MongoDBlsm降低disklantency

MongoDB lsm降低 disk lantency

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MongoDB lsm降低 disk lantency

背景

Part1:写在最前

在副本集架构中，当我们面临写多读少，且大多数写为update操作时，WT引擎的瓶颈初显。这直接导致业务反馈写入操作耗时较久等异常。为此，Percona版本的MongoDB里支持rocksDB存储引擎，应对写比较多的时候会显得更加从容。

Part2:背景

在业务大量更新的场景中我们发现WT存储引擎的disk lantency会比较高，在尝试调大cache_size和并发数、eviction后效果不佳，因此我们尝试使用rocksDB引擎代替。

Part3:措施

将write concern从majority变更为1，观察效果

w: 数据写入到number个节点才向用客户端确认{w: 0} 对客户端的写入不需要发送任何确认，适用于性能要求高，但不关注正确性的场景

{w: 1} 默认的writeConcern，数据写入到Primary就向客户端发送确认

{w: “majority”} 数据写入到副本集大多数成员后向客户端发送确认，适用于对数据安全性要求比较高的场景，该选项会降低写入性能

j: 写入操作的journal持久化后才向客户端确认默认为”{j: false}，如果要求Primary写入持久化了才向客户端确认，则指定该选项为true

之前开了majority，慢的同时，在3.2.6版本后，也会同时开启journal日志的磁盘写入，导致磁盘耗时增加，进而导致写入更慢，把writeconcern改到1，可以提升写入速率

实战

Part1:整体架构

原有集群为3节点副本集架构，均使用WT存储引擎。我们将其中一台从库换为rocksDB存储引擎，观察disk lantancy情况。

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如上图所示，可以看出主节点的QPS情况。

Part2:rocksDB引擎从库

我们将其中一台从库配置为rocksDB引擎，RocksDB相对WT一大改进是采用LSM树存储引擎。Wiredtiger 基于 btree 结构组织数据，在一些极端场景下，因为 Cache eviction 及写入放大的问题，可能导致 Write hang，细节可以到 MongoDB jira 上了解相关的issue，针对这些问题 MongoDB 官方团队一直在优化，我们也看到 Wiredtiger 稳定性在不断提升；而 RocksDB 是基于 LSM tree 结构组织数据，其针对写入做了优化，将随机写入转换成了顺序写入，能保证持续高效的数据写入。在替换其中一台从库为rocksDB引擎后，我们将其与另外一台WT引擎的从库进行disk lantency的对比。

下图为使用lsm Tree 结构的rocksDB存储引擎从库的disk lantency，可以看出都在1ms内。
MongoDB lsm降低 disk lantency

其qps如下图所示，repl_delete在3k左右且连续稳定。 MongoDB lsm降低 disk lantency

Part3:WT引擎从库

下图为使用WT存储引擎从库，其disk lantency和主库一样，写入的lantency达到了8ms，读也有4ms

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其qps在2.3k左右，且监控出现断点，从库出现因压力大登录超时的情况。 MongoDB lsm降低 disk lantency

Part4:RocksDB引擎配置参数

storage:
  engine: rocksdb
  useDeprecatedMongoRocks: true
  dbPath: /home/work/mongodb/mongo_28000/data/db_28000
  indexBuildRetry: true
  journal:
    enabled: true
    commitIntervalMs: 100
  rocksdb:
    cacheSizeGB: 10
    compression: snappy
    maxWriteMBPerSec: 1024
    configString: write_buffer_size=512M;level0_slowdown_writes_trigger=12;min_write_buffer_number_to_merge=2;
    crashSafeCounters: false
    counters: true
    singleDeleteIndex: false

注释1

#storage Options
storage:
  engine: "rocksdb"
  useDeprecatedMongoRocks: true   ##percona 3.6版本需要加
  dbPath: /home/work/mongodb/mongo_10001/data
  rocksdb:
    cacheSizeGB: 10  # 默认是30% of physical memory
    compression: snappy
    maxWriteMBPerSec: 1024 #单位MB，rocks writes to storage 的速度，降低这个值可以减少读延迟刺尖，但该值太低会降低写入速度
    configString: write_buffer_size=512M;level0_slowdown_writes_trigger=12;min_write_buffer_number_to_merge=2;   
   crashSafeCounters: false  #指定crash之后是否正确计数，开启这个选项可能影响性能
    counters: true   #（默认开）指定是否使用advanced counters，关闭它可以提高写性能
    singleDeleteIndex: false

