MongoDB WiredTiger 存储引擎cache_pool设计(转载)

1. MongoDB 多引擎体系 -- WiredTiger

MongoDB v.3.0之前的版本，默认使用MMAP(MMap引擎)方式对内存中的数据进行写盘存储，遭受了很多诟病。比如并发受限的表锁、不支持压缩、不可控的IO操作等，MMAP甚至不能称作一个完整的存储引擎(笔者的个人观点)，对数据(Btree的数据页、索引页)的操作甚至要依赖os的mmap(in_page_cache)刷盘，并且os的page 4k为IO单元对数据库本身就是不友好的，再加上其实数据库自身应该比OS更懂数据的layout，比如哪些是热数据，哪些是索引(较数据页更需要留在内存里)来组织LRU。

MongoDB v3.0版本一个重大的更新是加入了WiredTiger，也使得Mongo代码架构里支持了StorageEngine的抽象层(接口层更多细节，参见@林青 大神的文章http://www.atatech.org/articles/56080)，为后面RocksDB、Memory等做了铺垫。WiredTiger引擎(后面简称wt引擎)面向多核、Page IO优化做了很多工作(比如加入HazardPointer、分离锁，为了增大并发内存Page结构和磁盘Page结构解耦以及支持变长Page-面向大吞吐设备的IO适配)。很多测试报告显示使用了wt之后Mongo的性能有很大提升。本文通过项目里对wt的子模块进行了解，主要关注cache相关设计，更多wt引擎相关请见后续文章。

2. WiredTiger整体架构

wt引擎是基于btree索引实现的，和InnoDB引擎有很多设计和名词上相似的地方，大家可以类比。wt对外的api接口是以table(类比Mysql的表和MongoDB的collection) + kv存储形式提供的，key是int64_t类型(类似MongoDB的_id)，value是byte[]类型(这里通过byteArray来实现MongoDB上层schema free的bson结构)。上层通过cursor方式来实现数据的search/insert/update/remove操作。内部通过journal_log、checkpoint、cache(btree/cache_evict)、block_manager子模块协调访问IO存储(这里主要列出本文相关模块，sweep、transaction、bloom/lsm等未列出)

arch.jpg

  • session 模块，负责和wt引擎上层交互的句柄，每个session会关联多个cursor，cursor属于一个session
  • cache 模块，主要有内存中的btree page(数据页，索引页，溢出页)构成
  • evict 模块，如果cache内存紧张，触发cache淘汰，便利btree，并根据lru排序淘汰
  • Journal 模块，WAL log，类似InnoDB的redolog，保证数据持久化，通过定时和定量阈值来flush
  • checkpoint 模块，类似InnoDB checkpoint机制，异步执行btree刷盘，checkpoint之后通知log模块更新log_ckpt_lsn(lsn概念和InnoDB一致)
  • block manager模块，负责磁盘IO的读写，cache、evict、checkpoint模块均通过该模块访问磁盘

3. cache pool

wt有个shard cache(cache pool)的概念，MongoDB并未使用。因为cache本身的功能和InnoDB buffer pool类似，这里暂且把wiredTiger的cache称作cache pool也算合理。cache pool主要存放内存中btree page为单位的页，页类型及cache pool相关运行参数可见 http://gitlab.alibaba-inc.com/dds/dds-documents/blob/develop/社区教程文档/wiredTiger_cache_运行参数.md,cache的读入和淘汰写入都是以page为单位(基本上所有存储引擎都是如此)。基本结构如图:

btree.png
(图片来自WiredTiger Github官方wiki)

  • 基本page类型：root_page(btree根节点), internal_page(索引页), leaf_page(数据页, 叶子节点)
  • 结构：每个page被包含在一个REF里面(可以看做是page的容器), root_page/internal_page 包含一个refArray数组，包含下层节点的指针，home(红色线)指向父节点

wt的btree相较于InnoDB有些不一样的地方(详细结构见https://github.com/wiredtiger/wiredtiger/wiki/Reconciliation-overview)，InnoDB的内存中的page结构和磁盘上的page结构是一样的，都是紧凑的binary，修改产生的脏页会in place的更新到原有磁盘的page上, 这样的好处是刷盘时，直接把16k的page，按字节数组的方式一次性刷下去即可。

