志中看到的警告信息,我勒个去,竟然绕了这么大一个圈圈!安下心来仔细翻阅文档,发现官方其实已经有了相关介绍,按如下设置搞定:
shell> echo 0 > /proc/sys/vm/zone_reclaim_mode shell> numactl --interleave=all mongod [options]
关于zone_reclaim_mode内核参数的说明,可以参考官方文档。
注:从MongoDB1.9.2开始:MongoDB会在启动时自动设置zone_reclaim_mode。
至于NUMA的含义,简单点说,在有多个物理CPU的架构下,NUMA把内存分为本地和远程,每个物理CPU都有属于自己的本地内存,访问本地内存速度快于访问远程内存,缺省情况下,每个物理CPU只能访问属于自己的本地内存。对于MongoDB这种需要大内存的服务来说就可能造成内存不足,NUMA的详细介绍,可以参考老外的文章。
理論上,MySQL、Redis、Memcached等等都可能會受到NUMA的影響,需要留意。
以上是從MySQL遷移到MongoDB記一次MongoDB效能問題詳解的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

在數據庫優化中,應根據查詢需求選擇索引策略:1.當查詢涉及多個列且條件順序固定時,使用複合索引;2.當查詢涉及多個列但條件順序不固定時,使用多個單列索引。複合索引適用於優化多列查詢,單列索引則適合單列查詢。

要優化MySQL慢查詢,需使用slowquerylog和performance_schema:1.啟用slowquerylog並設置閾值,記錄慢查詢;2.利用performance_schema分析查詢執行細節,找出性能瓶頸並優化。

MySQL和SQL是開發者必備技能。 1.MySQL是開源的關係型數據庫管理系統,SQL是用於管理和操作數據庫的標準語言。 2.MySQL通過高效的數據存儲和檢索功能支持多種存儲引擎,SQL通過簡單語句完成複雜數據操作。 3.使用示例包括基本查詢和高級查詢,如按條件過濾和排序。 4.常見錯誤包括語法錯誤和性能問題,可通過檢查SQL語句和使用EXPLAIN命令優化。 5.性能優化技巧包括使用索引、避免全表掃描、優化JOIN操作和提升代碼可讀性。

MySQL異步主從復制通過binlog實現數據同步,提升讀性能和高可用性。 1)主服務器記錄變更到binlog;2)從服務器通過I/O線程讀取binlog;3)從服務器的SQL線程應用binlog同步數據。

MySQL是一個開源的關係型數據庫管理系統。 1)創建數據庫和表:使用CREATEDATABASE和CREATETABLE命令。 2)基本操作:INSERT、UPDATE、DELETE和SELECT。 3)高級操作:JOIN、子查詢和事務處理。 4)調試技巧:檢查語法、數據類型和權限。 5)優化建議:使用索引、避免SELECT*和使用事務。

MySQL的安裝和基本操作包括:1.下載並安裝MySQL,設置根用戶密碼;2.使用SQL命令創建數據庫和表,如CREATEDATABASE和CREATETABLE;3.執行CRUD操作,使用INSERT,SELECT,UPDATE,DELETE命令;4.創建索引和存儲過程以優化性能和實現複雜邏輯。通過這些步驟,你可以從零開始構建和管理MySQL數據庫。

InnoDBBufferPool通過將數據和索引頁加載到內存中來提升MySQL數據庫的性能。 1)數據頁加載到BufferPool中,減少磁盤I/O。 2)臟頁被標記並定期刷新到磁盤。 3)LRU算法管理數據頁淘汰。 4)預讀機制提前加載可能需要的數據頁。

MySQL適合初學者使用,因為它安裝簡單、功能強大且易於管理數據。 1.安裝和配置簡單,適用於多種操作系統。 2.支持基本操作如創建數據庫和表、插入、查詢、更新和刪除數據。 3.提供高級功能如JOIN操作和子查詢。 4.可以通過索引、查詢優化和分錶分區來提升性能。 5.支持備份、恢復和安全措施,確保數據的安全和一致性。


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