在添加 configString: write_buffer_size=512M;level0_slowdown_writes_trigger=12;min_write_buffer_number_to_merge=2; 参数后，磁盘延迟进一步降低，iops也进一步降低

这里需要注意的是，percona从3.6版本起不建议使用rocksdb，可能在下一个大版本移除，至于是否选用，要根据实际情况出发，最好能够拉上业务一起进行一个压测，满足业务需求的，就是最好的。

https://www.percona.com/doc/percona-server-for-mongodb/LATEST/mongorocks.html

注释2

rocksdb参数的调节一般是在三个因素之间做平衡：写放大、读放大、空间放大
1.flush选项：
write_buffer_size:
memtable的最大size，如果超过了这个值，RocksDB就会将其变成immutablememtable，并在使用另一个新的memtable
max_write_buffer_number:
最大memtable的个数，如果activememtablefull了，并且activememtable加上immutablememtable的个数已经到了这个阀值，RocksDB就会停止后续的写入。通常这都是写入太快但是flush不及时造成的。
min_write_buffer_number_to_merge:
在flush到level0之前，最少需要被merge的memtable个数。如果这个值是2，那么当至少有两个immutable的memtable的时候，RocksDB会将这两个immutablememtable先merge，再flush到level0。预先merge能减小需要写入的key的数据，譬如一个key在不同的memtable里面都有修改，那么我们可以merge成一次修改。但这个值太大了会影响读取性能，因为Get会遍历所有的memtable来看这个key是否存在。
举例：write_buffer_size=512MB;max_write_buffer_number=5;min_write_buffer_number_to_merge=2;
假设写入速率是16MB/s，那么每32s的时间都会有一个新的memtable生成，每64s的时间就会有两个memtable开始merge。取决于实际的数据，需要flush到level0的大小可能在512MB和1024MB之间，一次flush也可能需要几秒的时间
（取决于盘的顺序写入速度）。最多有5个memtable，当达到这个阀值，RocksDB就会组织后续的写入了。

2.LevelStyleCompaction：
level0_slowdown_writes_trigger:
当level0的文件数据达到这个值的时候，就开始进行level0到level1的compaction。所以通常level0的大小就是write_buffer_size*min_write_buffer_number_to_merge*level0_file_num_compaction_trigger。
max_background_compactions:
是指后台压缩的最大并发线程数，默认为1，但为了充分利用你的CPU和存储，可以将该值配置为机器核数
max_background_flushes:
并发执行flush操作的最大线程数，通常设置为1已经是足够了。

如下是使用 sysbench 进行的一个简单的 insert 测试，insert 的集合默认带一个二级索引，在刚开始 Wiredtiger 的写入性能远超 RocksDB，而随着数据量越来越大，WT的写入能力开始下降，而 RocksDB 的写入一直比较稳定。

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更多 Wiredtiger、Mongorocks 的对比可以参考 Facebook 大神在 Percona Live 上的技术分享。

https://www.percona.com/live/17/sessions/comparing-mongorocks-wiredtiger-and-mmapv1-performance-and-efficiency?spm=a2c4e.11153940.blogcont231377.21.6c457b684BOXvj

——总结——

通过本文，我们了解到RocksDB引擎的特点和与WT存储引擎的disk lantency对比，不同的业务场景不同，因此具体使用什么存储引擎，还需要结合具体业务来进行评估。由于笔者的水平有限，编写时间也很仓促，文中难免会出现一些错误或者不准确的地方，不妥之处恳请读者批评指正。喜欢笔者的文章，右上角点一波关注，谢谢~

参考资料：

https://www.percona.com/doc/percona-server-for-mongodb/LATEST/mongorocks.html

https://yq.aliyun.com/articles/231377

https://www.percona.com/live/17/sessions/comparing-mongorocks-wiredtiger-and-mmapv1-performance-and-efficiency?spm=a2c4e.11153940.blogcont231377.21.6c457b684BOXvj

彩蛋

历经1年时间，和我的挚友张甦先生合著了这本《MongoDB运维实战》，感谢电子工业出版社，感谢张甦先生让我圆了出书梦！感谢友东哥、李丹哥、李彬哥、张良哥的书评！感谢友飞哥、汝林哥在我入职小米以来工作上的指导和帮助！感谢我的爱人李爱璇女士，没有你在背后支持，我不可能完成这项庞大的工程。京东自营有货，喜欢MongoDB的同学欢迎支持！

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