MongoDB的WiredTiger存储引擎,用了一段时间,遇到了一些问题,通过优化WT参数,也解决了一些问题,做个小结。

  • cache_size

    指定WT存储引擎内部cache的内存用量上限。

    需要注意的是,仅作用于WiredTiger cache,而非mongod进程的内存用量上限。MongoDB同时使用WT cache和文件系统cache,往往mongod进程的内存用量高于该值。cache_size相对于物理内存总量不要设置的太满,需要留有一定内存为操作系统所用,否则有OOM潜在风险。

    默认情况下,cache_used超过80%将触发eviction,如果物理内存充足,建议设置足够大的cache_size,以加载全部数据,避免不必要的eviction。

    个人经验值 cache_size = (data + index) / 0.8

    cache_size支持在不停服的情况下动态调整,比如将cache_size设置为80GB,执行如下命令:

      db.adminCommand({setParameter: 1, wiredTigerEngineRuntimeConfig: "cache_size=80G"})
  • eviction

    cache_used是很关键的指标,超过80%将触发eviction,类似LRU算法,淘汰冷数据,避免cache用量持续增长。

    一个健康的MongoDB服务,其cache_used应该不超过80%,即使超过,能在短时间内降到80%也是没问题的。如果长时间高于80%则需要重视起来,因为cache_used过高会导致数据库性能下降,体现在慢操作(读写请求耗时长)、qr/qw高(读写请求排队)等方面。所以我们要极力保证cache_used在一个健康的范围内。

    eviction包括很多参数,比如eviction_triggereviction_targeteviction_dirty_target等,指定在什么条件下触发和停止cache eviction,这里,我更关心的是eviction线程数量。

    对于eviction线程,MongoDB默认配置是eviction=(threads_min=1,threads_max=4),根据cache使用情况,创建1-4个eviction线程去淘汰冷数据。

    如果cache体积较 大专栏  WiredTiger运行时参数优化大、读写频繁,那么需要更多的eviction线程。

    如果调高threads_max仍然无法降低cache_used,建议设置更大的cache_size

    动态调整配置:

      db.adminCommand({setParameter: 1, wiredTigerEngineRuntimeConfig: "eviction=(threads_min=1,threads_max=8)"})
  • wiredTigerConcurrentWriteTransactions

    指定最大并发写事务数。

    对于写频繁的服务,通过mongostat查看运行状态,如果qw持续较高、aw经常是128(默认值),说明写请求发生排队,同时WT无法提供更高的并发写。

    此时观察CPU负载,如果负载不高(相对于核数,CPU未充分利用),尝试调高此参数,能够一定程度上缓解问题,即使出现qw高,往往也是短暂的,可能下一秒恢复正常。

    调高此参数,相当于压榨CPU,CPU负载较之前会有一定增加,如果负载在合理范围内,可以接受;负载过高的话,建议扩容。

    建议根据实际情况动态调整,并持续观察效果,找到一个合理的值。

    查看当前配置:

      db.adminCommand({getParameter: 1, wiredTigerConcurrentWriteTransactions: 1})
    or
    db.adminCommand({getParameter: '*'}).wiredTigerConcurrentWriteTransactions

    动态调整配置:

      db.adminCommand({setParameter: 1, wiredTigerConcurrentWriteTransactions: 512})

参考

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