numa 架构下的 mysql,mongodb数据库

本文涉及的产品
云数据库 MongoDB,通用型 2核4GB
云数据库 RDS MySQL,集群版 2核4GB 100GB
推荐场景:
搭建个人博客
云数据库 MongoDB,独享型 2核8GB
推荐场景:
构建全方位客户视图
简介: 从MySQL迁移到MongoDB,在导入旧数据的过程中,遇到了些许波折,犯了不少错误,但同时也学到了不少知识,遂记录下来。

从MySQL迁移到MongoDB,在导入旧数据的过程中,遇到了些许波折,犯了不少错误,但同时也学到了不少知识,遂记录下来。

公司为这个项目专门配备了几台高性能务器,清一色的双路四核超线程CPU,外加32G内存,运维人员安装好MongoDB后,就轮到我了,我习惯于在使用新服务器前先看看相关日志,了解一下基本情况,当我浏览MongoDB日志时,发现一些警告信息:

WARNING: You are running on a NUMA machine.
We suggest launching mongod like this to avoid performance problems:
numactl --interleave=all mongod [other options]

当时我并不太清楚NUMA是什么东西,所以没有处理,只是把问题报告给了运维人员,事实证明运维人员也没有处理,所以问题的序幕就这样拉开了…

迁移工作首先要导入旧数据。开始一切倒还正常,不过几小时之后,我无意中发现不知道什么时候开始数据导入的速度下降了,同时我的PHP脚本开始不停的抛出异常:

cursor timed out (timeout: 30000, time left: 0:0, status: 0)

我一时判断不出问题所在,想想先在PHP脚本里加大Timeout的值应付一下:

MongoCursor::$timeout = -1;

可惜这样并没有解决问题,错误反倒变着花样的出现了:

max number of retries exhausted, couldn't send query
couldn't send query: Broken pipe

无奈之下用strace跟踪了一下PHP脚本:

shell> strace -p <PID>

发现进程卡在了recvfrom操作上:

recvfrom(<FD>,

通过如下命令查询recvfrom操作的含义是:receive a message from a socket

shell> apropos recvfrom

还可以按照下面的方式确认一下:

shell> lsof -p <PID>
shell> ls -l /proc/<PID>/fd/<FD>

此时查询MongoDB当前操作,发现几乎每个操作会消耗大量的时间:

shell> echo "db.currentOp()" | /path/to/mongo

同时运行mongostat显示很高的locked值。

重复做了很多工作,但始终无法找到问题的症结在哪里,只好求助官方论坛,那里的技术支持都很热心,在我描述了问题后,没过多久就有了回复,建议我检查一下是不是索引不佳所致,为了验证这种可能,我激活了Profiler记录慢操作:

mongo> use <DB>
mongo> db.setProfilingLevel(1);

不过结果显示基本都是insert操作(因为我是导入数据为主),本身就不需要索引:

mongo> use <DB>
mongo> db.system.profile.find().sort({$natural:-1})

问题到了这里,似乎已经走投无路了,为了死马当活马医,我又重复了几次迁移旧数据的过程,结果自然是次次都出问题,但幸运的是我发现每当出问题的时候,在top命令的结果中,总有一个名叫irqbalance的进程居高不下,搜索了一下,结果很多介绍irqbalance的文章中都提及了NUMA,让我一下子记起之前在日志中看到的警告信息,于是乎按照信息里介绍的,重新启动了一下MongoDB:

shell> numactl --interleave=all /path/to/mongod

一切都正常了。为了解决这个问题,浪费了很多精神,实在没有力气再解释NUMA到底是什么东西了,有想了解的网友可以参考老外的文章,里面的介绍很翔实。

原文链接:huoding.com

对于罪魁祸首,作者留给大家去学习,NoSQLFan在这里可以给大家做一个简单的描述,先解释几个概念

NUMA:NUMA是多核心CPU架构中的一种,其全称为Non-Uniform Memory Access,简单来说就是在多核心CPU中,机器的物理内存是分配给各个核的,架构简图如下所示:

每个核访问分配给自己的内存会比访问分配给其它核的内存要快,有下面几种访问控制策略:

  • 1.缺省(default):总是在本地节点分配(分配在当前进程运行的节点上);
  • 2.绑定(bind):强制分配到指定节点上;
  • 3.交叉(interleave):在所有节点或者指定的节点上交织分配;
  • 4.优先(preferred):在指定节点上分配,失败则在其他节点上分配。

