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2017
01-05

mongodb 解决吃内存问题

 本文就来剖析一下mongodb对内存的具体使用方法,以及生产环境针对mongodb占大量内存的问题的解决。

  先看一个MongoDB服务器的top命令结果

  shell> top -p $(pidof mongod)

  Mem: 32872124k total, 30065320k used, 2806804k free, 245020k buffers

  Swap: 2097144k total, 100k used, 2097044k free, 26482048k cached

  VIRT RES SHR %MEM

  1892g 21g 21g 69.6

  或者 先top后,然后 shift+m 把当前进场按占用内存的多少排序。看看你的mongodb能占用多少内存。

  先了解一下linux对内存的管理方式:

  在Linux里(别的系统也差不多),内存有物理内存和虚拟内存之说,物理内存是什么自然无需解释,虚拟内存实际是物理内存的抽象,多数情况下,出于方便性的考虑,程序访问的都是虚拟内存地址,然后操作系统会把它翻译成物理内存地址。

  很多人会把虚拟内存和Swap混为一谈,实际上Swap只是虚拟内存引申出的一种技术而已:操作系统一旦物理内存不足,为了腾出内存空间存放新内容,就会把当前物理内存中的内容放到交换分区里,稍后用到的时候再取回来,需要注意的是,Swap的使用可能会带来性能问题,偶尔为之无需紧张,糟糕的是物理内存和交换分区频繁的发生数据交换,这被称之为Swap颠簸,一旦发生这种情况,先要明确是什么原因造成的,如果是内存不足就好办了,加内存就可以解决,不过有的时候即使内存充足也可能会出现这种问题,比如MySQL就有可能出现这样的情况,解决方法是限制使用Swap:

  shell> sysctl -w vm.swappiness=0

  查看内存情况最常用的是free命令:

  shell> free -m

  total used free shared buffers cached

  Mem: 32101 29377 2723 0 239 25880

  -/+ buffers/cache: 3258 28842

  Swap: 2047 0 2047

  新手看到used一栏数值偏大,free一栏数值偏小,往往会认为内存要用光了。其实并非如此,之所以这样是因为每当我们操作文件的时候,Linux都会尽可能的把文件缓存到内存里,这样下次访问的时候,就可以直接从内存中取结果,所以cached一栏的数值非常的大,不过不用担心,这部分内存是可回收的,操作系统会按照LRU算法淘汰冷数据。除了cached,还有一个buffers,它和cached类似,也是可回收的,不过它的侧重点在于缓解不同设备的操作速度不一致造成的阻塞,这里就不多做解释了。

  知道了原理,我们就可以推算出系统可用的内存是free + buffers + cached:

  shell> echo "2723 + 239 + 25880" | bc -l

  28842

  至于系统实际使用的内存是used – buffers – cached:

  shell> echo "29377 - 239 - 25880" | bc -l

  3258

  除了free命令,还可以使用sar命令:

  shell> sar -r

  kbmemfree kbmemused %memused kbbuffers kbcached

  3224392 29647732 90.19 246116 26070160

  3116324 29755800 90.52 245992 26157372

  2959520 29912604 91.00 245556 26316396

  2792248 30079876 91.51 245680 26485672

  2718260 30153864 91.73 245684 26563540

  shell> sar -W

  pswpin/s pswpout/s

  0.00 0.00

  0.00 0.00

  0.00 0.00

  0.00 0.00

  0.00 0.00

  希望你没有被%memused吓到,如果不幸言中,请参考free命令的解释。

   接着咱们分析一下mongodb是怎么使用内存的:

  目前,MongoDB使用的是内存映射存储引擎,它会把磁盘IO操作转换成内存操作,如果是读操作,内存中的数据起到缓存的作用,如果是写操作,内存还可以把随机的写操作转换成顺序的写操作,总之可以大幅度提升性能。MongoDB并不干涉内存管理工作,而是把这些工作留给操作系统的虚拟缓存管理器去处理,这样的好处是简化了MongoDB的工作,但坏处是你没有方法很方便的控制MongoDB占多大内存,事实上MongoDB会占用所有能用的内存,所以最好不要把别的服务和MongoDB放一起。

