MongoDB 读写分离异常案例分析

徐靖

发布于 2022-08-23 19:39:44

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发布于 2022-08-23 19:39:44

文章被收录于专栏：DB说

双11当天临近下班时间点,研发反馈出现应用定时JOB跑批任务卡死，导致数据没有及时计算出来，影响一次报表数据展示,这个功能跑了几个月基本上没有异常，双11业务增长几倍，数据量稍微有点大。主要包括如下内容:

MongoDB集群架构以及读写策略
应用批处理异常时应用与数据库表现
数据库问题分析
如何规避与解决这个问题

MongoDB集群架构以及读写分离策略

[集群架构]

MongoDB集群是基于3.6版本,其中底层是三个副本集的PSS架构+三成员的config+3个mongos组成.副本集都是设置tag,用于跑批程序到指定从节点计算数据，降低对主库的影响.其中一个副本集的当前配置如下:

shard2:PRIMARY> rs.config();
{
  "_id" : "shard2",
  "version" : 14,
  "protocolVersion" : NumberLong(1),
  "members" : [
    {
      "_id" : 1,
      "host" : "mongodb9.prd.db:31011",
      "arbiterOnly" : false,
      "buildIndexes" : true,
      "hidden" : false,
      "priority" : 10,
      "tags" : {
        "usagep" : "production"
      },
      "slaveDelay" : NumberLong(0),
      "votes" : 1
    },
    {
      "_id" : 2,
      "host" : "mongodb10.prd.db:31011",
      "arbiterOnly" : false,
      "buildIndexes" : true,
      "hidden" : false,
      "priority" : 9,
      "tags" : {
        "usages" : "reportsecond"
      },
      "slaveDelay" : NumberLong(0),
      "votes" : 1
    },
    {
      "_id" : 3,
      "host" : "mongodb11.prd.db:31011",
      "arbiterOnly" : false,
      "buildIndexes" : true,
      "hidden" : false,
      "priority" : 1,
      "tags" : {
        "usagef" : "reportfirst"
      },
      "slaveDelay" : NumberLong(0),
      "votes" : 1
    }
  ],
  "settings" : {
    "chainingAllowed" : true,
    "heartbeatIntervalMillis" : 2000,
    "heartbeatTimeoutSecs" : 10,
    "electionTimeoutMillis" : 10000,
    "catchUpTimeoutMillis" : -1,
    "catchUpTakeoverDelayMillis" : 30000
    }

[读写分离策略]

应用端15分钟多线程聚合一次数据,每次按照部门聚合，但是分片规则是基于单号hashed来做，每次40个线程同时跑(几千部门，数据分布不均衡)，执行时间几十秒可以运算完成，但cpu瞬间能够达到60%-80%波动。为了降低对主库影响，读写分离策略经过三次变化:

第一阶段，直接主库运行，但对主库有性能问题
第二阶段，采用readPreference=secondaryPreferred&maxStalenessSeconds=120参数，但MongoDB会将聚合任务下发满足条件的任一有备库进行执行任务，由于存在从库与主库共用机器的情况，cpu负载还是很高，对主库性能影响降低。
第三阶段，为了解决这个，双11扩容3个物理机器，每个机器跑独立实例，同时对副本集配置tag，将聚合任务分发特定tag实例，从而解决主库cpu高问题，同时能够控制聚合任务分发。MongoDB对外URL连接串如下:

mongodb://username:password@mongodb1.db.com:31051,
mongodb2.db.com:31051,mongodb3.db.com:31051/exp?
readPreference=secondaryPreferred&
maxStalenessSeconds=120&readPreferenceTags=usagef:reportfirst&
readPreferenceTags=usages:reportsecond&readPreferenceTags=&
retryWrites=true

应用批处理异常时应用与数据库表现

【应用跑批异常】

根据研发反馈，11.11 17.11 跑批程序卡死(提前几分钟跑，其实是慢并没有真的卡死),于是手动kill应用程序，大约几分钟后，程序跑批成功，但是17.15跑批结果是丢失，主要在客户端用于生成曲线图，相当于少一个坐标点数据(影响不是非常大，但毕竟出现小异常)

