MongoDB:内存不足

Question

我想知道 MongoDB 的内存消耗。我已经阅读了相应的手册部分和有关该主题的其他问题，但我认为这种情况有所不同。我可以征求您的意见吗？

这是来自数据库日志文件的错误:

Fri Oct 26 20:34:00 [conn1] ERROR: mmap private failed with out of memory. (64 bit build) 
Fri Oct 26 20:34:00 [conn1] Assertion: 13636:file /docdata/mongodb/data/xxx_letters.5 open/create failed in createPrivateMap (look in log for more information)

这些是数据文件:

total 4.0G
drwxr-xr-x 2 mongodb mongodb 4.0K 2012-10-26 20:21 journal
-rw------- 1 mongodb mongodb  64M 2012-10-25 19:34 xxx_letters.0
-rw------- 1 mongodb mongodb 128M 2012-10-20 22:10 xxx_letters.1
-rw------- 1 mongodb mongodb 256M 2012-10-24 09:10 xxx_letters.2
-rw------- 1 mongodb mongodb 512M 2012-10-26 10:04 xxx_letters.3
-rw------- 1 mongodb mongodb 1.0G 2012-10-26 19:56 xxx_letters.4
-rw------- 1 mongodb mongodb 2.0G 2012-10-03 11:32 xxx_letters.5
-rw------- 1 mongodb mongodb  16M 2012-10-26 19:56 xxx_letters.ns

这是 free -tm 的输出:

             total       used       free     shared    buffers     cached
Mem:          3836       3804         31          0         65       2722
-/+ buffers/cache:       1016       2819
Swap:         4094        513       3581
Total:        7930       4317       3612

是否真的需要足够的系统内存来容纳最大的数据文件？为什么文件增长那么多？ (根据上面显示的序列，我预计下一个文件为 4GB。)我将尝试扩展 RAM，但数据最终会增长得更多。或者这根本不是内存问题？

我有一个 64 位的 Linux 系统，使用的是 64 位的 MongoDB 2.0.7-rc1。磁盘空间充足，CPU 负载为 0.0。这是 uname -a:

Linux xxx 2.6.32.54-0.3-default #1 SMP 2012-01-27 17:38:56 +0100 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux

Answer 1

ulimit -a 解开了谜团:

core file size (blocks, -c) 1
data seg size (kbytes, -d) unlimited
scheduling priority (-e) 0
file size (blocks, -f) unlimited
pending signals (-i) 30619
max locked memory (kbytes, -l) 64
max memory size (kbytes, -m) 3338968
open files (-n) 1024
pipe size (512 bytes, -p) 8
POSIX message queues (bytes, -q) 819200
real-time priority (-r) 0
stack size (kbytes, -s) 8192
cpu time (seconds, -t) unlimited
max user processes (-u) 30619
virtual memory (kbytes, -v) 6496960
file locks (-x) unlimited

它在将最大内存大小和虚拟内存设置为无限制并重新启动一切后工作。顺便说一句，下一个文件也有 2GB。

很抱歉打扰你，但我很绝望。也许这有助于有人“用谷歌搜索”类似的问题。