「生产事故」MongoDB复合索引引发的灾难
前情提要
- 11月末
我司商品服务
的MongoDB主库
曾出现过严重抖动、频繁锁库等情况。 - 由于诸多业务存在插入
MongoDB
、然后立即查询等逻辑,因此项目并未开启读写分离。 - 最终定位问题是由于:服务器自身磁盘 + 大量
慢查询
导致 - 基于上述情况,运维同学后续着重增强了对
MongoDB慢查询
的监控和告警
幸运的一点:在出事故之前刚好完成了缓存过期时间的升级且过期时间为一个月,
C端查询
都落在缓存上,因此没有造成P0级
事故,仅仅阻塞了部分B端逻辑
事故回放
我司的各种监控做的比较到位,当天突然收到了数据库服务器负载较高的告警通知,于是我和同事们就赶紧登录了Zabbix监控
,如下图所示,截图的时候是正常状态,当时事故期间忘记留图了,可以想象当时的数据曲线反正是该高的很低,该低的很高就是了。
Zabbix 分布式监控系统官网:www.zabbix.com/
开始分析
我们研发是没有操控服务器权限的,因此委托运维同学帮助我们抓取了部分查询记录,如下所示:
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
Op | Duration | Query ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
query | 5 s | {"filter": {"orgCode": 350119, "fixedStatus": {"$in": [1, 2]}}, "sort": {"_id": -1}, "find": "sku_main"}
query | 5 s | {"filter": {"orgCode": 350119, "fixedStatus": {"$in": [1, 2]}}, "sort": {"_id": -1}, "find": "sku_main"} query | 4 s | {"filter": {"orgCode": 346814, "fixedStatus": {"$in": [1, 2]}}, "sort": {"_id": -1}, "find": "sku_main"} query | 4 s | {"filter": {"orgCode": 346814, "fixedStatus": {"$in": [1, 2]}}, "sort": {"_id": -1}, "find": "sku_main"} query | 4 s | {"filter": {"orgCode": 346814, "fixedStatus": {"$in": [1, 2]}}, "sort": {"_id": -1}, "find": "sku_main"}
...
查询很慢的话所有研发应该第一时间想到的就是索引
的使用问题,所以立即检查了一遍索引,如下所示:
### 当时的索引
db.sku_main.ensureIndex({"_id": -1},{background:true});
db.sku_main.ensureIndex({"orgCode": 1, "_id": -1},{background:true});
db.sku_main.ensureIndex({"orgCode": 1, "upcCode": 1},{background:true});
....
我屏蔽了干扰项,反正能很明显的看出来,这个查询是完全可以命中索引的,所以就需要直面第一个问题:
上述查询记录中排首位的慢查询到底是不是出问题的根源?
我的判断是:它应该不是数据库整体缓慢的根源,因为第一它的查询条件足够简单暴力,完全命中索引,在索引之上有一点其他的查询条件而已,第二在查询记录中也存在相同结构不同条件的查询,耗时非常短。
在运维同学继续排查查询日志时,发现了另一个比较惊爆的查询,如下:
### 当时场景日志
query: { $query: { shopCategories.0: { $exists: false }, orgCode: 337451, fixedStatus: { $in: [ 1, 2 ] }, _id: { $lt: 2038092587 } }, $orderby: { _id: -1 } } planSummary: IXSCAN { _id: 1 } ntoreturn:1000 ntoskip:0 keysExamined:37567133 docsExamined:37567133 cursorExhausted:1 keyUpdates:0 writeConflicts:0 numYields:293501 nreturned:659 reslen:2469894 locks:{ Global: { acquireCount: { r: 587004 } }, Database: { acquireCount: { r: 293502 } }, Collection: { acquireCount: { r: 293502 } } }
# 耗时
179530ms
耗时180秒且基于查询的执行计划
可以看出,它走的是_id_
索引,进行了全表扫描,扫描的数据总量为:37567133,不慢才怪。
迅速解决
定位到问题后,没办法立即修改,第一要务是:止损
结合当时的时间也比较晚了,因此我们发了公告,禁止了上述查询的功能并短暂暂停了部分业务,,过了一会之后进行了主从切换
,再去看Zabbix监控
就一切安好了。
分析根源
我们回顾一下查询的语句和我们预期的索引,如下所示:
### 原始Query
db.getCollection("sku_main").find({
"orgCode" : NumberLong(337451),
"fixedStatus" : {
"$in" : [
1.0,
2.0
]
},
"shopCategories" : {
"$exists" : false
},
"_id" : {
"$lt" : NumberLong(2038092587)
}
}
).sort(
{
"_id" : -1.0
}
).skip(1000).limit(1000);
### 期望的索引
db.sku_main.ensureIndex({"orgCode": 1, "_id": -1},{background:true});
乍一看,好像一切都很Nice啊,字段orgCode
等值查询,字段_id
按照创建索引的方向进行倒序排序,为啥会这么慢?
