MongoDB mmapv1存储引擎解析

本文涉及的产品
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
云数据库 MongoDB,独享型 2核8GB
推荐场景:
构建全方位客户视图
云原生多模数据库 Lindorm,多引擎 多规格 0-4节点
简介: mongodb的mongod服务管理一个数据目录,可包含多个DB,每个DB的数据单独组织,本文主要介绍mmapv1存储引擎的数据组织方式。 Database 每个Database(DB)由一个.ns文件及若干个数据文件组成 $ll mydb.* -rw------- 1 ydzhang

mongodb的mongod服务管理一个数据目录,可包含多个DB,每个DB的数据单独组织,本文主要介绍mmapv1存储引擎的数据组织方式。

Database

每个Database(DB)由一个.ns文件及若干个数据文件组成

$ll mydb.*
-rw-------  1 ydzhang  staff  67108864  7  4 14:05 mydb.0
-rw-------  1 ydzhang  staff  16777216  7  4 14:05 mydb.ns

数据文件从0开始编号,依次为mydb.0、mydb.1、mydb.2等,文件大小从64MB起,依次倍增,最大为2GB。

Namespace

每个DB包含多个namespace(对应mongodb的collection名),mydb.ns实际上是一个hash表(采用线性探测方式解决冲突),用于快速定位某个namespace的起始位置。

hash表里的一个节点包含的元数据结构如下,每个节点大小为628Bytes,16M的NS文件最多可存储26715个namespace。

struct Node {
    int hash;
    Namespace key;
    NamespaceDetails value;
};

  • key为namespace的名字,为固定长度128字节的字符数组。
  • hash为namespce的hash值,用于快速查找
  • value包含一个namespace所有的元数据

namespace元数据结构如下:

class NamespaceDetails {
    DiskLoc firstExtent; // 第一个extent位置
    DiskLoc lastExtent;  // 最后一个extent位置
    DiskLoc deletedListSmall[SmallBuckets]; 
    // 不同大小的删除记录列表
    ...
};

其中DiskLoc代表某个数据文件的具体偏移位置,数据文件使用mmap映射到内存空间进行管理,内存的管理(哪些数据何时换入/换出)完全交给OS管理。

 class DiskLoc {
    int _a;  // 数据文件编号,如mydb.0编号为0
    int ofs; // 文件内部偏移
 };

数据文件

每个数据文件被划分成多个extent,每个extent只包含一个namespace的数据,同一个namespace的所有extent之间以双向链表形式组织。

namesapce的元数据里包含指向第一个及最后一个extent的位置指针,通过这些信息,就可以遍历一个namespace下的所有extent数据。

每个数据文件包含一个固定长度头部DataFileHeader

 class DataFileHeader {
    DataFileVersion version;
    int fileLength;
    DiskLoc unused;
    int unusedLength;
    DiskLoc freeListStart;
    DiskLoc freeListEnd;
    char reserve[];
 };

Header中包含数据文件版本、文件大小、未使用空间位置及长度、空闲extent链表起始及结束位置。extent被回收时,就会放到数据文件对应的空闲extent链表里。

unusedLength为数据文件未被使用过的空间长度,unused则指向未使用空间的起始位置。

Extent

每个extent包含多个Record(对应mongodb的document),同一个extent下的所有record以双向链表形式组织。

struct Extent {
    unsigned magic;  // 用于检查extent数据有效性
    DiskLoc myLoc;   // extent自身位置

    /* 前一个/后一个 extent位置指针 */
    DiskLoc xnext;
    DiskLoc xprev;

    int length;  // extent总长度 

    DiskLoc firstRecord;  // extent内第一个record位置指针
    DiskLoc lastRecord;   // extent内最后一个record位置指针
    char _extentData[4];  // extent数据
};

Record

每个Record对应mongodb里的一个文档,每个Record包含固定长度16bytes的描述信息。

class Record {
    int _lengthWithHeaders;  // Record长度
    int _extentOfs;          // Record所在的extent位置指针
    int _nextOfs;            // 前一个Record位置信息
    int _prevOfs;            // 后一个Record位置信息
    char _data[4];           // Record数据
};

Record被删除后,会以DeleteRecord的形式存储,其前两个字段与Record是一致的。

class DeletedRecord {
   int _lengthWithHeaders;  // record长度
   int _extentOfs;          // record所在的extent位置指针
   DiskLoc _nextDeleted;    // 下一个已删除记录的位置
};

一个namespace下的所有的已删除记录(可以回收并复用的存储空间)以单向链表的形式,为了最大化存储空间利用率,不同size(32B、64B、128B...)的记录被挂在不同的链表上,NamespaceDetail里的deletedListSmall/deletedListLarge包含指向这些不同大小链表头部的指针。

enter image description here

写入Record

  1. 检查对应的namespace对应的删除记录链表里是否有合适的DeletedRecord可以利用,如果有,则直接复用删除空间写入记录。
  2. 检查数据文件的freeList里是否有合适大小的空闲extent可以利用,如果有则直接利用空闲的extent,将记录写入。
  3. 第1、2步都不成功,则写创建新的extent写入记录;创建新extent时,如果当前的数据文件没有足够的空闲空间,则创建新的数据文件。

