Mongo中MongoDBWiredTiger引擎調優(yōu)技巧有哪些-創(chuàng)新互聯(lián)

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MongoDB從3.0開始引入可插拔存儲引擎的概念。當前，有不少存儲引擎可供選擇：MMAPV1、WiredTiger、MongoRocks、TokuSE等等。每個存儲引擎都有自己的優(yōu)勢，你需要根據(jù)性能要求及應用特征挑選最適合的一個。

從3.2.x開始，WiredTiger成為默認的存儲引擎。最為MongoDB目前最流行的存儲引擎，WiredTiger與原先的MMAPV1相比有以下優(yōu)勢：

• 性能&并發(fā)：在大多數(shù)工作負載下，WiredTiger的性能要比MMAPV1高很多。WiredTiger引擎為現(xiàn)代多核系統(tǒng)量身定制，更好地發(fā)揮多核系統(tǒng)的處理能力。MMAPV1引擎使用表級鎖，因此，當某個單表上有并發(fā)的操作，吞吐將受到限制。WiredTiger使用文檔級鎖，由此帶來并發(fā)及吞吐的提高。對于典型的應用，切到WiredTiger引擎，可帶來5-10倍的性能提升。

• 壓縮&加密：MMAPV1引擎要求數(shù)據(jù)在內存和在磁盤的形式一致(map磁盤內存映射)。因此，它并不支持壓縮和加密。WiredTiger并沒有這層限制，可以更好地支持。

• 索引前綴壓縮：WiredTiger存儲索引時使用前綴壓縮——相同的前綴只存一次。由此帶來的效果是：索引更小了，對物理內存使用也更少了。

接下來，我會展示幾個用來調優(yōu)WiredTiger引擎性能的關鍵參數(shù)。

調優(yōu)Cache Size

WiredTiger最重要的調優(yōu)參數(shù)就是cache規(guī)模。默認，MongoDB從3.x開始會保留可用物理內存的50%(3.2是60%)作為數(shù)據(jù)cache。雖然，默認的設置可以應對大部分的應用，通過調節(jié)為特定應用找到最佳配置值還是非常值得的。cache的規(guī)模必須足夠大，以便保存應用整個工作集(working set)。

除了這個cache，MongoDB在做諸如聚合、排序、連接管理等操作時需要額外的內存。因此，必須確保有足夠的內存可供使用，否則，MongoDB進程有被OOM killer殺死的風險。

調節(jié)這個參數(shù)，首先要理解在默認配置下，cache的使用情況。運行以下命令，可以獲得cache統(tǒng)計：

db.serverStatus().wiredTiger.cache

命令輸出結果例子如下：

{   "tracked dirty bytes in the cache" : 409861,   "tracked bytes belonging to internal pages in the cache" : 738956332,   "bytes currently in the cache" : 25769360777,   "tracked bytes belonging to leaf pages in the cache" : 31473298388,   "maximum bytes configured" : 32212254720,   "tracked bytes belonging to overflow pages in the cache" : 0,   "bytes read into cache" : 29628550664,   "bytes written from cache" : 34634778285,   "pages evicted by application threads" : 0,   "checkpoint blocked page eviction" : 102,   "unmodified pages evicted" : 333277,   "page split during eviction deepened the tree" : 0,   "modified pages evicted" : 437117,   "pages selected for eviction unable to be evicted" : 44825,   "pages evicted because they exceeded the in-memory maximum" : 74,   "pages evicted because they had chains of deleted items" : 33725,   "failed eviction of pages that exceeded the in-memory maximum" : 1518,   "hazard pointer blocked page eviction" : 34814,   "internal pages evicted" : 21623,   "maximum page size at eviction" : 10486876,   "eviction server candidate queue empty when topping up" : 8235,   "eviction server candidate queue not empty when topping up" : 3020,   "eviction server evicting pages" : 191708,   "eviction server populating queue, but not evicting pages" : 2996,   "eviction server unable to reach eviction goal" : 0,   "pages split during eviction" : 8821,   "pages walked for eviction" : 157970002,   "eviction worker thread evicting pages" : 563015,   "in-memory page splits" : 52,   "percentage overhead" : 8,   "tracked dirty pages in the cache" : 9,   "pages currently held in the cache" : 1499798,   "pages read into cache" : 2260232,   "pages written from cache" : 3018846}

第一個要關注的數(shù)值試，cache中臟數(shù)據(jù)的百分比。如果這個百分比比較高，那么調大cache規(guī)模很有可能可以提升性能。如果應用是重讀的，可再關注bytes read into cache這個指標。如果這個指標比較高，那么調大cache規(guī)模很有可能可以提升讀性能。

調節(jié)cache規(guī)模不一定非得重啟服務，我們可以動態(tài)調整：

db.adminCommand( { "setParameter": 1, "wiredTigerEngineRuntimeConfig": "cache_size=xxG"})

如果你想讓調整在重啟后也有效，那么你需要將配置文件也相應調整一下。

控制Read/Write Tickets

WiredTiger使用tickets來控制可以同時被存儲引擎處理的讀/寫操作數(shù)。默認值是128，在大部分情況下表現(xiàn)良好。如果這個值經常掉到0，所有后續(xù)操作將會被排隊等待。例如，觀察到讀tickets下降，系統(tǒng)可能有大量長耗時的操作(未索引操作)。如果你想找出有哪些慢操作，可以用一些第三方工具。你可以根據(jù)系統(tǒng)需要和性能影響上下調節(jié)tickets。

運行以下命令可以確認tickets的使用情況：

db.serverStatus().wiredTiger.concurrentTransactions

下面是一個輸出例子：

{   "write" : {      "out" : 0,      "available" : 128,      "totalTickets" : 128
   },   "read" : {      "out" : 3,      "available" : 128,      "totalTickets" : 128
   }
}

同樣，可以動態(tài)調節(jié)tickets：

db.adminCommand( { setParameter: 1, wiredTigerConcurrentReadTransactions: xx } )db.adminCommand( { setParameter: 1, wiredTigerConcurrentWriteTransactions: xx } )

一旦做出調整，注意要觀察系統(tǒng)的性能監(jiān)控確保影響是符合預期的。

感謝各位的閱讀，以上就是“Mongo中MongoDB WiredTiger引擎調優(yōu)技巧有哪些”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對Mongo中MongoDB WiredTiger引擎調優(yōu)技巧有哪些這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是創(chuàng)新互聯(lián)，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！

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