但是,关键的一点就在 $lt
上
知识点一:索引、方向及排序
在MongoDB中,排序操作可以通过从索引中按照索引的顺序获取文档的方式,来保证结果的有序性。
如果MongoDB的查询计划器没法从索引中得到排序顺序,那么它就需要在内存中对结果排序。
注意:在内存排序时,默认最大限制是32M,超过即会抛出错误
知识点二:单列索引不在乎方向
无论是MongoDB还是MySQL都是用的树结构作为索引,如果排序方向
和索引方向
相反,只需要从另一头开始遍历即可,如下所示:
# 索引
db.records.createIndex({a:1});
# 查询
db.records.find().sort({a:-1});
# 索引为升序,但是我查询要按降序,我只需要从右端开始遍历即可满足需求,反之亦然
MIN 0 1 2 3 4 5 6 7 MAX
MongoDB的复合索引结构
官方介绍:MongoDB supports compound indexes, where a single index structure holds references to multiple fields within a collection’s documents.
复合索引结构示意图如下所示:
该索引刚好和我们讨论的是一样的,userid顺序
,score倒序
,同时假设当前表存在单列索引: {"score": -1}
我们需要直面第二个问题:复合索引在使用时需不需要在乎方向?
假设两个查询条件:
# 查询 一
db.getCollection("records").find({
"userid" : "ca2"
}).sort({"score" : -1.0});
# 使用索引
{"userid":1, "score":-1}
# 查询 二
db.getCollection("records").find({
"userid" : "ca2"
}).sort({"score" : 1.0});
# 使用索引
{"userid":1, "score":-1}
上述的查询没有任何问题,因为受到score
字段排序的影响,只是数据从左侧还是从右侧遍历的问题,那么下面的一个查询呢?
# 错误示范
db.getCollection("records").find({
"userid" : "ca2",
"score" : {
"$lt" : NumberLong(2038092587)
}
}).sort({"score" : -1.0});
# 使用索引
{"score":-1}
错误原因如下:
- 由于score字段按照倒序排序,因此为了使用该索引,所以需要从左侧开始遍历
- 从倒序顺序中找小于某个值的数据,势必会扫描很多无用数据,然后丢弃,当前场景下找大于某个值才是最佳方案
- 所以MongoDB为了更多场景考虑,在该种情况下,放弃了复合索引,选用其他的索引,如 score 的单列索引
针对性修改
仔细阅读了根源之后,再回顾线上的查询语句,针对性修改,把 $lt
条件改为 $gt
观察优化结果:
# 原始查询
[TEMP INDEX] => lt: {"limit":1000,"queryObject":{"_id":{"$lt":2039180008},"categoryId":23372,"orgCode":351414,"fixedStatus":{"$in":[1,2]}},"restrictedTypes":[],"skip":0,"sortObject":{"_id":-1}}
# 原始耗时
[TEMP LT] => 超时 (超时时间10s)
# 优化后查询
[TEMP INDEX] => gt: {"limit":1000,"queryObject":{"_id":{"$gt":2039180008},"categoryId":23372,"orgCode":351414,"fixedStatus":{"$in":[1,2]}},"restrictedTypes":[],"skip":0,"sortObject":{"_id":-1}}
# 优化后耗时
[TEMP GT] => 耗时: 383ms , List Size: 999
修改方案
-
反向排序条件即可
# 上文提到了索引可以从左或者从右开始遍历,因此调整文档扫描方向即可 # 注: 需要主动申明首位(orgCode)字段查询方向,否则会按默认方向查找 sort({ "orgCode" : -1.0},{ "_id" : 1.0})
-
修改业务代码
- 预先查出查询条件下
_id
最小值(完全利用索引,速度非常快) - 将
lt
查询换成gt
查询即可
- 预先查出查询条件下
拓展场景:无其他索引干扰时的场景
上文中为了模拟线上事故,所以我们假定了一个复合索引以及一个单列索引,即:
{"userid": 1, "score": -1}
{"score": -1}
当我们删除单列索引,按不符合方向的查询,会有什么现象呢?
# 仅剩复合索引时
db.getCollection("records").find({
"userid" : "ca2",
"score" : {
"$lt" : NumberLong(2038092587)
}
}).sort({"score" : -1.0});
# 使用索引
{"userid":1, "score":-1}
总结
分析了小2000字,其实改动就是两个字符而已,当然真正的改动需要考虑业务的需要,但是问题既然已经定位,修改什么的就不难了,回顾上述内容总结如下:
- 学习数据库知识的时候可以用类比的方式,但是需要额外注意其不同的地方(MySQL、MongoDB索引、索引的方向)
- MongoDB单列索引可以不在乎方向
- MongoDB无法通过索引排序时会在内存中进行排序,超过默认大小(32M)限制后悔报错
MongoDB数据库复合索引在使用中一定要注意其方向
,要完全理解其逻辑,要么完全相同,要么完全相反
,避免索引失效- 针对上一条:
但当索引选择器没有更优解时,即使查询方向不符合索引方向,也会使用目标索引
最后
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转载自:https://juejin.cn/post/6904045633661829133