上面文章中最后使用numactl –interleave命令就是指定其为交叉共享模式。

irqbalance:这是作者在上面提到的一个占用CPU的进程,这个进程的作用是在多核心CPU的操作系统中,分配系统中断信号的。参见:irqbalance.org

概念说完了,下面是上面问题的简单描述:

我们知道虚拟内存机制是通过一个中断信号来通知虚拟内存系统进行内存swap的,所以这个irqbalance进程忙,是一个危险信号,在这里是由于在进行频繁的内存交换。这种频繁交换现象称为swap insanity,在MySQL中经常提到,也就是在NUMA框架中,采用不合适的策略,导致核心只能从指定内存块节点上分配内存,即使总内存还有富余,也会由于当前节点内存不足时产生大量的swap操作。

相对于SMP(又称uniform. memory architecture),NUMA引入了node的概念,每个物理CPU都被视作一个node,而每个node都有一个local memory(访问速度更快),其他node的内存则为remote;

NUMA相关的策略
1、每个进程(或线程)都会从父进程继承NUMA策略,并分配有一个优先node。如果NUMA策略允许的话,进程可以调用其他node上的资源。
2、NUMA的CPU分配策略有cpunodebind、physcpubind。cpunodebind规定进程运行在某几个node之上,而physcpubind可以更加精细地规定运行在哪些核上。
3、NUMA的内存分配策略有localalloc、preferred、membind、interleave。localalloc规定进程从当前node上请求分配内存;而preferred比较宽松地指定了一个推荐的node来获取内存,如果被推荐的node上没有足够内存,进程可以尝试别的node。membind可以指定若干个node,进程只能从这些指定的node上请求分配内存。interleave规定进程从指定的若干个node上以Round-roll算法交织地请求分配内存。

在现有的Redhat Linux中,localalloc是默认的NUMA内存分配策略,这个配置选项导致资源独占程序很容易将某个node的内存用尽。而当某个node的内存耗尽时,Linux又刚好将这个node分配给了某个需要消耗大量内存的进程(或线程),此时即便其他node有空闲内存也无济于事,于是就产生了swap


可通过numactl查看相关信息
numactl --hardware查看
# numactl --hardware
available: 2 nodes (0-1)
node 0 size: 32276 MB
node 0 free: 26856 MB
node 1 size: 32320 MB
node 1 free: 26897 MB
node distances:
node   0   1 
  0:  10  21 
  1:  21  10 

通过/proc/pid/numa-maps可以查看分配给mysqld的numa信息--读取numa-maps会阻塞相应进程,因此不宜频繁调用 
2aaaaad3e000 default anon=13240527 dirty=13223315 
  swapcache=3440324 active=13202235 N0=7865429 N1=5375098

可通过perl脚本格式化输出
N0        :      7983584 ( 30.45 GB)
N1        :      5440464 ( 20.75 GB)
active    :     13406601 ( 51.14 GB)
anon      :     13422697 ( 51.20 GB)
dirty     :     13407242 ( 51.14 GB)
mapmax    :          977 (  0.00 GB)
mapped    :         1377 (  0.01 GB)
swapcache :      3619780 ( 13.81 GB)

Node 0/1各分配32G,但是 node 0已经使用了30多G,所剩无几;
如果继续在node 0请求内存,则需swap,即便此时node 1还有10G空余;
解决方法:
使用interleave,轮询各个node分配内存
修改mysqld_safe,在cmd="$NOHUP_NICENESS"后添加如下信息
cmd="/usr/bin/numactl --interleave all $cmd"
此时NUMA内存分配情况
N0        :      6814756 ( 26.00 GB)
N1        :      6816444 ( 26.00 GB)
anon      :     13629853 ( 51.99 GB)
dirty     :     13629853 ( 51.99 GB)
mapmax    :          296 (  0.00 GB)
mapped    :         1384 (  0.01 GB)

twitter生产库144G内存,innodb buffer pool占用120G;
除了采用numactl --interleave=all
在启动mysqld前调用sysctl -q -w vm.drop_caches=3清空缓存
并且启动mysqld立即分配innodb buffer pool

注:也可在BIOS层面将NUMA改为SUMA,在底层将所有分配策略都设为interleave,但粒度太大不利于分化;
默认innodb buffer pool采用lazy-allocation,可采用--innodb-buffer-pool-populate立即分配,通过使用mmap的MAP_POPULATE位实现;

