本文主要内容来自MongoDB官方文档。并结合了实际工作情况进行分享。
1)软件包的选择
确保使用最新的稳定版本。目前我们线上使用的版本是2.4.6。MongoDB软件包下载页面。
确保线上环境总是使用64位版本。32位版本只能用于测试和开发使用,因为32位版本最大只能存储2GB的数据。启动MongoDB的时候,MongoDB会自动检测是否是32位版本,如果是32位版本,则会有提示信息显示。
MongoDB shell version: 2.4.6
connecting to: 127.0.0.1:28018/test
Server has startup warnings:
Mon Jan 6 17:04:47.040 [initandlisten]
Mon Jan 6 17:04:47.040 [initandlisten] ** NOTE: This is a 32 bit MongoDB binary.
Mon Jan 6 17:04:47.040 [initandlisten] ** 32 bit builds are limited to less than 2GB of data (or less with --journal).
Mon Jan 6 17:04:47.040 [initandlisten] ** Note that journaling defaults to off for 32 bit and is currently off.
Mon Jan 6 17:04:47.040 [initandlisten] ** See
Mon Jan 6 17:04:47.040 [initandlisten]
>
MongoDB不支持32位存储2GB以上的数据,官方给出的解释是MongoDB的存储引擎使用memory-mapped files即内存映射型文件来提高性能。并且让32位版本不存储2GB以上的数据,MongoDB团队可以减少代码数量,减少bug数量,并且从硬件上来说,越来越多的人使用64位硬件来部署线上服务。所以,确保部署到线上的软件包是64位的,而不是32位的,要不然就悲剧了。
2)操作系统的选择
MongoDB支持Windows,Linux,MacOS和Solaris。从下载页面 下载相应的版本即可,记得使用稳定版本。目前,我们线上使用的是CentOS6.4 x86_64。MongoDB需要使用glibc-2.12-1.2.el6以上版本的glibc。
3)并发性
在早期的版本中,一个MongoDB实例中的所有写操作都共同竞争使用一个readers-write 锁。在2.2版本以后,每个实例中的库都有一个readers-write 锁,可以允许这个库的并发读取,但是只能进行单次写入操作。详细操作可以参考http://docs.mongodb.org/manual/faq/concurrency/。
4)日志功能
MongoDB使用提前写日志记录到磁盘上的日志方式来确保MongoDB可以快速的从系统奔溃或其他严重事故中恢复写操作。64位版本默认开启日志功能,32位没有开启。详细操作可以参考。
5)网络方面
总是在一个可受信任的环境中运行MongoDB,设置网络访问规则,不允许不明确的主机,系统或网络访问MongoDB服务器。正如其他依赖于网络访问的敏感系统一样,部署MongoDB的时候,也需要设定有哪些特定系统允许访问。如设定WEB服务器可以访问MongoDB服务器,监控服务器可以访问MongoDB服务器。默认情况下auth功能没有开启,MongoDB假定当前运行的环境是一个安全的环境。根据需要可以开启auth功能。
配置iptables。
6)连接池
为了避免单个MongoDB实例或Mongos实例负载的连接资源负载过高,确保所有客户端需要维护一个合理的连接池大小。
7)硬件相关考虑
1.分配给MongoDB服务器足够的CPU和内存
MongoDB和其他软件一样,分配越多的内存和越快的CPU都可以提升性能。从线上运行情况来看, MongoDB确实很吃内存,它会尽量先吃光内存。
2.分配swap
需要给运行MongoDB的系统分配swap分区,避免在内存竞争激烈的情况下,OOM Killer杀掉MongoDB进程。
MongoDB通过映射内存文件到内存的方式确保操作系统不会存储MongoDB数据到swap分区。
3.RAID相关
大多数情况下,部署MongoDB都应该考虑使用RAID10。
4.尽量使用固态硬盘Solid State Disks
在条件允许的情况下,尽量使用SSD,因为SSD对大量随机读写有很高的性能。从线上使用的情况 来看,使用IOPS值越高的磁盘,MongoDB获取的性能越好。
5.不要使用远程文件系统(NFS)
不建议网络文件系统NFS用于MongoDB部署,这样容易产生性能问题。当数据文件和日志文件都存储在NFS上时,MongoDB就会产生很多性能问题,将日志文件存储在本地或iscsi卷组上,可以获 得好一点的性能。如果非要使用NFS,则在/etc/fstab中需要加上bg,noclock,noatime。
6.将数据分开存储
为了获得更大的性能,可以将数据文件,系统日志文件和访问日志文件分别存储到不同的存储设备上。但是这样会影响快照方式备份数据。
8)MongoDB和NUMA硬件
在一个NUMA(Non-Uniform Access Memory)的系统上运行MongoDB会产生许多运维相关问题,包括
间断性的慢查询和系统进程高负载使用。
在一个NUMA硬件上使用MongoDB时,需要关闭NUMA,然后设置interleave内存策略。在Linux上部署MongoDB时,MongoDB 2.0以上版本在启动时会检测NUMA设置,并提示警告信息。
