MongoDB系列之WiredTiger引擎

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概述

关系型数据库MySQL有InnoDB存储引擎，存储引擎很大程度上决定着数据库的性能。

在MongoDB早期版本中，默认使用MMapV1存储引擎，其索引就是一个B-树（也称B树）。

从MongoDB 3.0开始引入WiredTiger（以下简称WT）存储引擎，在性能及稳定性上都有明显的提升。从MongoDB 3.2开始，WT作为默认的引擎，在索引和集合的检索上借鉴B+树。

WT是一个优秀的单机数据库存储引擎，拥有诸多特性，支持BTree、LSM Tree索引，支持行存储和列存储，实现ACID级别事务、支持大到4G的记录。

现代计算机近20年来CPU的计算能力和内存容量飞速发展，但磁盘的访问速度并没有得到相应的提高，WT就是在这样的一个情况下研发出来，充分利用CPU并行计算的内存模型的无锁并行框架，使得WT引擎在多核CPU上的表现优于其他存储引擎。针对磁盘存储特性，WT实现一套基于BLOCK/Extent的磁盘友好访问算法，使得WT在数据压缩和磁盘I/O访问上优势明显。实现基于snapshot技术的ACID事务，snapshot技术大大简化WT的事务模型，摒弃传统的事务锁隔离又同时能保证事务的ACID。WT根据现代内存容量特性实现一种基于Hazard Pointer的LRU cache模型，充分利用内存容量的同时又能拥有很高的事务读写并发。

WiredTiger存储引擎在数据检索性能上做了许多优化，基于内存的二级的缓存提供高速读取数据能力，在写方面则是根据磁盘I/O的特点做缓冲式写入，这是基于空间、时间因素权衡的一种择优设计。

MongoDB在写入更新记录时使用基于version的乐观锁模式，当写冲突产生（尝试更新失败）时，WiredTiger内部会产生WT_ROLLBACK结果，MongoDB检测到该状态之后会抛出WriteConflictException，最终由写入的执行线程捕获该异常并重试。

WiredTiger对事务的支持同时包含：未提交读、提交读、快照一致性读。MongoDB事务采用快照一致性读。

原理

读缓存

理想情况下，MongoDB可提供近似内存式的读写性能。WiredTiger引擎实现数据的二级缓存，第一层是操作系统层级的页面缓存，第二层则是引擎提供的内部缓存：

读取数据时的流程：

  • 数据库发起Buffer I/O读操作，由操作系统将磁盘数据页加载到文件系统的页缓存区
  • 引擎层读取页缓存区的数据，进行解压后存放到内部缓存区
  • 在内存中完成匹配查询，将结果返回给应用。

如果数据已经被存储在内部缓存中，MongoDB则可以发挥最佳的读性能。稍差的情况是内部缓存中找不到，但数据仍然被存储在操作系统的页缓存中，此时需要花费一些数据解压缩的开销。直接从磁盘加载数据时，性能是最差的。因此MongoDB为了尽可能保证业务查询的热点数据能快速被访问，其内部缓存的默认大小达到内存的一半，该值由wiredTigerCacheSize参数指定，其默认计算公式：

w

i

r

e

d

T

i

g

e

r

C

a

c

h

e

S

i

z

e

=

M

a

t

h

.

m

a

x

(

(

R

A

M

−

1

G

B

)

,

256

M

B

)

wiredTigerCacheSize=Math.max((RAM-1GB),256MB)

wiredTigerCacheSize=Math.max((服务器托管网RAM−1GB),256MB)

