、cgroup隔离场景)，这个加载时间就变得无法预测，有可能会遇到节点本身内存小无法完成加载或者进程OOM的情况。...WiredTiger.wt表后，从这个表中找到它的元数据。...这个过程会需要遍历WiredTiger.wt表得到所有数据表的列表。 综上，可以看到，在MongoDB启动过程中，有多处涉及到需要从WiredTiger.wt表中读取数据表的元数据。...优化后，这里改成了metadata: cursor，只要一次file cursor的next调用就好，并且下个集合在获取数据文件名时cursor已经是就位(positioned)的。...启动后初始内存(常驻)占用为1181M。 结论 在同样的测试条件下，优化后版本启动加载时间约为优化前的1/5，优化后版本启动后初始内存占用约为优化前的1/4。
MongoDB在磁盘上到底生成了哪些文件？...自从MongoDB切换到WiredTiger存储引擎后，默认生成的文件名称、格式以及空间分配规则等与早期MMAPv1存储引擎有了很大不同。...图：WiredTiger在磁盘上生成的data目录下的文件 详细文件信息描述如下： collection-xxx.wt和index-xxx.wt类文件： 这是数据库中集合所对应的数据文件和索引文件。...如MongoDB启动后，默认被当作一个应用连接到WiredTiger（表示文件锁已被占用），当想执行其它wt命令时会报如下错误： wiredtiger_open: __posix_file_lock,...注意：如果MongoDB数据库实例非正常关闭，可能有insert/delete等操作修改的数据并没有持久化，因此集合中的文档记录和元数据文件sizeStorer.wt保存的记录数可能不一致。
WiredTiger数据文件在磁盘上的数据结构 对于WiredTiger存储引擎来说，集合所在的数据文件和相应的索引文件都是按B-Tree结构来组织的，不同之处在于数据文件对应的B-Tree叶子结点上除了存储键名外...Checkpoint包含的关键信息 本质上来说，Checkpoint相当于一个日志，记录了上次Checkpoint后相关数据文件的变化。...例如，在dbPath指定的data目录下执行如下命令： wt list -c 输出集合对应数据文件和索引文件的checkpoints信息： 如数据文件file:collection-7-16963667508695721...file size：在这次checkpoint执行后，磁盘上数据文件的大小。...但程序代码是无法预测未来的行为，只能根据过去数据页的情况来确定，一般我们认为过去经常使用的数据比不常用的数据未来被访问的概率更高，很多LRU cache大部分是基于这个规则来设计。
本篇作为WiredTiger存储引擎介绍系列文章第一篇，包含如下内容： 典型的B-Tree结构 WT在磁盘上的数据结构 WT在内存上的数据结构 Page上的数据结构 存储引擎要做的事情无外乎是将磁盘上的数据读到内存并返回给应用...对于MongoDB来说，也采用了插件式存储引擎架构，底层的WiredTiger存储引擎还可以支持B-Tree和LSM两种结构组织数据,但MongoDB在使用WiredTiger作为存储引擎时，目前默认配置是使用了...因此，本章后面的内容将以B-Tree为核心来分析MongoDB是如何将文档数据在磁盘和内存间进行流传以及WiredTiger存储引擎的其它高级特性。...图：WiredTiger数据文件在磁盘上的存储结构 从上图可以看到，B+ Tree中的leaf page包含一个页头（page header）、块头（block header）和真正的数据（key/value...WT_ADDR： page被成功reconciled后，对应的磁盘上块的地址，将按这个地址将page写到磁盘，块是最小磁盘上文件的最小分配单元，一个page可能有多个块。
（优化后整体架构） 建立好映射关系之后，不论用户在上层创建多少个库表和索引，在 WT 引擎层都只会有 9 个 WT 表： 1....每一个表都对应一个 prefix，通过建立 (NS, Prefix, Ident) 三元关系来将多个表的数据共享到一个文件中，共享后的数据文件如下所示： ?...（共享后数据文件图） 经过架构调整之后，一些关键路径发生了变化： 路径变化 1：建表和索引操作，会先生成唯一的 prefix，并记录到 mdb_catalog 中，而不再对 WT 引擎发起表创建操作（WT...比如表和索引的 storageSize 都无法统计，只能统计出逻辑大小 (压缩前的大小)。由于原生 sizeStorer.wt 中只记录了表的逻辑大小，因此需要自己实现索引逻辑大小的统计。...在实际测试过程中发现，改造之前的集群无法写入 100w 表的数据。最后给出 50w 表的测试数据。 测试的大概步骤如下所示： 1. 默认构建 10 个库； 2. 每个库先创建 5w 空表； 3.