WiredTiger将磁盘上的page读上来之后，会在内存中构建成另外一种复杂结构，这个结构较binary结构好处就是可以重新组织或嵌入具有更高并发性的结构，比如wt使用的HazardPointer，对page刷盘时，其实就是对该页的HazardPointer的'写获取'操作，并且在刷盘时保持 原有磁盘上的page不变，直接找一个新的page空间，把内存里page的修改(保存在page的modify_list中)变成磁盘page的结构写入 ，这个page刷盘的过程称为reconcile(wt里很多生僻的名词)。这样的好处是对不修改原有page，就能更好的并发，并且不像InnoDB一样，需要一个DoubleWriteBuffer保证非disk block 512B写时对原有页可能发生conrrupt。(这里有个小问题，如果是更新都写入新page，如果每次都只是更新page中很小的数据，数据的空间占用会比较大，待验证？!)

WiredTiger也提供了类似InnoDB的checkpoint机制：每个客户端的写请求会先通过journal进行持久化，这里类似redolog都是顺序IO，并且提供了类似innodb_flush_log_at_trx_commit的{j: true}参数。那么，在wt里面产生的cache脏页，就用在后台'慢慢'的刷。当写入到一定程度或者时间后，或作一次checkpoint把cache中的数据刷入磁盘，并且做fsync, 然后通知journal更新checkpoint offset，即可丢弃之前的journal。这里在每次checkpoint后，都会产生一个新的root page(也就是一个新的btree，一个bree对应一个物理文件)，同时会在journal写入这个checkpoint事件。

3.1 cache pool 刷盘

写请求写入journal后就可以保证Durability，后续wt引擎遇到如下情况时，会触发cache的刷盘动作：

  • checkpoint
    checkpoint时会遍历所有btree，把btree的所有leaf_page做reconcile操作，然后对重新分配root_page，触发的阈值包括：
  1. journal容量达到阈值，默认2G
  2. 每隔60s执行一次
  • cache evict
    evict线程会根据现在cache的使用量，分段扫描一些page(可能是drity page或clean page)，进行淘汰，释放cache空间，主要受如下4个参数影响：

eviction_trigger：cache总使用量达到该百分比时，触发evict操作
eviction_target：触发上述参数evict后，需要将cache总使用量降低到该百分比水位，才停止evict
eviction_dirty_trigger：cache脏页使用量到该百分比时，触发evict操作
eviction_dirty_target：触发上述参数evict后，需要将cache脏页使用量降低到该百分比水位，才停止evict
(WiredTiger v2.8.1 一般情况使用情况eviction_trigger > eviction_target > eviction_dirty_trigger > eviction_dirty_target，WiredTiger v2.9之后版本对着四个参数的意义进行了调整！)

  • application evict
    如果写入量一直很大，那么用户请求处理线程就会阻塞并参与evict的执行，这也是一种保护措施，当IO量很大时，做到同步阻塞上面的请求

4 cache evict

4.1 evict线程模型

cache evict在wt v2.8.1早期版本时，采用的是server-worker模型，1个server线程负责扫描btree找到一些page，然后进行lru排序，放入一个evict_queue中，再由worker线程消费，进行page evict动作。后面v2.8.1在MongoDB v3.2.9这个版本中，对线程模型进行了升级， 将server线程和worker线程合并(worker通过抢一把evict_pass_lock锁来成为server)，相当于N个worker线程，同一时刻，有一个worker会成为server，负责执行evict_pass(扫描btree，并填充evict_queue)的工作，较少了切换的代价 。并且把原来单一的evict_queue变成了两个，降低了server、worker之间操作一个queue的概率减少冲突，增加了并发。

虽然线程模型做了调整，但从功能上还是server-worker的模式，见下图:

server.jpg

evict.jpg

4.2 Btree扫描策略

每次evict_server执行cache pass是对所有btree的一次扫描，会根据当前cache情况最多扫描100个page出来。__btree的扫描是迭代的，结束时会记录当前扫描道德btree的位置，下次继续从这个地方开始walk，每个btree最多扫描出10个page，如果这个btree被exclusive独占，如checkpoint正在访问这个btree，则跳过__ ，这是为了让btree所有page都有可能被扫描到。如果扫描了足够多的page，则会停止本次cache pass，进入page的evict阶段。

