MongoDB oplog删除策略优化

MongoDB oplog是一个capped collection，创建capped collection时，createCollection可以设置size（最大字节数）和max（最大文档数）的参数，当这个集合的『总大小超过size』或者『总文档数超过max』时，在新插入文档时就会自动删除一些集合内最先插入的文档，相当于一片环形的存储空间。

oplog（local.oplog.rs集合）默认情况下配置为可用磁盘空间的5%，当oplog写满时，就会开始删除最先写入的oplog，一次正常的insert操作包含如下步骤：

1. 将文档写入指定的集合
2. 将写入操作记录到oplog
3. 如果oplog满了，删除最先写入的oplog

优化策略

MongoDB 3.2为了提升写入性能，使用wiredtiger引擎时，针对local.oplog.rs这个集合的删除策略进行了优化，主要改进：

1. 将删除动作从用户的写入路径移除，放到后台线程执行
2. 批量删除，并不是oplog一满就立马触发删除，而是一次删除一批

实施方案

monogd启动时，会根据oplog的最大字节数将整个集合分为10-100个Stone（可以理解为oplog的一段数据，包含多个文档，Stone的具体个数oplogSizeMB的配置相关）。

WiredTigerRecordStore::OplogStones::OplogStones(OperationContext* txn, WiredTigerRecordStore* rs)
    : _rs(rs) {
    //...
    unsigned long long maxSize = rs->cappedMaxSize();

    const unsigned long long kMinStonesToKeep = 10ULL;
    const unsigned long long kMaxStonesToKeep = 100ULL;

    unsigned long long numStones = maxSize / BSONObjMaxInternalSize;
    _numStonesToKeep = std::min(kMaxStonesToKeep, std::max(kMinStonesToKeep, numStones));
    _minBytesPerStone = maxSize / _numStonesToKeep;
    // ...
}

其中_numStonesToKeep为oplog应该保持的Stone个数，而_minBytesPerStone代表每个Stone的最小字节数。

接下来，会根据oplog当前的大小以及_minBytesPerStone来估算下，当前的oplog大致包含的Stone数量，并通过采样的方式来获取每个Stone的起始位置（不能保证每个Stone的大小跟预期完全一样），然后将所有的Stone按顺序存储到一个队列中。

mongod在服务写请求的过程中，每次都会记录下新产生oplog的大小，当新产生的oplog的总量超过_minBytesPerStones时，就会产生一个新的Stone加入到队列中。

void WiredTigerRecordStore::OplogStones::createNewStoneIfNeeded(RecordId lastRecord) {

    if (_currentBytes.load() < _minBytesPerStone) {
        // Must have raced to create a new stone, someone else already triggered it.
        return;
    }

    // ...

    OplogStones::Stone stone = {_currentRecords.swap(0), _currentBytes.swap(0), lastRecord};
    _stones.push_back(stone);

    _pokeReclaimThreadIfNeeded(); // 唤醒后台回收oplog空间的线程
}

当队列中的Stone数量超过_numStonesToKeep，后台线程就会删除最老的Stone里的数据，来回收oplog的存储空间。

参考资料

• capped collection
• createCollection
• wiredtiger random cursor

作者简介

张友东，阿里巴巴技术专家，主要关注分布式存储、Nosql数据库等技术领域，先后参与TFS（淘宝分布式文件系统)、Redis云数据库等项目，目前主要从事MongoDB云数据库的研发工作，致力于让开发者用上最好的MongoDB云服务。