问题描述 查看日志（/var/log/mongodb/mongodb.log）有如下信息 Wiredtiger error(13).....file:WiredTiger.wt,connection:/...=mongodb Group=mongodb 1 2 3 然后在查看（/var/lib/mongodb/WiredTiger.turtle）的文件权限，使用命令 cd /var/lib ls -l /var.../lib/mongodb 1 2 查看权限发现 WiredTiger.turtle以及其他若干个文件的权限为 root 所以由于mogodb用户的权限无法访问root权限下的文件造成服务启动失败。...我的原因是曾经使用过root用户操作过数据库（在rootx下使用mongod命令等），导致文件的权限变化从而无法再使用（service mongod start）。...mongodb:mongodb /var/log/mongodb 1 2 3 4 5 将数据文件权限改回mongodb 然后再次启动 service mongo start就可以了，但是如果在以root
，如果用户再新建索引，那么在 wt 就会再新建一个文件，同样按 b 树组织，该文件记录了索引到 RecordId 的映射，用户使用索引查询时，同样的如同_id 索引，先找到 RecordId, 然后再到数据文件中查询数据...定义的，对于 wt 引擎层是无法识别。...后台建索引线程扫描后先插入了{a:1}， 但是还没有提交， 等到用户操作需要 remove 掉{a:1}，就会触发 wt 内部的写冲突后，等待后台建索引线程对应的事务提交后，再来重试，重试时会将 a=1...操作对应的 wt 事务提交后, 再重试时就无法扫描到{a:1}这条数据了, 最后只剩下{a:2}. hybrid 建索引 那么是否有方法能够结合以上俩者的优点呢？...区间的开始和结束都转换成 KeyString 后，并不是直接将开始和结束点的 KeyString 都传给 wt 引擎，而是只传开始的 key，然后 wt 引擎开始遍历，同时 MongoDB 上层对所遍历的
创建 mongo 实例 安装好 mongodb-org-server 后，系统中就已经创建好了如下目录或文件 [root@h105 mongo]# rpm -ql mongodb-org-server.../usr/share/man/man1/mongod.1 /var/lib/mongo /var/log/mongodb /var/log/mongodb/mongod.log /var/run/mongodb...[root@h105 mongo]# 其中几个重要的目录如下： File Comment /etc/init.d/mongod 启动脚本 /etc/mongod.conf 配置文件 /etc/sysconfig.../mongod 配置文件 /usr/bin/mongod 服务程序 /var/log/mongodb/mongod.log 日志文件 /var/lib/mongo 数据文件目录 Tip: 可以直接使用...[ OK ] [root@h105 ~]# 我们这里准备手动创建一个实例，而不是使用现成的，
支持存储大文件：MongoDB 中 BSON 对象最大不能超过 16 MB。对于大文件的存储，BSON 格式无法满足。...MongoDB 会每60s一次将内存中的变更刷盘，并记录当前持久化点（checkpoint），以便数据库在重启后能快速恢复数据 节点选举：MongoDB 的节点选举规则能够保证在Primary挂掉之后选取的新节点一定是集群中数据最全的一个...：是记录数据加载之后到下个checkpoint之间被修改的数据 WT_INSERT：是记录数据加载之后到下个checkpoint之间新增的数据 Cache MongoDB 不是内存数据库， 在设计上为了效的读写操作存储引擎会最大化的利用内存缓存...checkpoint 主要有两个目的: 将内存里面发生修改的数据写到数据文件进行持久化保存，确保数据一致性 实现数据库在某个时刻意外发生故障，再次启动时，缩短数据库的恢复时间 在 WT引擎里 Checkpoint...本质上相当于一个日志，记录了上次Checkpoint后相关数据文件的变化，每个checkpoint包含一个root page、三个指向磁盘具体位置上pages的列表以及磁盘上文件的大小: root page