这个扫描策略应该可以page尽可能全的被覆盖，但其实不具备LRU的特性(evict_queue里的page排序是基于LRU，也就是说扫描出来的page是会使用LRU)。如果看一下HBase或者InnoDB的分级扫描策略，就会感觉wt引擎的这种阶段性扫描在某些场景下还是不够友好的。比如 InnoDB的分级cache，会把buffer pool中的page list分成两部分，new_list和old_list，分别占5/8和3/8左右，新访问使用的page会在old_list里，如果这个page被再次访问到，则移动到new_list，如不访问则可能在old_list里被淘汰掉 。这就防止了select * from table类似这种fullScan时对buffer pool的污染 (详情可参考 http://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/innodb-buffer-pool.html )，这里wt引擎其实做的还有欠缺。

4.3 LRU策略

扫描完成后的evict_queue，需要对每个里面page做评分排序，每个page的评分由page->read_gen(可理解成page的存活周期，如果经历过cache淘汰越多，但没被淘汰，就越高), 以及page类型共同决定，见代码：

  1.  
    /*
  2.  
    * 获得page的评分，分数越低越容易被淘汰掉
  3.  
    */
  4.  
    static inline uint64_t
  5.  
    __evict_read_gen(const WT_EVICT_ENTRY *entry)
  6.  
    {
  7.  
    WT_BTREE *btree;
  8.  
    WT_PAGE *page;
  9.  
    uint64_t read_gen;
  10.  
     
  11.  
    btree = entry->btree;
  12.  
     
  13.  
    page = entry->ref->page;
  14.  
     
  15.  
    // 周期最老的页，需要马上evict，给最低分WT_READGEN_OLDEST == 1
  16.  
    if (page->read_gen == WT_READGEN_OLDEST)
  17.  
    return (WT_READGEN_OLDEST);
  18.  
     
  19.  
    // 如果dhandle(btree文件)已经要被回收，同样给最低分
  20.  
    if (!WT_PAGE_IS_INTERNAL(page) &&
  21.  
    F_ISSET(btree->dhandle, WT_DHANDLE_DEAD))
  22.  
    return (WT_READGEN_OLDEST);
  23.  
     
  24.  
    // 如果page为空，也给最低分
  25.  
    if (__wt_page_is_empty(page))
  26.  
    return (WT_READGEN_OLDEST);
  27.  
     
  28.  
    // 如果是internal page索引页, 则加上一个倾斜分数1000000分，
  29.  
    // 这里是希望索引页尽量不淘汰
  30.  
    read_gen = page->read_gen + btree->evict_priority;
  31.  
    if (WT_PAGE_IS_INTERNAL(page))
  32.  
    read_gen += WT_EVICT_INT_SKEW;
  33.  
     
  34.  
    return (read_gen);
  35.  
    }

按评分排序后，得到一个分数从小到大的有序队列，这个时候需要计算candidate(evict_page是即将被淘汰的页，candidate page是本次决定淘汰的页，evict > candicate)，继续上代码：

  1.  
    if (FLD_ISSET(cache->state,
  2.  
    WT_EVICT_PASS_AGGRESSIVE | WT_EVICT_PASS_WOULD_BLOCK)) {
  3.  
    // 此时cache空间已经非常紧张了，进入aggressive模式或者application用户
  4.  
    // 线程淘汰模式了，则把全部evict_page变成candidate_page
  5.  
    evict_queue->evict_candidates = entries;
  6.  
    } else {
  7.  
    // 寻找第一个不是WT_READGEN_OLDEST的分数
  8.  
    read_gen_oldest = WT_READGEN_OLDEST;
  9.  
    for (candidates = 0; candidates < entries; ++candidates) {
  10.  
    read_gen_oldest =
  11.  
    __evict_read_gen(
  12.  
    &evict_queue->evict_queue[candidates]);
  13.  
    if (read_gen_oldest != WT_READGEN_OLDEST)
  14.  
    break;
  15.  
    }
  16.  
     