  有时候,即便MongoDB使用的是64位操作系统,也可能会遭遇臭名昭著的OOM问题,出现这种情况,多半是因为限制了虚拟内存的大小所致,可以这样查看当前值:

  shell> ulimit -a | grep 'virtual'

  多数操作系统缺省都是把它设置成unlimited的,如果你的操作系统不是,可以这样修改:

  shell> ulimit -v unlimited

  不过要注意的是,ulimit的使用是有上下文的,最好放在MongoDB的启动脚本里。

  有时候,出于某些原因,你可能想释放掉MongoDB占用的内存,不过前面说了,内存管理工作是由虚拟内存管理器控制的,所以通常你只能通过重启服务来释放内存,你一定不齿于这样的方法,幸好可以使用MongoDB内置的closeAllDatabases命令达到目的:

  mongo> use admin

  mongo> db.runCommand({closeAllDatabases:1})

  另外,通过调整内核参数drop_caches也可以释放缓存:

  shell> sysctl -w vm.drop_caches=1

  平时可以通过mongo命令行来监控MongoDB的内存使用情况,如下所示:

  mongo> db.serverStatus().mem:

  {

  "resident" : 22346,

  "virtual" : 1938524,

  "mapped" : 962283

  }

  还可以通过mongostat命令来监控MongoDB的内存使用情况,如下所示:

  shell> mongostat

  mapped vsize res faults

  940g 1893g 21.9g 0

  940g 1893g 21.9g 0

  940g 1893g 21.9g 0

  940g 1893g 21.9g 0

  940g 1893g 21.9g 0

  其中内存相关字段的含义是:

  mapped:映射到内存的数据大小

  visze:占用的虚拟内存大小

  res:实际使用的内存大小

  注:如果操作不能再内存中完成,结果faults列的数值不会是0,视大小可能有性能问题。

  在上面的结果中,vsize是mapped的两倍,而mapped等于数据文件的大小,所以说vsize是数据文件的两倍,之所以会这样,是因为本例中,MongoDB开启了journal,需要在内存里多映射一次数据文件,如果关闭journal,则vsize和mapped大致相当。

  如果想验证这一点,可以在开启或关闭journal后,通过pmap命令来观察文件映射情况:

  shell> pmap $(pidof mongod)

  到底MongoDB配备多大内存合适?宽泛点来说,×××,如果要确切点来说,这实际取决于你的数据及索引的大小,内存如果能够装下全部数据加索引是最佳情况,不过很多时候,数据都会比内存大,比如本文说涉及的MongoDB实例:

  mongo> db.stats()

  {

  "dataSize" : 1004862191980,

  "indexSize" : 1335929664

  }

  本例中索引只有1G多,内存完全能装下,而数据文件则达到了1T,估计很难找到这么大内存,此时保证内存能装下热数据即可,至于热数据有多少,这就是个比例问题了,取决于具体的应用。如此一来内存大小就明确了:内存 > 索引 + 热数据。

  根据以上的分析我们可以得出几点结论:

  1. mongodb 直接用操作系统的内存管理器来管理内存。而操作系统采用的是LRU算法淘汰冷数据。

  2. mongodb可以用重启服务、调整内核参数以及mongodb内部的语法去清理mongodb对内存的缓存。可能存在的问题是:这几种清理方式都是全部清理,这样的话mongodb的内存缓存就失效了。

  3. mongodb 对内存的使用是可以被监控的,在生产环境中要定时的去监控这些数据。

  4. mongodb 对内存这种占用方式使其尽量的和其他占用内存的业务分开部署,例如memcahe,sphinx,mysql等。

  5. 操作系统中的交换分区swap 如果操作频繁的话,会严重降低系统效率。要解决可以禁用交换分区,以及增加内存以及做分布式。

  6. 生产环境中mongodb所在的主机应该尽量的大内存。

作者:mongo中国
mongo中国

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