MongoDB中的一些坑

MongoDB 数据库级锁

坑爹指数:5星(最高5星)

MongoDB的锁机制和一般关系数据库如 MySQL(InnoDB), Oracle 有很大的差异,InnoDB 和 Oracle 能提供行级粒度锁,而 MongoDB 只能提供 库级粒度锁,这意味着当 MongoDB 一个写锁处于占用状态时,其它的读写操作都得干等。

初看起来库级锁在大并发环境下有严重的问题,但是 MongoDB 依然能够保持大并发量和高性能,这是因为 MongoDB 的锁粒度虽然很粗放,但是在锁处理机制和关系数据库锁有很大差异,主要表现在:

MongoDB 没有完整事务支持,操作原子性只到单个 document 级别,所以通常操作粒度比较小;
MongoDB 锁实际占用时间是内存数据计算和变更时间,通常很快;
MongoDB 锁有一种临时放弃机制,当出现需要等待慢速 IO 读写数据时,可以先临时放弃,等 IO 完成之后再重新获取锁。
通常不出问题不等于没有问题,如果数据操作不当,依然会导致长时间占用写锁,比如下面提到的前台建索引操作,当出现这种情况的时候,整个数据库就处于完全阻塞状态,无法进行任何读写操作,情况十分严重。

解决问题的方法,尽量避免长时间占用写锁操作,如果有一些集合操作实在难以避免,可以考虑把这个集合放到一个单独的 MongoDB 库里,因为 MongoDB 不同库锁是相互隔离的,分离集合可以避免某一个集合操作引发全局阻塞问题。

建索引导致数据库阻塞

坑爹指数:3星

上面提到了 MongoDB 库级锁的问题,建索引就是一个容易引起长时间写锁的问题,MongoDB 在前台建索引时需要占用一个写锁(而且不会临时放弃),如果集合的数据量很大,建索引通常要花比较长时间,特别容易引起问题。

解决的方法很简单,MongoDB 提供了两种建索引的访问,一种是 background 方式,不需要长时间占用写锁,另一种是非 background 方式,需要长时间占用锁。使用 background 方式就可以解决问题。 例如,为超大表 posts 建立索引, 千万不用使用

<a data="68151" class="copybut" id="copybut68151" onclick="doCopy('code68151')" style="color: rgb(51, 51, 51); text-decoration: none; cursor: pointer;"><u>复制代码</u></a>

代码如下:

db.posts.ensureIndex({user_id: 1})

而应该使用

代码如下:

db.posts.ensureIndex({user_id: 1}, {background: 1})

不合理使用嵌入 embed document

坑爹指数:5星

embed document 是 MongoDB 相比关系数据库差异明显的一个地方,可以在某一个 document 中嵌入其它子 document,这样可以在父子 document 保持在单一 collection 中,检索修改比较方便。

比如薄荷的应用情景中有一个 Group document,用户申请加入 Group 建模为 GroupRequest document,我们最初的时候使用 embed 方式把 GroupRequest 放置到 Group 中。 Ruby 代码如下所示(使用了 Mongoid ORM):

代码如下:

class Group
include Mongoid::Document
...
embeds_many :group_requests
...
end

class GroupRequest
include Mongoid::Document
...
embedded_in :group
...
end

这个使用方式让我们掉到坑里了,差点就爬不出来,它导致有接近两周的时间系统问题,高峰时段常有几分钟的系统卡顿,最严重一次甚至引起 MongoDB 宕机。

仔细分析后,发现某些活跃的 Group 的 group_requests 增加(当有新申请时)和更改(当通过或拒绝用户申请时)异常频繁,而这些操作经常长时间占用写锁,导致整个数据库阻塞。原因是当有增加 group_request 操作时,Group 预分配的空间不够,需要重新分配空间(内存和硬盘都需要),耗时较长,另外 Group 上建的索引很多,移动 Group 位置导致大量索引更新操作也很耗时,综合起来引起了长时间占用锁问题。

解决问题的方法,说起来也简单,就是把 embed 关联更改成的普通外键关联,就是类似关系数据库的做法,这样 group_request 增加或修改都只发生在 GroupRequest 上,简单快速,避免长时间占用写锁问题。当关联对象的数据不固定或者经常发生变化时,一定要避免使用 embed 关联,不然会死的很惨。

不合理使用 Array 字段

坑爹指数:4星

MongoDB 的 Array 字段是比较独特的一个特性,它可以在单个 document 里存储一些简单的一对多关系。

薄荷有一个应用情景使用遇到严重的性能问题,直接上代码如下所示:

代码如下:

class User
include Mongoid::Document
...
field :follower_user_ids, type: Array, default: []
...
end

User 中通过一个 Array 类型字段 follower_user_ids 保存用户关注的人的 id,用户关注的人从 10个到 3000 个不等,变化是比较频繁的,和上面 embed 引发的问题类似,频繁的 follower_user_ids 增加修改操作导致大量长时间数据库写锁,从而引发 MongoDB 数据库性能急剧下降。

解决问题的方法:我们把 follower_user_ids 转移到了内存数据库 redis 中,避免了频繁更改 MongoDB 中的 User, 从而彻底解决问题。如果不使用 redis,也可以建立一个 UserFollower 集合,使用外键形式关联。

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 204,732评论 6 478
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 87,496评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 151,264评论 0 338
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,807评论 1 277
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,806评论 5 368
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,675评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,029评论 3 399
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,683评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 41,704评论 1 299
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,666评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,773评论 1 332
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,413评论 4 321
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,016评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,978评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,204评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,083评论 2 350
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,503评论 2 343

推荐阅读更多精彩内容