MongoDB-3.2 oplog删除策略优化

本文涉及的产品
云数据库 MongoDB,通用型 2核4GB
云原生内存数据库 Tair,内存型 2GB
云数据库 Redis 版,社区版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
简介:

MongoDB oplog是一个capped collection,创建capped collection时,createCollection可以设置size(最大字节数)和max(最大文档数)的参数,当这个集合的『总大小超过size』或者『总文档数超过max』时,在新插入文档时就会自动删除一些集合内最先插入的文档,相当于一片环形的存储空间。

oplog(local.oplog.rs集合)默认情况下配置为可用磁盘空间的5%,当oplog写满时,就会开始删除最先写入的oplog,一次正常的insert操作包含如下步骤:

  1. 将文档写入指定的集合
  2. 将写入操作记录到oplog
  3. 如果oplog满了,删除最先写入的oplog

优化策略

MongoDB 3.2为了提升写入性能,使用wiredtiger引擎时,针对local.oplog.rs这个集合的删除策略进行了优化,主要改进:

  1. 将删除动作从用户的写入路径移除,放到后台线程执行
  2. 批量删除,并不是oplog一满就立马触发删除,而是一次删除一批

实施方案

monogd启动时,会根据oplog的最大字节数将整个集合分为10-100个Stone(可以理解为oplog的一段数据,包含多个文档,Stone的具体个数oplogSizeMB的配置相关)。


WiredTigerRecordStore::OplogStones::OplogStones(OperationContext* txn, WiredTigerRecordStore* rs)
    : _rs(rs) {
    //...
    unsigned long long maxSize = rs->cappedMaxSize();

    const unsigned long long kMinStonesToKeep = 10ULL;
    const unsigned long long kMaxStonesToKeep = 100ULL;

    unsigned long long numStones = maxSize / BSONObjMaxInternalSize;
    _numStonesToKeep = std::min(kMaxStonesToKeep, std::max(kMinStonesToKeep, numStones));
    _minBytesPerStone = maxSize / _numStonesToKeep;
    // ...
}

其中_numStonesToKeep为oplog应该保持的Stone个数,而_minBytesPerStone代表每个Stone的最小字节数。

接下来,会根据oplog当前的大小以及_minBytesPerStone来估算下,当前的oplog大致包含的Stone数量,并通过采样的方式来获取每个Stone的起始位置(不能保证每个Stone的大小跟预期完全一样),然后将所有的Stone按顺序存储到一个队列中。

mongod在服务写请求的过程中,每次都会记录下新产生oplog的大小,当新产生的oplog的总量超过_minBytesPerStones时,就会产生一个新的Stone加入到队列中。

void WiredTigerRecordStore::OplogStones::createNewStoneIfNeeded(RecordId lastRecord) {

    if (_currentBytes.load() < _minBytesPerStone) {
        // Must have raced to create a new stone, someone else already triggered it.
        return;
    }

    // ...
        
    OplogStones::Stone stone = {_currentRecords.swap(0), _currentBytes.swap(0), lastRecord};
    _stones.push_back(stone);

    _pokeReclaimThreadIfNeeded(); // 唤醒后台回收oplog空间的线程
}

当队列中的Stone数量超过_numStonesToKeep,后台线程就会删除最老的Stone里的数据,来回收oplog的存储空间。

参考资料

相关实践学习
MongoDB数据库入门
MongoDB数据库入门实验。
快速掌握 MongoDB 数据库
本课程主要讲解MongoDB数据库的基本知识,包括MongoDB数据库的安装、配置、服务的启动、数据的CRUD操作函数使用、MongoDB索引的使用(唯一索引、地理索引、过期索引、全文索引等)、MapReduce操作实现、用户管理、Java对MongoDB的操作支持(基于2.x驱动与3.x驱动的完全讲解)。 通过学习此课程,读者将具备MongoDB数据库的开发能力,并且能够使用MongoDB进行项目开发。 &nbsp; 相关的阿里云产品:云数据库 MongoDB版 云数据库MongoDB版支持ReplicaSet和Sharding两种部署架构,具备安全审计,时间点备份等多项企业能力。在互联网、物联网、游戏、金融等领域被广泛采用。 云数据库MongoDB版(ApsaraDB for MongoDB)完全兼容MongoDB协议,基于飞天分布式系统和高可靠存储引擎,提供多节点高可用架构、弹性扩容、容灾、备份回滚、性能优化等解决方案。 产品详情: https://www.aliyun.com/product/mongodb
相关文章
|
1月前
|
存储 监控 NoSQL
MongoDB索引解析:工作原理、类型选择及优化策略
MongoDB索引解析:工作原理、类型选择及优化策略
|
1月前
|
NoSQL 定位技术 MongoDB
深入探索 MongoDB:高级索引解析与优化策略
深入探索 MongoDB:高级索引解析与优化策略
|
1月前
|
NoSQL 定位技术 MongoDB
解锁MongoDB索引的秘密:优化查询效率与应对限制的策略
解锁MongoDB索引的秘密:优化查询效率与应对限制的策略
|
21天前
|
NoSQL 关系型数据库 MySQL
MongoDB优化分页
【7月更文挑战第5天】
24 0
|
21天前
|
NoSQL 关系型数据库 MySQL
MongoDB优化 索引
【7月更文挑战第4天】
14 0
|
22天前
|
NoSQL 关系型数据库 MySQL
优化MongoDB查询
【7月更文挑战第4天】
20 0
|
1月前
|
NoSQL BI MongoDB
深入理解 MongoDB 条件操作符:优化查询、精准筛选、提升性能
深入理解 MongoDB 条件操作符:优化查询、精准筛选、提升性能
|
1月前
|
监控 NoSQL MongoDB
深度优化:掌握 MongoDB 查询分析的关键技巧
深度优化:掌握 MongoDB 查询分析的关键技巧
|
1月前
|
存储 NoSQL MongoDB
MongoDB 集合创建指南:命名规范、索引优化和数据模型设计
MongoDB 集合创建指南:命名规范、索引优化和数据模型设计
|
1月前
|
存储 JSON NoSQL
【文档数据库】ES和MongoDB的对比
【文档数据库】ES和MongoDB的对比
196 1

相关产品

  • 云数据库 MongoDB 版