背景

線上某集群峰值TPS超過100萬/秒左右(主要為寫流量，讀流量很低)，峰值tps幾乎已經(jīng)到達(dá)集群上限，同時平均時延也超過100ms，隨著讀寫流量的進(jìn)一步增加，時延抖動嚴(yán)重影響業(yè)務(wù)可用性。該集群采用MongoDB天然的分片模式架構(gòu)，數(shù)據(jù)均衡的分布于各個分片中，添加片鍵啟用分片功能后實(shí)現(xiàn)完美的負(fù)載均衡。集群每個節(jié)點(diǎn)流量監(jiān)控如下圖所示:

創(chuàng)新互聯(lián)建站是一家專注于成都網(wǎng)站制作、網(wǎng)站設(shè)計和四川電信科技城機(jī)房的網(wǎng)絡(luò)公司，有著豐富的建站經(jīng)驗和案例。

從上圖可以看出集群流量比較大，峰值已經(jīng)突破120萬/秒，其中delete過期刪除的流量不算在總流量里面(delete由主觸發(fā)刪除，但是主上面不會顯示，只會在從節(jié)點(diǎn)拉取oplog的時候顯示)。如果算上主節(jié)點(diǎn)的delete流量，總tps超過150萬/秒。

軟件優(yōu)化

在不增加服務(wù)器資源的情況下，首先做了如下軟件層面的優(yōu)化，并取得了理想的數(shù)倍性能提升：

1. 業(yè)務(wù)層面優(yōu)化

2. Mongodb配置優(yōu)化

3. 存儲引擎優(yōu)化

2.1 業(yè)務(wù)層面優(yōu)化

該集群總文檔近百億條，每條文檔記錄默認(rèn)保存三天，業(yè)務(wù)隨機(jī)散列數(shù)據(jù)到三天后任意時間點(diǎn)隨機(jī)過期淘汰。由于文檔數(shù)目很多，白天平峰監(jiān)控可以發(fā)現(xiàn)從節(jié)點(diǎn)經(jīng)常有大量delete操作，甚至部分時間點(diǎn)delete刪除操作數(shù)已經(jīng)超過了業(yè)務(wù)方讀寫流量，因此考慮把delete過期操作放入夜間進(jìn)行，過期索引添加方法如下:

Db.collection.createIndex( { "expireAt": 1 }, { expireAfterSeconds: 0 } )

上面的過期索引中expireAfterSeconds=0，代表collection集合中的文檔的過期時間點(diǎn)在expireAt時間點(diǎn)過期，例如：

db.collection.insert( {

//表示該文檔在夜間凌晨1點(diǎn)這個時間點(diǎn)將會被過期刪除

"expireAt": new Date('July 22, 2019 01:00:00'),

"logEvent": 2,

"logMessage": "Success!"

} )

通過隨機(jī)散列expireAt在三天后的凌晨任意時間點(diǎn)，即可規(guī)避白天高峰期觸發(fā)過期索引引入的集群大量delete，從而降低了高峰期集群負(fù)載，最終減少業(yè)務(wù)平均時延及抖動。

Delete過期Tips1: expireAfterSeconds含義

1. 在expireAt指定的絕對時間點(diǎn)過期，也就是12.22日凌晨2:01過期

Db.collection.createIndex( { "expireAt": 1 }, { expireAfterSeconds: 0 } )

db.log_events.insert( { "expireAt": new Date(Dec 22, 2019 02:01:00'),"logEvent": 2,"logMessage": "Success!"})

1. 在expireAt指定的時間往后推遲expireAfterSeconds秒過期，也就是當(dāng)前時間往后推遲60秒過期

db.log_events.insert( {"createdAt": new Date(),"logEvent": 2,"logMessage": "Success!"} )

Db.collection.createIndex( { "expireAt": 1 }, { expireAfterSeconds: 60 } )

Delete過期Tips2: 為何mongostat只能監(jiān)控到從節(jié)點(diǎn)有delete操作，主節(jié)點(diǎn)沒有？

原因是過期索引只在master主節(jié)點(diǎn)觸發(fā)，觸發(fā)后主節(jié)點(diǎn)會直接刪除調(diào)用對應(yīng)wiredtiger存儲引擎接口做刪除操作，不會走正常的客戶端鏈接處理流程，因此主節(jié)點(diǎn)上看不到delete統(tǒng)計。