  17.  
    // 此处意味着全部page的分数都是WT_READGEN_OLDEST，则全部变成
  18.  
    // candidate
  19.  
    if (read_gen_oldest == WT_READGEN_OLDEST)
  20.  
    evict_queue->evict_candidates = entries;
  21.  
    else if (candidates >= entries / 2)
  22.  
    // 如果第一个不是WT_READGEN_OLDEST的分数位置是在
  23.  
    // 中间位置或中间偏后面的位置，则直接取到这个点
  24.  
    evict_queue->evict_candidates = candidates;
  25.  
    else {
  26.  
    cache->read_gen_oldest = read_gen_oldest;
  27.  
     
  28.  
    // 去一个适中的值，差不多在这个点的值和最后点的值得3/4处
  29.  
    // 也就是说在当前这个点到末尾之间去一个值作为平衡点
  30.  
    cutoff =
  31.  
    (3 * read_gen_oldest + __evict_read_gen(
  32.  
    &evict_queue->evict_queue[entries - 1])) / 4;
  33.  
     
  34.  
    // 在至少10%和至多50%间找一个小于cutoff的边界作为
  35.  
    // candidate数量
  36.  
    for (candidates = 1 + entries / 10;
  37.  
    candidates < entries / 2;
  38.  
    candidates++)
  39.  
    if (__evict_read_gen(
  40.  
    &evict_queue->evict_queue[candidates]) >
  41.  
    cutoff)
  42.  
    break;
  43.  
    evict_queue->evict_candidates = candidates;
  44.  
    }
  45.  
    }

4.3 Cache 现存问题及CacheHang问题

上述分析了Cache相关的设计，其实可以看出evict还是有些精巧的地方，单还不够完善，尤其是在cache evict和checkpoint同时发生，或者evict_server不能找到可以evict的page时的退让策略，触发了一些线上问题，本文的下半节《MongoDB WiredTiger 存储引擎cache_pool设计 (下) -- 实践篇》将对次进行深入讨论

MongoDB WiredTiger 存储引擎cache_pool设计 (下) -- 实践篇

1. Cache Pool引发的问题

之前的文章《MongoDB WiredTiger 存储引擎cache_pool设计 (上) -- 原理篇》和大家分享WiredTiger的整体架构和Cache Pool相关的设计，这篇来介绍下阿里云MongoDB线上出现的问题，及改进措施。

用过MongoDB 3.0之后版本的同学应该都比较熟悉WiredTiger的cache evict问题。

连续好几个版本在cache 淘汰算法上设计都有些小问题，现象总结起来就是写入hang住。本文使用的是MongoDB v3.2.9下wiredtiger-2.8.1(现在wt官方主推v2.9.0版本, MongoDB v3.4之后会使用这个版本，云MongoDB现在可以使用v3.2.9，后续我们会很快支持)。WiredTiger逐渐并入MongoDB的分之管理，Github可以看到如下：

如果自建使用的MongoDB v3.2.10之后的版本，可参考 @林青 的文章?spm=5176.100240.searchblog.34.AinuZY

我们在服务内部用户的时候，发现在write heavy场景下，通过mongostat发现used%居高不下，写入也会抖动的比较厉害，磁盘IO偶尔出现uitl 100%或者非常空闲的奇怪现象，抓取了Mongo的stack发现异常的线程和cache evict相关，紧急情况下收集了部分数据，将MongoDB升级到v3.2.10，问题解决。于是，我们在线下环境进行了复现，收集了profiling数据。

1.1 cache evict

首先介绍cache evict相关的概念，在MongoDB v3.2.8(WiredTiger v2.8.1)里面有如下选项：(注：这些变量在wt-v2.9.1之后意义改变比较大，如不清楚版本可参见http://source.wiredtiger.com/2.8.0/group__wt.html)

参数选项含义
cache_size cache的总大小
eviction_trigger 百分比, 如果cache内存使用量超过此百分比，则触发cache evict的淘汰
eviction_target 百分比，如果触发了evict淘汰，则需要将cache内存使用量降至此百分比之下，才停止evict
eviction_dirty_trigger 百分比, 如果cache中dirty page内存使用量超过此百分比，则触发cache evict的淘汰
eviction_dirty_target 百分比，如果触发了evict淘汰，则需要将cache中dirty page内存使用量降至此百分比之下，才停止evict
evict.threads_max 最大并发的evict线程数
evict.threads_min 最少并发的evict线程数