写缓冲

当数据发生写入时，MongoDB并不会立即持久化到磁盘上，而是先在内存中记录这些变更，随后通过CheckPoint机制将变化的数据写入磁盘。即，非实时持久化。

采用延迟持久化方案，则避不开可靠性问题。

MongoDB单机下保证数据可靠性的机制包括以下两个部分：

  1. CheckPoint机制：快照（snapshot）描述某一时刻（point-in-time）数据在内存中的一致性视图，而这种数据的一致性是WiredTiger通过MVCC（多版本并发控制）实现的。当建立CheckPoint时，WiredTiger会在内存中建立所有数据的一致性快照，并将该快照覆盖的所有数据变化一并进行持久化（fsync）。成功之后，内存中数据的修改才得以真正保存。MongoDB默认每60s建立一次CheckPoint，在检查点写入过程中，上一个检查点仍然是可用的。这样可以保证一旦出错，仍能恢复到上一个检查点。
  2. Journal日志：一种预写式日志（write ahead log）机制，主要用来弥补CheckPoint机制的不足。如果开启Journal日志，那么WiredTiger会将每个写操作的redo日志写入Journal缓冲区，该缓冲区会频繁地将日志持久化到磁盘上。默认情况下，Journal缓冲区每100ms执行一次持久化。此外，Journal日志达到100MB，或是应用程序指定journal：true，写操作都会触发日志的持久化。一旦MongoDB发生宕机，重启程序时会先恢复到上一个检查点，然后根据Journal日志恢复增量的变化。由于Journal日志持久化的间隔非常短，数据能得到更高的保障，如果按照当前版本的默认配置，则其在断电情况下最多会丢失100ms的写入数据。

结合CheckPoint和Journal日志，数据写入的内部流程图：

步骤：

  • 应用向MongoDB写入数据（插入、修改或删除）
  • 数据库从内部缓存中获取当前记录所在的页块，如果不存在则会从磁盘中加载（Buffer I/O）
  • WiredTiger开始执行写事务，修改的数据写入页块的一个更新记录表，此时原来的记录仍然保持不变
  • 如果开启Journal日志，在写数据同时会写入一条Journal日志（Redo Log）。该日志在最长不超过100ms之后写入磁盘
  • 数据库每隔60s执行一次CheckPoint操作，此时内存中的修改会真正刷入磁盘。

Journal日志采用的是顺序I/O写操作，频繁地写入对磁盘的影响并不是很大。在MongoDB 3.4及以下版本中，当Journal日志达到2GB时同样会触发CheckPoint行为。如果应用存在大量随机写入，则CheckPoint可能会造成磁盘I/O的抖动。在磁盘性能不足的情况下，问题会更加显著，此时适当缩短CheckPoint周期可以让写入平滑一些。

缓存页管理

WiredTiger仍然使用Page（页）作为数据存取的单元。其中，内存和磁盘中的页结构是不同的，Block Manager被用于处理这些差异。

页块在内存中以类B+树的结构进行组织，中间节点用于存放key，而叶子节点则存放key和value：

与传统B+树结构稍微不同的是，叶子节点（Leaf Page）通过父级指针（Parent Pointer）来实现范围遍历操作（避免并发写产生DeadLock）。当读取数据时，会先通过B+树索引找到对应的叶节点页面，而在页内则使用二分查找来查找记录。

当叶节点产生数据写入时，这些更新记录会被写入节点的一块独立区域，此时该节点被标记为脏页：

Inserts和Updates是单独的跳跃表（skiplist）结构，分别存放插入和修改操作，删除操作也被认为是一种修改（状态变更为删除）。如果存在修改，则读取时还会从跳跃表中做合并查找。

在CheckPoint时，引擎会通过Block Manager发起Reconciliation过程。此时，CheckPoint线程会遍历内存中的全部页并找到所有的脏页进行持久化，为了不阻塞读，使用Copy-On-Write方式。

对于脏页的处理并不是就地更新，而是为需要变更的页块生成新的节点（包括其父级节点），每次CheckPoint都会产生一个新的根节点（Root Page）。当持久化工作完成后，由这个新的根节点接管操作，淘汰不用的节点。

CheckPoint时，WiredTiger需要将BTree修改过的PAGE都进行持久化存储，每个BTree对应磁盘上一个物理文件，BTree的每个PAGE以文件里的extent形式（由文件offset + size标识）存储，一个CheckPoint包含如下元数据：

  • root page地址：地址由文件offset，size及内容的checksum组成
  • alloc extent list地址：存储从上次checkpoint起新分配的extent列表
  • discard extent list地址：存储从上次checkpoint起丢弃的extent列表
  • available extent list地址：存储可分配的extent列表，只有最新的CheckPoint包含该列表
  • file size：如需恢复到该CheckPoint状态，将文件truncate到file size即可

在Reconciliation过程中，BlockManager需要将内存中的页块转换为磁盘上的页，内存页要比磁盘页大一些：

  1. memory_page_max：内部缓存页大小的最大值，默认是5MB
  2. internal_page_max：磁盘中间页大小的最大值，默认是4KB
  3. leaf_page_max：磁盘叶节点页大小的最大值，默认是32KB
  4. allocation_size：磁盘文件的存储单元，默认是4KB，internal_page_max、leaf_page_max必须是它的整数倍