主節(jié)點(diǎn)過期delete后會生存對于的delete oplog信息，從節(jié)點(diǎn)通過拉取主節(jié)點(diǎn)oplog然后模擬對于client回放，這樣就保證了主數(shù)據(jù)刪除的同時從數(shù)據(jù)也得以刪除，保證數(shù)據(jù)最終一致性。從節(jié)點(diǎn)模擬client回放過程將會走正常的client鏈接過程，因此會記錄delete count統(tǒng)計，詳見如下代碼：

官方參考如下:?https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/expire-data/

2.2 Mongodb配置優(yōu)化(網(wǎng)絡(luò)IO復(fù)用，網(wǎng)絡(luò)IO和磁盤IO做分離)

由于集群tps高，同時整點(diǎn)有大量推送，因此整點(diǎn)并發(fā)會更高，mongodb默認(rèn)的一個請求一個線程這種模式將會嚴(yán)重影響系統(tǒng)負(fù)載，該默認(rèn)配置不適合高并發(fā)的讀寫應(yīng)用場景。官方介紹如下:

2.2.1 Mongodb內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)線程模型實(shí)現(xiàn)原理

mongodb默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)模型架構(gòu)是一個客戶端鏈接，mongodb會創(chuàng)建一個線程處理該鏈接fd的所有讀寫請求及磁盤IO操作。

Mongodb默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)線程模型不適合高并發(fā)讀寫原因如下:

1. 在高并發(fā)的情況下，瞬間就會創(chuàng)建大量的線程，例如線上的這個集群，連接數(shù)會瞬間增加到1萬左右，也就是操作系統(tǒng)需要瞬間創(chuàng)建1萬個線程，這樣系統(tǒng)load負(fù)載就會很高。

2. 此外，當(dāng)鏈接請求處理完，進(jìn)入流量低峰期的時候，客戶端連接池回收鏈接，這時候mongodb服務(wù)端就需要銷毀線程，這樣進(jìn)一步加劇了系統(tǒng)負(fù)載，同時進(jìn)一步增加了數(shù)據(jù)庫的抖動，特別是在PHP這種短鏈接業(yè)務(wù)中更加明顯，頻繁的創(chuàng)建線程銷毀線程造成系統(tǒng)高負(fù)債。

3. 一個鏈接一個線程，該線程除了負(fù)責(zé)網(wǎng)絡(luò)收發(fā)外，還負(fù)責(zé)寫數(shù)據(jù)到存儲引擎，整個網(wǎng)絡(luò)I/O處理和磁盤I/O處理都由同一個線程負(fù)責(zé)，本身架構(gòu)設(shè)計就是一個缺陷。

2.2.2 網(wǎng)絡(luò)線程模型優(yōu)化方法

為了適應(yīng)高并發(fā)的讀寫場景，mongodb-3.6開始引入serviceExecutor: adaptive配置，該配置根據(jù)請求數(shù)動態(tài)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)線程數(shù)，并盡量做到網(wǎng)絡(luò)IO復(fù)用來降低線程創(chuàng)建消耗引起的系統(tǒng)高負(fù)載問題。此外，加上serviceExecutor: adaptive配置后，借助boost:asio網(wǎng)絡(luò)模塊實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)IO復(fù)用，同時實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)IO和磁盤IO分離。這樣高并發(fā)情況下，通過網(wǎng)絡(luò)鏈接IO復(fù)用和mongodb的鎖操作來控制磁盤IO訪問線程數(shù)，最終降低了大量線程創(chuàng)建和消耗帶來的高系統(tǒng)負(fù)載，最終通過該方式提升高并發(fā)讀寫性能。

2.2.3 網(wǎng)絡(luò)線程模型優(yōu)化前后性能對比

在該大流量集群中增加serviceExecutor: adaptive配置實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)IO復(fù)用及網(wǎng)絡(luò)IO與磁盤IO做分離后，該大流量集群時延大幅度降低，同時系統(tǒng)負(fù)載和慢日志也減少很多，具體如下:

2.2.3.1 優(yōu)化前后系統(tǒng)負(fù)載對比

驗證方式：

1. 該集群有多個分片，其中一個分片配置優(yōu)化后的主節(jié)點(diǎn)和同一時刻未優(yōu)化配置的主節(jié)點(diǎn)load負(fù)載比較：
   未優(yōu)化配置的load

