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mongodb分库

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准测试机配置SAS硬盘16GB内存千兆网8corescpumongodb版本:2.2.3replicaset:3台

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> hot3.png

测试机配置

  • SAS 硬盘
  • 16GB内存
  • 千兆网
  • 8 cores cpu

mongodb

  • 版本: 2.2.3
  • replicaset: 3台物理机
  • driver:pymongo2.5.2(w=2,safe=True,use_greenlets)

分库前测试结果

之前有测试过mongodb的读写性能 对于单条数据比较小的应用场景 非常适合 读写的吞吐量很不错 但是我们的应用场景是单条数会超过1MB 实际测试下来的结果是写锁非常严重 吞吐量保持在20qps左右 但是mongodb的CPU占用率不到70% 内存占用量在40% - 50% 磁盘IO也未到瓶颈 mongostate 查看状态的时候 写锁的比例非常高

给常用查询的字段加索引

开始测试时 没有给查询的字段加索引 使用explain的结果如下:

db.users.find({'uid':'123456789'}).explain(){"cursor" : "BasicCursor","isMultiKey" : false,"n" : 0,"nscannedObjects" : 2,"nscanned" : 2,"nscannedObjectsAllPlans" : 2,"nscannedAllPlans" : 2,"scanAndOrder" : false,"indexOnly" : false,"nYields" : 0,"nChunkSkips" : 0,"millis" : 9,"indexBounds" : {},}

在查询的时候 使用的是BasicCursor 没有对查询uid添加索引 导致查询时需要遍历所有的ns

添加索引db.users.ensureIndex({'uid':1})后 再看查询的解释

db.users.find({'uid':'123456789'}).explain(){"cursor" : "BtreeCursor uid_1","isMultiKey" : false,"n" : 0,"nscannedObjects" : 0,"nscanned" : 0,"nscannedObjectsAllPlans" : 0,"nscannedAllPlans" : 0,"scanAndOrder" : false,"indexOnly" : false,"nYields" : 0,"nChunkSkips" : 0,"millis" : 0,"indexBounds" : {"uid" : [["123456789","123456789"]]},}

添加索引后 吞吐有一定的提升 但是非常有限 我们测试的主要场景是大量的更新操作 查看mongostat的结果 还是写锁严重

分库

mongodb在2.2后的写锁是数据库级别的 所以我们尝试着进行分库 在单个replicaset集群上部署多个数据库 然后进行测试 实际的测试结果为 写锁被分散到多个数据库上 但是local这个数据库的写锁比例突然上升了很多 能到120%+

查看local这个数据库 里面存的数据

switched to db localdds:PRIMARY> show collections;meoplog.rsreplset.minvalidslavessystem.indexessystem.replset

上述collections中 me是mongodb的host信息 slaves里面存了secondary和oplog同步的信息 opslog.rs里面记录的是oplog 怀疑是oplog同步导致local写锁比例上升

添加replicaset集群

为了验证上述猜测 我们在测试的三台物理机上又搭建了一个replicaset 然后再进行测试 结果非常好 local写锁有明显下降 吞吐量提高到150qps


转:https://my.oschina.net/pengfeix/blog/165387



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