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我在 EC2
实例(7GB RAM)上安装了 mongodb
(版本:2.0.8),数据大小仍然小于 1GB
。我正在使用配置的 100 IOPS
磁盘来提高磁盘性能。
问题是,我收到了一些随机的慢查询,如下所示(来自 mongo 日志)
db.UserInfoShared query: { _id: "999081873179" } ntoreturn:1 idhack:1 reslen:108 1919ms
几乎 2 秒
!
这只是对一个集合的 _id
查找,该集合包含大约 100,000
个条目,每个条目的大小都小于 500 字节
。该实例中仅运行了 mongo,通常此类查找不到 0.01 秒
。
这可能是什么原因造成的?我应该如何解决它?非常感谢任何帮助...
最佳答案
@angela,@Asya,非常感谢您帮助我。
事实证明,延迟的主要原因是 mongodb GLOBAL LOCK
本身。我们的锁定百分比平均为 5%,有时会达到 30-50% 的峰值,这会导致查询缓慢。
如果你遇到这个问题,你必须做的第一件事就是启用 mongodb MMS 服务 (mms.10gen.com
),这会让你深入了解到底发生了什么在您的数据库服务器中。
在我们的案例中,LOCK PERCENTAGE 非常高,并且有多种原因。你要做的第一件事就是阅读关于并发的 mongodb 文档, http://docs.mongodb.org/manual/faq/concurrency/
锁定的原因可能是在应用程序级别、mongodb 或硬件。
1) 我们的应用程序进行了大量的更新
并且每次更新(超过100 ops/sec
)都持有一个全局锁
mongodb。问题是,当一个不在内存中的条目发生更新时,mongo 必须先将数据加载到内存中,然后再更新(在内存中),整个过程发生在 global lock
。如果说整个事情需要 1 秒才能完成(0.75sec
从磁盘加载数据,0.25sec
在内存中更新),其余的更新调用等待(整个 1 秒
)这样的更新开始排队……您会注意到您的应用服务器中的请求越来越慢。
它的解决方案(虽然听起来可能很愚蠢)是在进行更新
之前查询
相同的数据。它有效地做的是将“将数据加载到内存”(0.75 秒)部分从 global lock
中移出,这大大降低了您的 lock percentage
2) 造成全局锁的另一个主要原因是mongodb的数据flush
到磁盘。基本上每 60 秒(或更短)mongodb(或操作系统)将数据写入磁盘,并在此过程中持有一个 global lock
。 (这有点解释随机慢查询)。在您的 MMS 统计信息中,查看 background flush avg
图表...如果它很高,则意味着您必须获得更快的磁盘。
在我们的例子中,我们在 EC2
中迁移到一个新的 EBS 优化
实例,并将我们预置的 IOPS
从 100
到 500
这几乎将 background flush avg
减半,服务器现在更快乐了。
关于MongoDB 随机慢查询 - EC2 IOPS,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/15446132/
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