優(yōu)化配置的load

2.2.3.2 優(yōu)化前后慢日志對比

驗證方式：

該集群有多個分片，其中一個分片配置優(yōu)化后的主節(jié)點(diǎn)和同一時刻未優(yōu)化配置的主節(jié)點(diǎn)慢日志數(shù)比較：

同一時間的慢日志數(shù)統(tǒng)計：

未優(yōu)化配置的慢日志數(shù)(19621)：

優(yōu)化配置后的慢日志數(shù)(5222):

2.2.3.3 優(yōu)化前后平均時延對比

驗證方式：

該集群所有節(jié)點(diǎn)加上網(wǎng)絡(luò)IO復(fù)用配置后與默認(rèn)配置的平均時延對比如下:

從上圖可以看出，網(wǎng)絡(luò)IO復(fù)用后時延降低了1-2倍。

2.3 wiredtiger存儲引擎優(yōu)化

從上一節(jié)可以看出平均時延從200ms降低到了平均80ms左右，很顯然平均時延還是很高，如何進(jìn)一步提升性能降低時延？繼續(xù)分析集群，我們發(fā)現(xiàn)磁盤IO一會兒為0，一會兒持續(xù)性100%，并且有跌0現(xiàn)象，現(xiàn)象如下:

從圖中可以看出，I/O寫入一次性到2G，后面幾秒鐘內(nèi)I/O會持續(xù)性阻塞，讀寫I/O完全跌0，avgqu-sz、awit巨大，util次序性100%,在這個I/O跌0的過程中，業(yè)務(wù)方反應(yīng)的TPS同時跌0。

此外，在大量寫入IO后很長一段時間util又持續(xù)為0%，現(xiàn)象如下：

總體IO負(fù)載曲線如下:

從圖中可以看出IO很長一段時間持續(xù)為0%，然后又飆漲到100%持續(xù)很長時間，當(dāng)IO util達(dá)到100%后，分析日志發(fā)現(xiàn)又大量滿日志，同時mongostat監(jiān)控流量發(fā)現(xiàn)如下現(xiàn)象：

從上可以看出我們定時通過mongostat獲取某個節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)的時候，經(jīng)常超時，超時的時候剛好是io util=100%的時候，這時候IO跟不上客戶端寫入速度造成阻塞。

有了以上現(xiàn)象，我們可以確定問題是由于IO跟不上客戶端寫入速度引起，第2章我們已經(jīng)做了mongodb服務(wù)層的優(yōu)化，現(xiàn)在我們開始著手wiredtiger存儲引擎層面的優(yōu)化，主要通過以下幾個方面：

1. cachesize調(diào)整

2. 臟數(shù)據(jù)淘汰比例調(diào)整

3. checkpoint優(yōu)化

2.3.1 cachesize調(diào)整優(yōu)化(為何cacheSize越大性能越差)

前面的IO分析可以看出，超時時間點(diǎn)和I/O阻塞跌0的時間點(diǎn)一致，因此如何解決I/O跌0成為了解決改問題的關(guān)鍵所在。

找個集群平峰期(總tps50萬/s)查看當(dāng)時該節(jié)點(diǎn)的TPS，發(fā)現(xiàn)TPS不是很高，單個分片也就3-4萬左右，為何會有大量的刷盤，瞬間能夠達(dá)到10G/S，造成IO util持續(xù)性跌0(因為IO跟不上寫入速度)。繼續(xù)分析wiredtiger存儲引擎刷盤實(shí)現(xiàn)原理，wiredtiger存儲引擎是一種B+樹存儲引擎，mongodb文檔首先轉(zhuǎn)換為KV寫入wiredtiger，在寫入過程中，內(nèi)存會越來越大，當(dāng)內(nèi)存中臟數(shù)據(jù)和內(nèi)存總占用率達(dá)到一定比例，就開始刷盤。同時當(dāng)達(dá)到checkpoint限制也會觸發(fā)刷盤操作，查看任意一個mongod節(jié)點(diǎn)進(jìn)程狀態(tài)，發(fā)現(xiàn)消耗的內(nèi)存過多，達(dá)到110G，如下圖所示:

