WiredTiger存储引擎之六：Cache分配规则与Page的淘汰机制
前言
WiredTiger存储引擎系列文章将从逻辑正确、内容完整的角度全面介绍WiredTiger存储引擎。本篇作为WiredTiger存储引擎介绍系列文章第六篇，也是本系列文章的最后一篇。
前面的内容您可以点击下方标题进行阅读：
WiredTiger存储引擎之一：基础数据结构分析
WiredTiger存储引擎之二：一个Page的生命周期
WiredTiger存储引擎之三：Checkpoint原理
WiredTiger存储引擎之四：WT工具编译与元数据文件剖析
WiredTiger存储引擎之五：与事务相关的数据结构以及并发控制机制
本篇包含以下内容：
WiredTiger存储引擎的Cache分配规则
内存Page的淘汰机制
1.2 Cache的分配机制
WiredTiger启动的时候会向操作系统申请一部分内存给自己使用，这部分内存我们称为Internal Cache，如果主机上只运行MongoDB相关的服务进程，则剩下的内存可以作为文件系统的缓存（File System Cache）并由操作系统负责管理，如下图所示：
图：Cache的分配规则
MongoDB启动时，首先从整个主机内存中切一大块出来分给WiredTiger的Internal Cache，用于构建B-Tree中的各种page以及基于这些page的增删改查等操作。
从MongoDB3.4版本开始，默认的Internal Cache大小由下面的规则决定：比较50% of (RAM - 1 GB)和256MB的大小，取其中较大者。例如，假设主机内存为10GB，则Internal Cache取值为50% of (10GB - 1 GB)，等于4.5GB；
如果主机内存为1.2GB，则Internal Cache取值为256MB。
然后，会从主机内存再额外划一小块给MongoDB创建索引专用，默认最大值为500MB，这个规则适用于所有索引的构建，包括多个索引同时构建时。
最后，会将主机剩余的内存（排除其它进程的使用）作为文件系统缓存，供MongoDB使用，这样MongoDB可将压缩的磁盘文件也缓存到内存中，从而减少磁盘I/O。
为了节省磁盘空间，集合和索引在磁盘上的数据是被压缩的，默认情况下集合采取的是块压缩算法，索引采取的是前缀压缩算法。因此，同一份数据在磁盘、文件系统缓存和Internal Cache三个位置的格式是不一样的，如下描述：
所有数据在File System Cache中的格式和在磁盘上的格式是一致的，将数据先加载到文件系统缓存，不但可以减少磁盘I/O次数，还能减少内存的占用；
索引数据加载到WiredTiger的Internal Cache后，格式与磁盘上的格式不一样，但仍能利用其前缀压缩的特性（即去掉索引字段上重复的前缀）减少对内存的占用；
集合数据加载到WiredTiger的Internal Cache后，其数据必须解压后才能被后续各种操作使用，因此格式与磁盘上和File System Cache都不一样。
1.3 Page淘汰机制
当cache里面的“脏页”达到一定比例或cache使用量达到一定比例时就会触发相应的evict page线程来将pages（包含干净的pages和脏pages）按一定的算法（LRU队列）淘汰出去，以便腾挪出内存空间，保障后面新的插入或修改等操作。
触发page eviction条件由如下几种参数控制，如下表所示：
第一种情况：当cache的使用量占比达到参数eviction_ target设定值时（默认为80%），会触发后台线程执行page eviction；
如果使用量继续增长达到eviction_trigger参数设定值时（默认为90%），应用线程支撑的读写操作等请求将被阻塞，应用线程也参与到页面的淘汰中，加速淘汰内存中pages。
第二种情况：当cache里面的“脏数据”达到参数eviction_dirty_target设定值时（默认为5%），会触发后台线程执行page eviction；
如果“脏数据”继续增长达到参数eviction_dirty_trigger设定值（默认为20%），同时会触发应用线程来执行page eviction。
还有一种特性情况：当在page上不断进行插入或更新时，如果页上内容占用内存空间的大小大于系统设定的最大值（memory_page_max），则会强制触发page eviction动作。
先通过将此大的page拆分为多个小的page，再通过reconcile将这些小的pages保存到磁盘上，一旦reconcile写入磁盘完成，这些pages就能从cache中淘汰出去，从而为后面更多的写入操作腾出空间。
默认情况下WiredTiger只使用一个后台线程来完成page eviction，为了提升eviction的性能，我们可以通过参数threads_min和threads_max来设定evict server启动的后台线程数。
通过设定合理值，加速页面淘汰，避免淘汰不及时导致应用线程也被迫加入到淘汰任务中来，造成应用线程对其它正常请求操作的阻塞。
淘汰一个page时，会先锁住这个page，再检查这个page上是否有其它线程还在使用（判断是否有hazard point指针指向它），如有则不会evict这个page。
专栏作者：郭远威
资深大数据解决方案咨询顾问与架构师，MongoDB中文社区委员，长沙分会主席，多年通信行业大数据研发、规划、咨询经验；《大数据存储MongoDB实战指南》作者；阿里云云计算ACP认证专家。
也许您还感兴趣——
WiredTiger存储引擎之一：基础数据结构分析
WiredTiger存储引擎之二：一个Page的生命周期
WiredTiger存储引擎之三：Checkpoint原理
WiredTiger存储引擎之四：WT工具编译与元数据文件剖析
WiredTiger存储引擎之五：与事务相关的数据结构以及并发控制机制
MongoDB特定场景性能数十倍提升优化实践(记一次MongoDB核心集群雪崩故障)
性能最佳实践：MongoDB索引
性能最佳实践：MongoDB查询模式和分析
性能最佳实践：MongoDB数据建模和内存大小调整
MongoDB 4.4 新特性解读
最新版MongoDB中文手册发布 | 翻译持续招募中！
MongoDB的WiredTigerLAS.wt大小异常分析
常用高并发网络线程模型设计及MongoDB线程模型优化实践
MongoDB网络传输处理源码实现及性能调优-体验内核性能极致设计
MongoDB 事务，复制和分片的关系