：Checkpoint原理 WiredTiger存储引擎之四：WT工具编译与元数据文件剖析 本篇包含以下内容： 与事务相关的数据结构是如何支撑事务的？...MongoDB事务采取的多版本并发控制机制（MVCC） 事务的数据结构 事务在内存里面也会维护相应的数据结构以支撑事务的并发、回滚、持久化等操作，事务相关的数据结构如下图所示： 图：事务相关的数据结构...logrec字段 表示事务日志的缓存，用于在内存里面保存事务日志（对于MongoDB来Journal日志就是事务日志）。...，读取库存值为100，行记录版本号为1； 3) A事务修改库存值后提交，同时行记录版本号加1，即变为2，大于一开始读取到的版本号1，A事务可以提交； 4) 但B事务提交时发现此时行记录版本号已经变为...，说明事务1被终止后，回滚了 其中语句：doc1 = inventory.find_one({'_id': 4},session=session1)，在session1内部查询，数据已被删除，访问不到；
在以前的版本，MongoDB 只管理单个操作的上下文，MongoDB服务进程接收到一个请求，为该请求创建一个上下文 （源码里对应 OperationContext），然后在服务整个请求的过程中一直使用这个上下文...有了 read "as of" a timestamp 特性后，在重放 oplog 时，备节点上的读就不会再跟重放 oplog 有冲突了，不会因重放 oplog 而阻塞读请求，这是4.0版本一个巨大的提升...在 3.x 版本里，一个写请求对数据、索引、oplog的修改会放到一个 WT 事务里，事务的提交由 MongoDB 自己控制，MongoDB 会尽可能快的提交事务，完成写清求；但 4.0 引入事务之后，...事务的提交由应用程序控制，可能出现一个事务修改很多，并且很长时间不提交，这会给 WT cache evict 造成很大的影响，如果大量内存无法 evict，最终就会进入 cache stuck 状态。...MongoDB 需要确保频繁（及时）的更新 stable timestamp，否则影响 WT Checkpoint 行为，导致很多内存无法释放。
WT_SESSION 是 MongoDB Server 和 WiredTiger[2] 存储引擎内部交互使用的会话，几乎所有操作都是在 WT_SESSION 的上下文中执行的。...因此 WT_SESSION 在超过限制后将会触发较为严重的情况。...但在删除索引时，我们有一点需要注意，但又常常被忽略，在主节点删除索引后同步到从节点回放时，如果从节点正在跑同一个集合上后台创建索引的操作，那么删除索引的操作将会被阻塞，更严重的是这时候实例上所有 namespace...事情起因是主节点在同一个集合上执行创建索引和删除索引后，在从节点回放时出现了很严重的阻塞，大量的只读请求开始不断积压，最后导致 WT_SESSION 消耗殆尽，Server 无法与 WiredTiger...3问题复现 下面的案例在测试环境复现 WT_SESSION 超过限制的情况，dropIndex 导致从节点锁阻塞的问题有兴趣可自己测试复现，这里就不做演示了。
【背景】 最近MongoDB群里面有群友遇到2次重启MongoDB后一直处于实例恢复状态(应用OPLOG)，多达几天甚至更长才完成重启,下图是群友重启后周末2天都没有完成重启,一直处于实例恢复状态...2、当PSA副本集中存在一个数据节点宕机时,主库内存中数据的Majority commit point是无法推进的，此时checkpoint是不能将这些数据持久化(内存中脏数据无法更新到数据文件中),同时...否则此时PSA下主库宕机无法选出新主。失去天生高可用特性) 结论:经过前面讲解，我们知道PSA在宕机一个数据节点下才存在相关问题，如果PSA实例都是正常，我们无需担心这些问题。...分钟，第二次重启就瞬间完成启动.但无法解决第一次重启长时间等待问题,需要预先规划并修改参数，当遇到问题时直接重启即可.在PSA架构出现数据节点宕机避免对主节点内存压力.但存在majority的场景还是无法解决...从w:1变成majority.说明MongoDB在设计上更加关注数据一致性,这个改变实际从4.4版本就埋下种子，4.4版本开始oplog从默认拉取变成推送模式,在一定程度改善延迟问题.所以说在条件允许下
MongoDB和 WiredTiger的职责范围 MongoDB使用的底层存储引擎 WT是键/值数据库，而不是文档数据库 支持事务 使用无锁算法 压缩磁盘上的数据 使用WT缓存和FS缓存 支持多版本控制...它将 BSON文档存储在BTree中 通过内部键索引文档 文档存储在叶节点中 索引也是由索引值构成的B树 MongoDB数据存放在WT Table 中(collection-xxx.wt) MongoDB...除非在同一台服务器上运行多个实例，否则不应更改此设置·缓存中的数据块可以在需要时保留文档的多个版本 不再使用时，未使用的块将从缓存中清除 如果当majority无法满足，数据将写入称为LAS文件的缓存文件...如果主节点的最新数据在宕机后回滚，会发生什么?谁来决定哪些数据不能丢失?...由大多数节点接收和写入( w : "majority") w是服务器数量,j是否等待下一次磁盘刷新(默认为大多数) 你可以在应用程序中的任何写入，连接或用于写入的对象上指定这些 MongoDB将等到它达到你请求的级别或者超时时间