于是查看mongod.conf配置文件，發(fā)現(xiàn)配置文件中配置的cacheSizeGB: 110G，可以看出，存儲引擎中KV總量幾乎已經(jīng)達(dá)到110G，按照5%臟頁開始刷盤的比例，峰值情況下cachesSize設(shè)置得越大，里面得臟數(shù)據(jù)就會越多，而磁盤IO能力跟不上臟數(shù)據(jù)得產(chǎn)生速度，這種情況很可能就是造成磁盤I/O瓶頸寫滿，并引起I/O跌0的原因。

此外，查看該機(jī)器的內(nèi)存，可以看到內(nèi)存總大小為190G，其中已經(jīng)使用110G左右，幾乎是mongod的存儲引起占用，這樣會造成內(nèi)核態(tài)的page cache減少，大量寫入的時候內(nèi)核cache不足就會引起磁盤缺頁中斷，引起大量的寫盤。

解決辦法：通過上面的分析問題可能是大量寫入的場景，臟數(shù)據(jù)太多容易造成一次性大量I/O寫入，于是我們可以考慮把存儲引起cacheSize調(diào)小到50G，來減少同一時刻I/O寫入的量，從而規(guī)避峰值情況下一次性大量寫入的磁盤I/O打滿阻塞問題。

2.3.2 存儲引擎dirty臟數(shù)據(jù)淘汰優(yōu)化

調(diào)整cachesize大小解決了5s請求超時問題，對應(yīng)告警也消失了，但是問題還是存在，5S超時消失了，1s超時問題還是偶爾會出現(xiàn)。

因此如何在調(diào)整cacheSize的情況下進(jìn)一步規(guī)避I/O大量寫的問題成為了問題解決的關(guān)鍵，進(jìn)一步分析存儲引擎原理，如何解決內(nèi)存和I/O的平衡關(guān)系成為了問題解決的關(guān)鍵，mongodb默認(rèn)存儲因為wiredtiger的cache淘汰策略相關(guān)的幾個配置如下：

調(diào)整cacheSize從120G到50G后，如果臟數(shù)據(jù)比例達(dá)到5%，則極端情況下如果淘汰速度跟不上客戶端寫入速度，這樣還是容易引起I/O瓶頸，最終造成阻塞。

解決辦法：?如何進(jìn)一步減少持續(xù)性I/O寫入，也就是如何平衡cache內(nèi)存和磁盤I/O的關(guān)系成為問題關(guān)鍵所在。從上表中可以看出，如果臟數(shù)據(jù)及總內(nèi)占用存達(dá)到一定比例，后臺線程開始選擇page進(jìn)行淘汰寫盤，如果臟數(shù)據(jù)及內(nèi)存占用比例進(jìn)一步增加，那么用戶線程就會開始做page淘汰，這是個非常危險的阻塞過程，造成用戶請求驗證阻塞。平衡cache和I/O的方法: 調(diào)整淘汰策略，讓后臺線程盡早淘汰數(shù)據(jù)，避免大量刷盤，同時降低用戶線程閥值，避免用戶線程進(jìn)行page淘汰引起阻塞。優(yōu)化調(diào)整存儲引起配置如下:

eviction_target: 75%

eviction_trigger：97%

eviction_dirty_target: %3

eviction_dirty_trigger：25%

evict.threads_min：8

evict.threads_min：12

總體思想是讓后臺evict盡量早點(diǎn)淘汰臟頁page到磁盤，同時調(diào)整evict淘汰線程數(shù)來加快臟數(shù)據(jù)淘汰，調(diào)整后mongostat及客戶端超時現(xiàn)象進(jìn)一步緩解。

2.3.3 存儲引擎checkpoint優(yōu)化調(diào)整

存儲引擎得checkpoint檢測點(diǎn)，實(shí)際上就是做快照，把當(dāng)前存儲引擎的臟數(shù)據(jù)全部記錄到磁盤。觸發(fā)checkpoint的條件默認(rèn)又兩個，觸發(fā)條件如下:

1. 固定周期做一次checkpoint快照，默認(rèn)60s

2. 增量的redo log(也就是journal日志)達(dá)到2G

當(dāng)journal日志達(dá)到2G或者redo log沒有達(dá)到2G并且距離上一次時間間隔達(dá)到60s，wiredtiger將會觸發(fā)checkpoint，如果在兩次checkpoint的時間間隔類evict淘汰線程淘汰的dirty page越少，那么積壓的臟數(shù)據(jù)就會越多，也就是checkpoint的時候臟數(shù)據(jù)就會越多，造成checkpoint的時候大量的IO寫盤操作。如果我們把checkpoint的周期縮短，那么兩個checkpoint期間的臟數(shù)據(jù)相應(yīng)的也就會減少，磁盤IO 100%持續(xù)的時間也就會縮短。

checkpoint調(diào)整后的值如下:

checkpoint=(wait=25,log_size=1GB)