MongoDB默认设置：
threads_max = 4, eviction_target == eviction_dirty_target == 80%
eviction_trigger == eviction_dirty_trigger == 95%，cache_size用户设置

在线下环境我们让cache_size尽可能的小，分别设置了2G和10MB，通过sysbench和ycsb在insert heavy情况下复现并遇到了如下两个问题。

1.2 _evict_server cpu 100%

压测程序QPS陡降到100以下，mongostat发现写入几乎完全hang住，cache used 100%左右徘徊

堆栈采样显示__tree_walk_internal占据绝大部分cpu，这个函数是btree 遍历page所用。cache模块的evict_server在寻找可以淘汰的dirty/clean page时会用这个函数依次遍历dirty/clean page，查看是否可以将page进行淘汰，evict_server每检查一次page就会触发__tree_walk_internal，到这里我们猜想cache evict是在大量的遍历page，导致cpu飙高。

1.3 evict hang

同样一个测试数据集，我们使用cacheSize=10MB(最初的目的是让问题尽快复现)，偶发出现写入hang，但cpu都是idle。并且MongoDB基本是不可用的状态，·cache used甚至超过100%·

此时获得的堆栈采样在·__wt_sleep()·函数采样比例较高。但由于WiredTiger自选地方比较多，__wt_sleep()经常出现在spin超过一定次数后发生yield，还好有strace，发现sleep()的调用的入参十分有规律，是N + 1000的sleep方式，通过追代码发现如下

这是当evict_server找到一些page后，但是evict_worker不能进行evict操作，也就是之前统计的pages_evicted等于现在的cache->pages_evict(说明evict的page数量是0)，会主动的休眠一下。

这里官方的想法应该是现在evict_worker已经很忙了，不能再evict(比如磁盘IO很大)，这时候应该通过sleep放慢evict_server查找脏页的速度(这个假设不一定是成立的，后面会讲到)。

至此，基本的trace工具能搜集到的都差不多收集完了，其实还有systemtap这个神器还没用，打点的功能真是没的说。细心的同学可能发现上图中红色方形中的WT_STAT相关的内部采集点，没错wt内部提供了这样的机制，通过点计数方profiling内部的逻辑。

2. WiredTiger profiling 工具

MongoDB本身支持了wt的profiling参数，通过--wiredTigerStatisticsLogDelaySecs可定期将统计信息写入统计日志(默认0不开启)。我们设置5s一次的采集，在dbpath下会生成很多WiredTigerStat.xx.yy的文件。然后我们通过内置的wtstats.py脚本来生成可读的html

python ./src/third_party/wiredtiger/tools/wtstats/wtstats.py /data/u10/mongod-xixuan/data/primary/)

打开之后可以看到cache、cursor、blockmanager、log、transaction等统计信息

此图可以清晰的看到cache evict的内部采集指标，发现在大量出现下降的400这个地方，很多统计都是陡降(pages_queued要淘汰的page入队数量、pages_evict淘汰数量、pages_reconcile叶子写盘数量)，增长的三个指标分别是：

  • pages walked for eviction，evict时遍历的page数量
  • pages seen by eviction，evict时检查的page数量
  • pages currently held in cache，cache中page的数量

那么，问题就显而易见了，pages在不断的被evict_server看到，遍历的速度还是很快的，但是有如下问题：

  1. 访问的page不能被evict，所以不能如队列，所以cpu会飙升，但找不到合适的page，这间接导致了上面说的在不能evict时候会sleep的问题。
  2. 不能被evict_worker写入磁盘，导致evict失败。

3. 深挖 Root Cause

问题和现象已经很明朗了，下面就是根据代码找到问题所在，这里需要gdb和perf进行调试和采样，需要带上WiredTiger的debug symbol。为了防止编译MongoDB代码(编译时间太痛苦，20分钟以上)。

这里使用--use-system-wiredtiger来指定可以使用自己编译的WiredTiger，这个技巧也可用来测试wt的兼容性和开发的debug用。

scons --use-system-wiredtiger CPPPATH=/home/xixuan.lx/taobao/wiredtiger/include LIBPATH=/home/xixuan.lx/taobao/wiredtiger/lib/

LD_LIBRARY_PATH=/home/xixuan.lx/taobao/wiredtiger/lib/:$LD_LIBRARY_PATH gdb -tui ./mongod