删除Record

删除的记录会以DeleteRecord的形式插入到对应集合的删除链表里,删除的空间在下一次写入新的记录时可能会被利用上;但也有可能一直用不上而浪费。比如某个128Bytes大小的记录被删除后,接下来写入的记录一直大于128B,则这个128B的DeletedRecord不能有效的被利用。

当删除很多时,可能产生很多不能重复利用的"存储碎片",从而导致存储空间大量浪费;可通过对集合进行compact来整理存储碎片。

更新Record

更新Record时,分2种情况

  1. 更新的Record比原来小,可以直接复用现有的空间(原地更新);多余的空间如果足够多,会将剩余空间插入到DeletedRecord链表;
  2. 更新的Record比原来大,更新相当于删除 + 新写入,原来的空间会插入到DeletedRecord链表里。

更新跟删除类似,也有可能产生很多存储碎片;如果业务场景里更新很多,可通过合理设置Record Padding,尽量让每次更新都直接复用现有存储空间。

查询Record

没有索引的情况下,查询某个Record需要遍历整个集合,读取出符合条件的Record;如果经常需要根据每个纬度查询Record,则需要给集合建立索引以提供查询效率。

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。   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
|
3月前
|
运维 监控 NoSQL
【MongoDB 复制集秘籍】Secondary 同步慢怎么办?深度解析与实战指南,让你的数据库飞速同步!
【8月更文挑战第24天】本文通过一个具体案例探讨了MongoDB复制集中Secondary成员同步缓慢的问题。现象表现为数据延迟增加,影响业务运行。经分析,可能的原因包括硬件资源不足、网络状况不佳、复制日志错误等。解决策略涵盖优化硬件(如增加内存、升级CPU)、调整网络配置以减少延迟以及优化MongoDB配置(例如调整`oplogSize`、启用压缩)。通过这些方法可有效提升同步效率,保证系统的稳定性和性能。
85 4
|
7天前
|
存储 NoSQL MongoDB
MongoDB面试专题33道解析
大家好,我是 V 哥。今天为大家整理了 MongoDB 面试题,涵盖 NoSQL 数据库基础、MongoDB 的核心概念、集群与分片、备份恢复、性能优化等内容。这些题目和解答不仅适合面试准备,也是日常工作中深入理解 MongoDB 的宝贵资料。希望对大家有所帮助!
|
23天前
|
存储 NoSQL MongoDB
MongoDB 概念解析
10月更文挑战第12天
15 0
MongoDB 概念解析
|
3月前
|
C# 开发者 Windows
全面指南:WPF无障碍设计从入门到精通——让每一个用户都能无障碍地享受你的应用,从自动化属性到焦点导航的最佳实践
【8月更文挑战第31天】为了确保Windows Presentation Foundation (WPF) 应用程序对所有用户都具备无障碍性,开发者需关注无障碍设计原则。这不仅是法律要求,更是社会责任,旨在让技术更人性化,惠及包括视障、听障及行动受限等用户群体。
79 0
|
5月前
|
SQL NoSQL 关系型数据库
ClickHouse(24)ClickHouse集成mongodb表引擎详细解析
**MongoDB引擎在ClickHouse中提供只读访问远程数据,用于`SELECT`查询。不支持写入。创建MongoDB表引擎的语法:`CREATE TABLE ... ENGINE = MongoDB(host, db, coll, user, pass)`。例如:**查看[ClickHouse中文文档](https://zhangfeidezhu.com/?p=468)获取更多教程,包括系列文章覆盖的各种表引擎解析。
149 0
|
28天前
|
缓存 Java 程序员
Map - LinkedHashSet&Map源码解析
Map - LinkedHashSet&Map源码解析
63 0
|
28天前
|
算法 Java 容器
Map - HashSet & HashMap 源码解析
Map - HashSet & HashMap 源码解析
49 0
|
28天前
|
存储 Java C++
Collection-PriorityQueue源码解析
Collection-PriorityQueue源码解析
58 0
|
28天前
|
安全 Java 程序员
Collection-Stack&Queue源码解析
Collection-Stack&Queue源码解析
74 0
|
9天前
|
消息中间件 缓存 安全
Future与FutureTask源码解析,接口阻塞问题及解决方案
【11月更文挑战第5天】在Java开发中,多线程编程是提高系统并发性能和资源利用率的重要手段。然而,多线程编程也带来了诸如线程安全、死锁、接口阻塞等一系列复杂问题。本文将深度剖析多线程优化技巧、Future与FutureTask的源码、接口阻塞问题及解决方案,并通过具体业务场景和Java代码示例进行实战演示。
28 3

相关产品

  • 云数据库 MongoDB 版
  • 推荐镜像

    更多