可以使用
numactl --interleave=all /usr/bin/local/mongod
关闭NUMA。
RPM包安装MongoDB后的启动脚本/etc/init.d/mongod已经对NUMA作了相应的处理
# Handle NUMA access to CPUs (SERVER-3574)
# This verifies the existence of numactl as well as testing that the command works
NUMACTL_ARGS="--interleave=all"
if which numactl >/dev/null 2>/dev/null && numactl $NUMACTL_ARGS ls / >/dev/null 2>/dev/null
then
NUMACTL="numactl $NUMACTL_ARGS"
else
NUMACTL=""
fi
使用echo 0 > /proc/sys/vm/zone_reclaim_mode 在proc中关闭NUMA。详细信息可以参考
https://www.kernel.org/doc/Documentation/sysctl/vm.txt
9)在Linux上部署MongoDB
1.内核和文件系统的选择
官方建议使用Linux内核版本2.6.36以后的版本。CentOS 6以上默认的内核是2.6.32.目前线上没有作特殊调整,有实力的话可以自行编译内核。
MongoDB在使用数据库文件之前会预先分配数据库文件,通常会生成许多大文件。所以应该使用EXT4或XFS文件系统。
通常情况下,如果要使用EXT4文件系统的话,需要使用内核2.6.23以上的内核版本。
如果使用XFS文件系统的话,需要使用内核2.6.25以上的的内核版本。
一些Linux发行版需要不同的内核版本来支持EXT4或XFS文件系统
Linux Distribution Filesystem Kernel Version
CentOS 5.5 ext4, xfs 2.6.18-194.el5
CentOS 5.6 ext4, xfs 2.6.18-238.el5
CentOS 5.8 ext4, xfs 2.6.18-308.8.2.el5
CentOS 6.1 ext4, xfs 2.6.32-131.0.15.el6.x86_64
RHEL 5.6 ext4 2.6.18-238
RHEL 6.0 xfs 2.6.32-71
Ubuntu 10.04.4 LTS ext4, xfs 2.6.32-38-server
Amazon Linux AMI release 2012.03 ext4 3.2.12-3.2.4.amzn1.x86_64
2.建议配置
关闭存储数据库文件的磁盘的atime。如设置
/dev/vdb /data ext4 defaults,noatime 0 0
设置ulimit -n和ulimit -u的值大于20000。如果ulimit的值设置过低的话,当MongoDB处于频繁访问的状态下,将会产生错误,最终导致无法连接到MongoDB实例。
关闭transparent huge pages。MongoDB在使用正常虚拟内存页面(4096bytes)性能更好。
在BIOS中关闭NUMA.
使用NTP同步主机时间。
确保存储数据库文件的块设备的预读设置(readahaed settings)是否合理。对应随机访问,设置一个较低的预读设置值。
10)性能监控
使用iostat和bwm-ng可以监控磁盘和网络使用情况
$ iostat -xmt 1
Linux 2.6.32-358.14.1.el6.x86_64 (zg-jidong-mongodb) 04/09/2014 _x86_64_(16 CPU)
04/09/2014 06:00:34 PM
avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle
1.77 0.00 0.50 0.74 0.09 96.90
Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rMB/s wMB/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util
vda 0.00 0.83 0.00 0.03 0.00 0.00 214.45 0.00 92.90 6.03 0.02
vdb 0.00 68.53 0.27 71.77 0.01 0.61 17.80 0.00 0.01 1.94 13.99
avgrq-sz The average size (in sectors) of the requests that were issued to the device.
当前设备相关的请求的平均大小(以扇区数量计算),数值越小代表随机请求越多
%util Percentage of CPU time during which I/O requests were issued to the device (bandwidth
utilization for the device). Device saturation occurs when this value is close to
100%.
这个参数的值非常有用,表示当前设备(磁盘)有相关请求时的CPU占用率,这个值如果接近100%时表示磁盘已经到达饱和状态
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