背景 最近在运维MongoDB时遇到一个磁盘空间增长异常的问题，主要是WiredTigerLAS.wt这个文件占用了70GB以上的空间。...那么事务t10无法看见事务t3和事务t5所更新的文档，即使他们在t10运行的过程中变成提交状态。...读取逐出的page 根据内存使用率低逐出和内存使用率高逐出的结果，逐出后的page有以下三种形式：1) page的modify和extent仍然在内存中2) page的extent在磁盘文件tablename.wt...{Key3,Value3-1}的类型），为了让LAS清理便于识别不同key的分界点。...3）当MongoDB负载稳定的时候，LAS清理机制本来可以保证文件WiredTigerLAS.wt空间达到一定大小后就不再增加，但由于LAS清理执行时机的bug，造成写入的数据无法被删除，而又有新数据写入
导语通过删除无用数据来释放存储空间，对于数据库来说是很常见的需求。但是很多 MongoDB用户发现，在执行删除操作后，存储空间并没有很快释放。...---MongoDB 底层默认使用 WiredTiger(WT) 存储引擎。因此，需要先了解 WT 引擎在删除数据时会经历哪些流程。WT 引擎的数据存储分为内存和磁盘 2 部分。...MongoDB 中的每个 collection和 index, 都分别对应 WT 引擎中的一个 table, 对应了一个 xxx.wt 文件。...异常宕机后，可以通过 checkpoint + journal 快速恢复到最近的一致性点。...文件中有足够的 available list 来存储修改后的脏页，而且 block_old 也不处于文件的末尾。
现象为在第二步的过程中，无法查找到第一步中”新建的任务_id”。...考虑到该客户使用的是MongoDB复制集架构，并且第二个接口的query使用了SecondaryPreferred，由于此时我们无法连接到数据库查看指标也无法查看到客户处该mongodb集群的监控信息，...此时的现象透露着一个信息，该MongoDB集群存在异常，但是由于第一时间无法获取集群状态，具体的异常暂时无从得知。...深究与排查 在我们将SecondaryPreferred的配置取消后，上层业务恢复了正常。我们也辗转获得了客户处mongodb集群的部分监控信息、状态等。...验证1：大量cursor导致wt cache外的ram资源紧张，进而造成主从延迟。 为了释放cursor我们将节点实例重启并关闭同步服务，持续观察后，确认主从延迟情况不再出现恢复正常。
我在之前一篇文章 Mongodb事务模型分析中介绍过，wt本身一直都有多行事务的能力。...我们知道，mongodb 的从节点拉取主节点的oplog进行并发回放，这里会带来一些问题SERVER-20328： oplog的顺序(oplog的ts字段的大小)和oplog的回放顺序（在wt层的提交顺序...本节点在宕机之前是Primary，在重启后本地oplog有和当前Primary不一致的Oplog。 这两种情况分别如下图所示： ? ?...设置该ts为最新的stable-timestamp ，mongodb主从切换后，首先通过wt的api rollback_to_stable恢复到最近的被（raft）提交的snapshot，rollback...比后提交的事务中包含的记录的seqid小。
导语 我们发现腾讯云上一些腾讯云MongoDB实例在主库写压力比较大的情况下，这时从库上会出现很多慢查询，经过调查发现，从库在回放oplog的时候加了全局锁，阻塞了所有的读直到回放结束。...之间通过oplog来同步数据，primary上的写操作完成后，会向local.oplog.rs特殊集合写入一条oplog，secondary负责从复制源（一般为primary，但是mongo也支持链式复制...(); WT snapshot mongodb从3.2开始默认的底层存储引擎改为WiredTiger（简称WT），snapshot是WT实现事务的基础，那WT中snapshot是什么呢？...小结 通过去掉从库的全局锁PBWM，使得从库在主库写入压力很大的情况下，从库的读性能有一个很大的提升，但是并不是所有的场景都适用，下面两点需要注意。...在小内存（WT默认最小内存1G）的情况下，如果创建了老的snapshot没有删除，并且写入非常大的情况下，WT的dirty占比会很高，这时候用户线程也会参与eviction，造成写入性能的骤降。
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