2.3.4 存儲引擎優(yōu)化前后IO對比

通過上面三個方面的存儲引擎優(yōu)化后，磁盤IO開始平均到各個不同的時間點(diǎn)，iostat監(jiān)控優(yōu)化后的IO負(fù)載如下:

從上面的io負(fù)載圖可以看出，之前的IO一會兒為0%，一會兒100%現(xiàn)象有所緩解，總結(jié)如下圖所示:

2.3.5 存儲引擎優(yōu)化前后時延對比

優(yōu)化前后時延對比如下(注: 該集群有幾個業(yè)務(wù)同時使用，優(yōu)化前后時延對比如下):

從上圖可以看出，存儲引擎優(yōu)化后時間延遲進(jìn)一步降低并趨于平穩(wěn)，從平均80ms到平均20ms左右，但是還是不完美，有抖動。

3 服務(wù)器系統(tǒng)磁盤IO問題解決

3.1 服務(wù)器IO硬件問題背景

如第3節(jié)所述，當(dāng)wiredtiger大量淘汰數(shù)據(jù)后，發(fā)現(xiàn)只要每秒磁盤寫入量超過500M/s，接下來的幾秒鐘內(nèi)util就會持續(xù)100%，w/s幾乎跌0，于是開始懷疑磁盤硬件存在缺陷。

從上圖可以看出磁盤為nvMe的ssd盤，查看相關(guān)數(shù)據(jù)可以看出該盤IO性能很好，支持每秒2G寫入，iops能達(dá)到2.5W/S，而我們線上的盤只能每秒寫入最多500M。

3.2 服務(wù)器IO硬件問題解決后性能對比

于是考慮把該分片集群的主節(jié)點(diǎn)全部遷移到另一款服務(wù)器，該服務(wù)器也是ssd盤，io性能達(dá)到2G/s寫入(注意:只遷移了主節(jié)點(diǎn)，從節(jié)點(diǎn)還是在之前的IO-500M/s的服務(wù)器)。 遷移完成后，發(fā)現(xiàn)性能得到了進(jìn)一步提升，時延遲降低到2-4ms/s，三個不同業(yè)務(wù)層面看到的時延監(jiān)控如下圖所示：

從上圖時延可以看出，遷移主節(jié)點(diǎn)到IO能力更好的機(jī)器后，時延進(jìn)一步降低到平均2-4ms。

雖然時延降低到了平均2-4ms，但是還是有很多幾十ms的尖刺，鑒于篇幅將在下一期分享大家原因，最終保存所有時延控制在5ms以內(nèi)，并消除幾十ms的尖刺。

此外，nvme的ssd io瓶頸問題原因，經(jīng)過和廠商確認(rèn)分析，最終定位到是linux內(nèi)核版本不匹配引起，如果大家nvme ssd盤有同樣問題，記得升級linux版本到3.10.0-957.27.2.el7.x86_64版本，升級后nvme ssd的IO能力達(dá)到2G/s以上寫入。

4 總結(jié)及遺留問題

通過mongodb服務(wù)層配置優(yōu)化、存儲引擎優(yōu)化、硬件IO提升三方面的優(yōu)化后，該大流量寫入集群的平均時延從之前的平均數(shù)百ms降低到了平均2-4ms，整體性能提升數(shù)十倍，效果明顯。

但是，從4.2章節(jié)優(yōu)化后的時延可以看出，集群偶爾還是會有抖動，鑒于篇幅，下期會分享如果消除4.2章節(jié)中的時延抖動，最終保持時間完全延遲控制在2-4ms，并且無任何超過10ms的抖動，敬請期待，下篇會更加精彩。

此外，在集群優(yōu)化過程中采了一些坑，下期會繼續(xù)分析大流量集群采坑記。

文章標(biāo)題：百萬級高并發(fā)mongodb集群性能數(shù)十倍提升優(yōu)化實(shí)踐
網(wǎng)站URL：http://jinyejixie.com/article14/gpgede.html

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