MongoDB的WiredTiger存储引擎

作者:太阳

从MongoDB 3.2 开始,MongoDB实例默认的存储引擎为WiredTiger,WiredTiger存储引擎具体以下几大优点:

文档级并发

将数据持久化到磁盘

快照和checkpoint

数据压缩

本地数据加密

一、文档级别并发

1、WiredTiger使用文档级别并发,意味着在同一时间,MongoDB实例允许多个对不同文档间的写操作并发执行(复制应用oplog时同样可以做到文档级并发应用)。

2、对于读写操作,MongoDB使用乐观并发控制,WiredTiger仅仅会在数据库或者集合上添加意向锁。

3、一些全局的操作,包括一些涉及多个数据库的操作,仍然需要全局锁。如drop一个集合,仍然需要数据库级别的x锁。

二、journal

2.1 Journal的基本概念

1、WiredTiger使用WAL(journal)和checkpoiont来保证数据的持久性。

2、journal日志记录了两次checkpoint之间的所有数据变更,当MongoDB实例意外宕机时,先恢复实例到last checkpoint时间,然后在journal中找到last checkpoint的唯一标识,开始重放last checkpoint之后的所有数据变更。

3、journal默认使用snappy进行压缩,也可以在配置文件中通过storage.wiredTiger.engineConfig.journalCompressor参数还设置相关的压缩配置。如果一条记录小于128KB,默认不对该记录进行压缩。

4、对于MongoDB单节点,可以使用 storage.journal.enabled 关闭journal,若不开启journal,单数据库宕机后只能将数据恢复到last checkpoint。

2.2 Journal数据恢复

journal属于WiredTiger的WAL的日志,并不是MongoDB实例的日志文件,如果MongoDB实例意外宕机,可以journal可以恢复last checkpoint之后的数据变更操作。journal日志恢复流程大致如下:

1、将数据恢复到last checkpoint;

2、查看data file中last checkpoint的标识符;

3、查看journal日志中last checkpoint的标识符;

4、重放last checkpoint之后的journal日志进行数据恢复(数据最大丢失CommitIntervalms的数据)。

也就是所,当我们通过journal file重放时,丢失的数据就是journal buffer但是没有写入journal file的这部分数据。

2.3 Journaling Process机制

1)在开启journal日志的情况下,对数据的每条更新,journal都会记录该更新操作以及其索引的更新。

2)MongoDB会先将数据变更的记录写入到journal buffer中,每条记录(最大128KB)都会被缓存。

3)后续WiredTiger会将journal buffer中的数据写入disk:

从3.2版本开始,MongoDB实例每50ms将journal buffer中的数据刷到磁盘;

当写操作的write concern指定为j:true时,WiredTiger会强制将该写操作写入磁盘;

journal file文件大小限制为100M,当达到限制大小时会创建一个新的journal文件,WiredTiger将之前journal file中的记录写入到磁盘。

2.4 journal file

1)MongoDB会在dbpath路径下创建一个journal的子目录用来存放journal file

2)journal file包括每个客户端发起的所有的数据变更操作

journal记录了包括数据的变更以及索引的变更;

每条记录都有一个唯一的标识;

WiredTiger存储引擎下最小的journal记录为128 bytes.

3)默认情况下,journal file使用snappy进行压缩,可以通过storage.wiredTiger.engineConfig.journalCompressor进行配置

4)journal file大小限制为100MB,WiredTiger会预分配jounal file,且WiredTiger仅仅只维护last checkpoint之所需要的文件

三、snapshots and checkpoints

1、WiredTiger存储引擎支持MVCC,snapshots相当于某个时间点的内存数据的一致性视图。

2、当数据落盘时,WiredTiger将snapshot中的数据一致性写入data file中,并且将当前已经持久化的data file作为最近一次的checkpiont点。checkpoint点可以作为数据恢复的一个时间点。

3、从3.6版本开始,WiredTiger默认每60s刷新一次checkpoint(每60将snapshot刷盘一次);在3.6版本之前WireTiger默认每60或者journal达到2G时刷新一次checkpoint。

4、只有当新的checkpoint点创建成功后,WigerdTiger才会删除之前的checkpoint。

5、使用WigerdTiger存储引擎,在不开启journal日志的情况下,可以将数据恢复到最后一次checkpoint时刻,但是checkpoint之后的数据无法进行恢复(通过journal进行恢复)。

四、Compression数据压缩

1、在WiredTiger存储引擎下,可以对集合数据以及所有进行压缩,但是压缩会消耗一定的CPU资源。

2、默认情况下,WiredTiger使用snappy对集合数据进行压缩,使用prefix对索引数据进行压缩,在集合和索引创建时,也可以单独指定。

3、默认情况下,journal日志也会使用snappy进行压缩处理。

五、内存使用

1、WiredTiger下,MongoDB使用会利用WiredTiger内部缓存和文件系统缓存。

2、从MongoDB 3.4版本开始,WiredTiger内部缓存默认为50% of (RAM - 1 GB) 或者 256 MB 之间的最大值。

3、WiredTiger内部缓存相对于磁盘格式化的不同:

数据使用文件系统缓存与磁盘格式化是一样的,文件系统缓存主要是用来降低磁盘的IO消耗。

集合索引信息缓存到WiredTiger内部缓存相对磁盘格式化是不同的,但是也主要是为了减少对内存的使用。

集合数据在WiredTiger内部缓存中是不压缩的,相对于磁盘格式也是不同的,块压缩可以极大的节省磁盘空间的使用,但是,数据必须先解压,然后才能供server层使用。

4、对比文件系统缓存,MonogoDB会尽可能使用WiredTiger内部缓存以及其他线程空闲出来的内存。

5、若MongoDB实例内存使用率偏高,可以使用storage.wiredTiger.engineConfig.cacheSizeGB and --wiredTigerCacheSizeGB来控制。

六、磁盘使用

1、WiredTiger存储引擎可以重用已删除的文档(remove操作),这些空间出来的空间不会返回给操作系统。

2、可以通过db.collection.stats()来查看集合当前空间使用情况。

3、对于碎片化比较严重的集合,可以使用compact来进行处理。

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