其中，memory_page_max的取值会影响写入延迟。这个值如果太小，则会导致频繁地分裂和淘汰（阻塞写入），如果太大则会导致每次产生阻塞的时间变长。internal_page_max存储的是B+树的索引，因此它会影响树的深度。在需要大量扫描磁盘记录的场景中leaf_page_max需要加大，可减少I/O次数，而在特别关注读写时延的场景中则需要适当减小。allocation_size则需要与操作系统的页缓存大小对齐，以达到最好的效率。

触发Reconciliation的条件：

  • CheckPoint
  • 缓存中的页超过最大值（存在大量的修改），产生分裂，此时会触发evict命令并持久化
  • 缓存中的脏数据比例达到一定阈值，触发缓存淘汰（evict）。

缓存淘汰策略
WiredTiger基于LRU算法来实现缓存淘汰，常态下会由后台的evict线程来负责淘汰页面。如果内存非常紧张，则用户线程也会加入缓存淘汰的工作中，此时表现出读写请求有一定阻塞。WiredTiger存储引擎eviction策略的4个可配置参数：

参数 默认值 解释
eviction_target服务器托管网 80 当cache used超过eviction_target时，后台evict线程开始淘汰Clean Page
eviction_trigger 95 当cache used超过eviction_trigger时，用户线程也开始淘汰Clean Page
eviction_dirty_target 5 当cache dirty超过eviction_dirty_target时，后台evict线程开始淘汰Dirty Page
eviction_dirty_trigger 20 当cache dirty超过eviction_dirty_trigger时，用户线程也开始淘汰Dirty Page

数据

里一个典型的WiredTiger数据库存储布局大致如下：

$tree
.
├── journal
│   ├── WiredTigerLog.0000000003
│   └── WiredTigerPreplog.0000000001
├── WiredTiger
├── WiredTiger.basecfg
├── WiredTiger.lock
├── WiredTiger.turtle
├── admin
│   ├── table1.wt
│   └── table2.wt
├── local
│   ├── table1.wt
│   └── table2.wt
└── WiredTiger.wt

文件解释：

  • WiredTiger.basecfg：存储基本配置信息
  • WiredTiger.lock：用于防止多个进程连接同一个WiredTiger数据库
  • table*.wt：存储各个tale（数据库中的表）的数据
  • WiredTiger.wt：特殊Table，用于存储所有其他Table的元数据信息
  • WiredTiger.turtle：存储WiredTiger.wt的元数据信息
  • journal：存储Write ahead log

压缩

默认情况下，WiredTiger对集合使用块压缩，对索引使用前缀压缩。当页面被写入磁盘时执行压缩，而从磁盘中读入缓存时对页面进行解压。持久化的Journal日志也会采用Snappy压缩算法（块压缩的一种）

内部缓存和磁盘中的数据有着不同的格式：

  1. 磁盘中的数据和文件系统的缓存是一致的，这些都是经过压缩的。文件系统缓存是操作系统层的机制，这是为了减少磁盘I/O而做出的优化
  2. 集合数据在内部缓存中是未经过压缩的（方便直接读写），而在磁盘和页缓存中则保持压缩的格式
  3. 索引在磁盘和页面缓存中均保持前缀压缩的形态，其在内部缓存中是另外一种结构，但同样利用前缀压缩算法

参数

  • storage.journal.commitIntervalMs：Journal日志的刷新周期。3.4及以下版本默认值50ms，3.6版本之后调整到100ms
  • storage.syncPeriodSecs：CheckPoint刷新周期，默认60s。
  • storage.wiredTiger.collectionConfig.blockCompressor：用于指定集合数据的压缩算法，选项如下：

    • None：不启用压缩
    • Snappy：默认，谷歌开源的强大而稳定的压缩算法，最高可达30%以下的压缩比，性价比较好
    • Zlib：相比Snappy来说压缩率更好，但需要消耗更多的CPU
    • Zstd：Facebook提供的新型高速压缩算法，能以较低的CPU消耗实现更高的压缩比。MongoDB 4.2版本开始支持
  • storage.wiredTiger.indexConfig.prefixCompression：用于指定是否启用索引前缀压缩（key prefix compression），默认true。前缀压缩对于CPU的消耗很小，平均可达到近50%的压缩率。

参考

  • MongoDB进阶与实战：微服务整合、性能优化、架构管理
  • https://mongoing.com/archives/5367

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