【数据库端表现】

延迟分片节点监控信息(副本集中2个从库都有延迟，其中有1个延迟在120s，另外一个超过)

mongod实例日志

备注:根据监控来看，tags等于reportfirst节点，在17.10延迟超过120s，所以跑批程序根据配置tag以及延迟时间120s自动切换reportsecond节点，但reportsecond也存在延迟，至少有20s到60s之间，出现应用跑批卡死了(应该不至于)，查看SQL执行时间来看，正常执行100ms左右，变成24s，还有更慢的SQL,甚至超过几分钟的。所以应用端表现是卡死，因为后端执行慢。但SQL主要耗时在global锁等待上，而不是正在MongoDB执行时间上，这个是最主要原因(先分析表面的东西)，从表现来看，就是延迟导致执行变慢.,17点之前正常的。存在如下问题:

1、SQL执行被阻塞

【图一是tag等于frist节点日志】

【图二是tag等于second节点日志因为切换到这个节点】

2、备库拉oplog日志一直失败且一直尝试切换数据源

【如下是tag等frist节点日志，一直拉取oplogs超时，因为second节点压力大，进行跑批操作，没有响应备库拉取oplog】

mongod主库慢日志分析

备注:正常节点与异常节点，SQL执行时间基本上差不多，主要是执行次数不一样多。

【异常节点】

【正常节点】

【数据库问题分析】

主从延迟原因

根据官方解释主要包括如下:

网络延迟--同一套环境，环境环境相同，其他节点都没有这个问题，应该可以排除网络延迟问题
磁盘--从监控来，磁盘IOPS在40000-60000之间，所有机器性能差不多，没有特别大的异常，包括cpu都是相对稳定
并发--从监控来，17点到17.30出现连接翻倍的情况，这个可能会影响备库拉取oplog性能
写关注--应用采用默认策略，写入主库ack即可，所以这个不存在问题

备注:因为集群分片集合都是基于hashed，数据很均衡，没有出现分片节点数据差别很大的情况，所以目前主从延迟根因很难判断，主从延迟只是双11当天出现过，其他时间没有出现过。因为双11当天有限流，下午开始取消限流，可能导致数据库一瞬间波动造成的延迟(出现偶发的情况)

SQL执行为什么会等待锁，被阻塞

因为我们的聚合SQL对时效不是非常敏感，因为是多线程执行聚合，每一个线程按照部门等条件聚合的，有几百到几千部门,只是关注总时间，总执行时间在1分钟内(有的SQL都是毫秒级别)，双11执行异常，分析具体慢SQL才发现很多主要等待在获取锁上，所以出现异常。查询官方文档以及mongodb官方博客，mongodb 4.0之前版本备库写会阻塞读，平时没有延迟所以备库阻塞读的时间非常短。

《https://www.mongodb.com/blog/post/secondary-reads-mongodb-40》

《https://mongoing.com/archives/13473》

备库拉取oplog失败

4.4版本之前都是备库主动去同步源获取日志，如果主库忙、网络出现问题，会导致拉取失败的，从而导致从库不能及时应用日志，如果开始级联复制(默认开启)，那么此时备库可能从其他备库拉取日志，如果数据源也延迟，那么备库延迟概率与延迟时间会增加，我们此次遇到延迟，就是级联复制影响，从失败日志里面看虽然一直尝试切换同步源，最终还是选择的都是同一个同步源备库，根本没有切换到其他数据源，是否切换数据源(存在一些判断条件)，如果主备都满足候选同步源时，此时选择的备库作为同步源，其中有一个参数maxSyncSourceLagSecs来触发再次选择同步源，这个值是30s，从监控来看17.20分，同步源本身延迟超过30s，最终将同步源切换到主库(原同步源被标识为invalid)，延迟很快恢复。4.4版本采用stream replication,主动推动oplog。相对从库主动拉取能够提高效率，降低复制延迟。

【如何规避与解决这个问题】