3.1 发现可疑点

经过debug发现3处存在问题的地方：

1) 和checkpoint竞争

evict_server通过__evict_walk_file遍历btree文件的page时，会给cache->evict_walk_lock加锁。同样在checkpoint_server中，对evict_walk_lock也会加锁导致evict和checkpoint操作是互斥的

这带来的效果就是checkpoint如果慢，则evict也会滞后，导致cache增长。这样的问题在测试时候出现过，表现为写入hang滞后，cache used一直涨，但过一段时间后，写入可以恢复的场景。

2) pages_seen增长很快，但是不能进行evict

  • page_seen是遍历btree的page数量，从第二节中给出的曲线图可以看出这个值一直在快速增长

  • 可以evict的page陡降说明上述代码中__wt_page_can_evict()返回false，或者之前的continue，说明page不能淘汰。这里分析了下原因可能有3个：
  • 看到的page很多都是internal_page也就是索引页
  • 或者cache状态是WT_EVICT_PASS_WOULD_BLOCK几近满了并且memory_footprint很大
  • 发现btree在做checkpoint，并且陷入了之前说的sleep问题(此时并不是evict太慢，而是没有page可以evict，但是evict_server还是会sleep)

3) __wt_evict_page()调用失败

可以看到__wt_evict(这个函数是evict_worker淘汰一个page时调用)，返回的ret值是16也就是EBUSY，在深入往下追只有两个地方会返回EBUSY：

    if (!F_ISSET(r, WT_EVICT_LOOKASIDE | WT_EVICT_UPDATE_RESTORE))
        return (EBUSY);
    if (skipped && !F_ISSET(r, WT_EVICT_UPDATE_RESTORE))
        return (EBUSY);

在看设置WT_EVICT_UPDATE_RESTORE的地方

flags = WT_EVICTING;
    if (closing)
        LF_SET(WT_VISIBILITY_ERR);
    else if (!WT_PAGE_IS_INTERNAL(page)) {
        if (F_ISSET(S2C(session), WT_CONN_IN_MEMORY))
            LF_SET(WT_EVICT_IN_MEMORY | WT_EVICT_UPDATE_RESTORE);
        else if (page->read_gen == WT_READGEN_OLDEST)
            LF_SET(WT_EVICT_UPDATE_RESTORE);
        else if (F_ISSET(S2C(session)->cache, WT_CACHE_STUCK))
            LF_SET(WT_EVICT_LOOKASIDE);
    }

由于未设置WT_EVICT_UPDATE_RESTORE而导致__wt_evict不能刷page

3.2 初步结论

分析到这里，总结一下原因

  1. checkpoint影响cache evict，导致evict延时，并且可能导致page不能当做evict_page进行淘汰
  2. evict_server由于__wt_evict失败(由于WT_READGEN_OLDEST标记为mark)，evict_worker不能刷page，这时由于evict_server的退让机制(上面的sleep机制) 导致evict问题被放大，越来越慢。

3.3 JIRA跟进

MongoDB官方针对cache问题也提了几个issue，在v3.2.10和v3.4.0中都进不了不少。涉及的issue如下：

  • WT-2924 Ensure we are doing eviction when threads are waiting for it
  • WT-2545 Investigate eviction tree walk
  • WT-2639 Add tree walk optimization to skip subtrees not in memory
  • WT-2702 Under high thread load, WiredTiger exceeds cache size
  • WT-2664 Change eviction so any eviction thread can find candidates

3.3 改进思路及WiredTiger参数建议

  • 可以增大cacheSize，让evict更少，以此来减少上面冲突的概率，也可以拉平evict的差距。
  • 减小evict_triger、evict_target的设置，更早的触发evict行为，这样每次evict执行时间会缩短
  • 修改源码，临界淘汰时候之淘汰clean page(这样减少磁盘IO)，或者禁用sleep退让模式
  • 用更高IOPS的硬件，交给硬件来解决软件的问题(没办法的办法)
时间： 2017-02-17
 
转载自：https://www.sypopo.com/post/VNQ8wmN8oP/

 

 posted on 2020-03-11 14:19  xibuhaohao  阅读(992)  评论(0)  编辑  收藏  举报