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本文导读
文档首页/ 文档数据库服务 DDS/ 最佳实践/ 排查DDS实例内存占用较高的问题

排查DDS实例内存占用较高的问题

更新时间:2023-09-26 GMT+08:00

使用文档数据库服务时,如果您的内存使用率很高或接近100%,不仅会导致业务请求响应缓慢,也会增大OOM风险,从而影响业务稳定运行。

本章节帮助您分析数据库连接数、慢请求和游标,经过分析优化后,使得数据库的查询相对合理,所有的请求都高效使用了索引,并规范使用游标,从而排查文档数据库服务内存使用率高的问题。如果经确认确实为业务增长导致的内存升高,建议及时进行规格扩容

排查连接数

  1. 查看连接数占比,总的连接数不宜超过当前实例能承受的最大连接数的80%。连接太多会导致内存和多线程上下文的开销增加,影响请求处理延时。
  2. 建议配置连接池,一般情况建议连接池最大不要超过200,具体操作可参考查询及限制连接数

分析慢日志

除了降低连接数以外,还需要注意单次请求的内存开销,尽量避免查询语句出现全表扫描、内存排序等。

  1. 使用慢日志功能,查询当前实例产生的慢日志。
  2. 分析慢日志,查找内存升高的原因:下面是某个慢请求日志示例,可查看到该请求进行了全表扫描,扫描了1561632个文档,没有通过索引进行查询。
    {
            "op" : "query",
            "ns" : "taiyiDatabase.taiyiTables$10002e",
            "query" : {
                    "find" : "taiyiTables",
                    "filter" : {
                            "filed19" : NumberLong("852605039766")
                    },
                    "shardVersion" : [
                            Timestamp(1, 1048673),
                            ObjectId("5da43185267ad9c374a72fd5")
                    ],
                    "chunkId" : "10002e"
            },
            "keysExamined" : 0,
            "docsExamined" : 1561632,
            "cursorExhausted" : true,
            "numYield" : 12335,
            "locks" : {
                    "Global" : {
                            "acquireCount" : {
                                    "r" : NumberLong(24672)
                            }
                    },
                    "Database" : {
                            "acquireCount" : {
                                    "r" : NumberLong(12336)
                            }
                    },
                    "Collection" : {
                            "acquireCount" : {
                                    "r" : NumberLong(12336)
                            }
                    }
            },
            "nreturned" : 0,
            "responseLength" : 157,
            "protocol" : "op_command",
            "millis" : 44480,
            "planSummary" : "COLLSCAN",
            "execStats" : {
                  "stage" : "SHARDING_FILTER",                                                                                                                                       [3/1955]
                    "nReturned" : 0,
                    "executionTimeMillisEstimate" : 43701,
                    "works" : 1561634,
                    "advanced" : 0,
                    "needTime" : 1561633,
                    "needYield" : 0,
                    "saveState" : 12335,
                    "restoreState" : 12335,
                    "isEOF" : 1,
                    "invalidates" : 0,
                    "chunkSkips" : 0,
                    "inputStage" : {
                            "stage" : "COLLSCAN",
                            "filter" : {
                                    "filed19" : {
                                            "$eq" : NumberLong("852605039766")
                                    }
                            },
                            "nReturned" : 0,
                            "executionTimeMillisEstimate" : 43590,
                            "works" : 1561634,
                            "advanced" : 0,
                            "needTime" : 1561633,
                            "needYield" : 0,
                            "saveState" : 12335,
                            "restoreState" : 12335,
                            "isEOF" : 1,
                            "invalidates" : 0,
                            "direction" : "forward",
                            "docsExamined" : 1561632
                    }
            },
            "ts" : ISODate("2019-10-14T10:49:52.780Z"),
            "client" : "172.16.36.87",
            "appName" : "MongoDB Shell",
            "allUsers" : [
                    {
                            "user" : "__system",
                            "db" : "local"
                    }
            ],
           "user" : "__system@local"
    }
    在慢请求日志中,您需要重点关注以下关键字。
    • 全集合(全表)扫描:COLLSCAN
      • 当一个操作请求(如query、update、delete)需要全表扫描时,将大量占用内存资源。在查看慢请求日志时,发现COLLSCAN关键字,很可能是这些查询占用了内存资源。
      • 如果该类操作请求较为频繁,建议您对查询的字段建立索引进行优化。
    • 全集合(全表)扫描:docsExamined
      • 通过查看参数“docsExamined”的值,可以查看一个查询扫描了多少文档。该值越大,请求的内存使用率越高。
    • 不合理的索引:IXSCAN、keysExamined
    • 大量数据排序:SORT、hasSortStage

    当查询请求中包含排序时,参数“hasSortStage”的值为“true”。如果排序无法通过索引实现,将在查询结果中进行排序。由于排序将占用大量内存资源,该场景下,需要通过对经常排序的字段建立索引进行优化。

    当您发现SORT关键字时,可以考虑通过索引来优化排序。
    说明:

    索引不是越多越好,过多索引会影响写入和更新的性能。越建议参考ESR原则设计索引,以提高查询效率:

    • 精确(Equal)匹配的字段放最前面。
    • 排序(Sort)条件放中间。
    • 范围(Range)匹配的字段放最后面。

检查游标

游标不规范的使用很容易造成内存升高并且长期不释放的情况,当客户端使用数据库的游标功能时,一定注意主动释放游标(游标的官方说明)。
  1. 检查游标是否有被设置为不超时,默认情况下数据库会在10分钟后自动释放游标。Java driver给出的游标超时示例代码如下:
    MongoCursor<Document> cursor = collection.find(query)
                        .maxTime(10, TimeUnit.MINUTES)
                        .iterator();
  2. 在使用完游标后客户端是否有主动释放游标。Java driver中的释放示例如下:
    cursor.close()
  3. 如果已有noTimeout(不超时)游标,并且客户端已经无法释放,可重启内存高的实例节点以释放这些游标,但需要注意后续优化业务代码,尽量避免设置不超时游标,并在使用完游标后主动释放。

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