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
目录
相关文章
|
16天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
探索MySQL:关系型数据库的基石
MySQL,作为全球最流行的开源关系型数据库管理系统(RDBMS)之一,广泛应用于各种Web应用、企业级应用和数据仓库中
|
14天前
|
关系型数据库 MySQL 网络安全
Mysql 数据库主从复制
在MySQL主从复制环境中,配置了两台虚拟机:主VM拥有IP1,从VM有IP2。主VM的`my.cnf`设置server-id为1,启用二进制日志;从VM设置server-id为2,开启GTID模式。通过`find`命令查找配置文件,编辑`my.cnf`,在主服务器上创建复制用户,记录二进制日志信息,然后锁定表并备份数据。备份文件通过SCP传输到从服务器,恢复数据并配置复制源,启动复制。检查复制状态确认运行正常。最后解锁表,完成主从同步,新用户在从库中自动更新。
990 7
Mysql 数据库主从复制
|
14天前
|
缓存 运维 关系型数据库
数据库容灾 | MySQL MGR与阿里云PolarDB-X Paxos的深度对比
经过深入的技术剖析与性能对比,PolarDB-X DN凭借其自研的X-Paxos协议和一系列优化设计,在性能、正确性、可用性及资源开销等方面展现出对MySQL MGR的多项优势,但MGR在MySQL生态体系内也占据重要地位,但需要考虑备库宕机抖动、跨机房容灾性能波动、稳定性等各种情况,因此如果想用好MGR,必须配备专业的技术和运维团队的支持。 在面对大规模、高并发、高可用性需求时,PolarDB-X存储引擎以其独特的技术优势和优异的性能表现,相比于MGR在开箱即用的场景下,PolarDB-X基于DN的集中式(标准版)在功能和性能都做到了很好的平衡,成为了极具竞争力的数据库解决方案。
|
4天前
|
分布式计算 大数据 关系型数据库
MaxCompute产品使用合集之如何实现类似mysql实例中的数据库功能
MaxCompute作为一款全面的大数据处理平台,广泛应用于各类大数据分析、数据挖掘、BI及机器学习场景。掌握其核心功能、熟练操作流程、遵循最佳实践,可以帮助用户高效、安全地管理和利用海量数据。以下是一个关于MaxCompute产品使用的合集,涵盖了其核心功能、应用场景、操作流程以及最佳实践等内容。
|
7天前
|
SQL Oracle 关系型数据库
MySQL、SQL Server和Oracle数据库安装部署教程
数据库的安装部署教程因不同的数据库管理系统(DBMS)而异,以下将以MySQL、SQL Server和Oracle为例,分别概述其安装部署的基本步骤。请注意,由于软件版本和操作系统的不同,具体步骤可能会有所变化。
28 3
|
6天前
|
DataWorks 关系型数据库 MySQL
DataWorks操作报错合集之从OceanBase(OB)数据库调度数据到MySQL数据库时遇到连接报错,该怎么办
DataWorks是阿里云提供的一站式大数据开发与治理平台,支持数据集成、数据开发、数据服务、数据质量管理、数据安全管理等全流程数据处理。在使用DataWorks过程中,可能会遇到各种操作报错。以下是一些常见的报错情况及其可能的原因和解决方法。
|
13天前
|
关系型数据库 数据库 RDS
利用DTS将自建mysql5.7版本数据库迁移至对应rds报错
利用DTS将自建mysql5.7版本数据库迁移至对应rds报错
42 0
|
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
184 1
|
18天前
|
NoSQL JavaScript 前端开发
JavaScript与数据库MongoDB的联动
JavaScript和MongoDB结合,构建Web应用的关键技术。MongoDB,作为NoSQL数据库,以其灵活性和高性能深受开发者喜爱。本文探讨两者的基本概念,如JavaScript在前端交互和后端数据处理的作用,MongoDB的文档存储和查询特性。通过Node.js和mongoose库,展示了连接数据库、定义数据模型及增删改查操作的代码示例。强调了性能优化(如索引、批量操作)和安全措施(如权限控制、数据加密)的重要性。最后,提供了一个简单的CRUD应用示例,涵盖Express和前端API调用。
18 0
|
20天前
|
NoSQL MongoDB 数据库
MongoDB的GUI工具——Robo 3T连接远程数据库MongoDB
MongoDB的GUI工具——Robo 3T连接远程数据库MongoDB
21 0