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怎么分析MongoDbMmap引擎
这篇文章给大家介绍怎么分析MongoDB Mmap引擎，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
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MongoDB在3.0之前一直使用mmap引擎作为默认存储引擎，本篇从源码角度对mmap引擎作分析，业界一直以来对10gen用mmap实现存储引擎褒贬不一，本文对此不作探讨。
存储按照db来分目录， 每个db目录下有 .ns文件 {dbname}.0, {dbname}.1 等文件。journal 目录下存放的是WAL（write ahead log) 用于故障恢复。 目录结构如下：
db |------journal |----_j.0 |----_j.1 |----lsn |------local |----local.ns |----local.0 |----local.1 |------mydb |----mydb.ns |----mydb.0 |----mydb.1
这三类文件构成了mmap引擎的持久化单元。本文主要从代码层次分析每类文件的结构。
Namespace元数据管理
.ns文件映射
mmap引擎加载某个database时，首先初始化namespaceIndex，namespaceIndex相当于database的元数据入口。mongo/db/storage/mmap_v1/catalog/namespace_index.cpp
89 DurableMappedFile _f{MongoFile::Options::SEQUENTIAL};
90 std::unique_ptr _ht;
154 const std::string pathString = nsPath.string();
159 _f.open(pathString);
232 p = _f.getView();
242 _ht.reset(new NamespaceHashTable(p, (int)len, "namespace index")); 如上，创建对.ns文件的mmap，将内存的view直接映射到hashtable上(不不进行任何解析)。因此.ns文件是一个hashtable的内存镜像。
hashtable的key-value关系string->NamespaceDetails(namespace_details.h)，采用的是开放寻址hash。
39 int NamespaceHashTable::_find(const Namespace& k, bool& found) const {
46 while (1) {
47 if (!_nodes(i).inUse()) {
48 if (firstNonUsed < 0)
49 firstNonUsed = i;
50 }
51
52 if (_nodes(i).hash == h && _nodes(i).key == k) {
53 if (chain >= 200)
54 log() << "warning: hashtable " << _name << " long chain " << std::endl;
55 found = true;
56 return i;
57 }
58 chain++;
59 i = (i + 1) % n;
60 if (i == start) {
62 log() << "error: hashtable " << _name << " is full n:" << n << std::endl;
63 return -1;
64 }
65 if (chain >= maxChain) {
66 if (firstNonUsed >= 0)
67 return firstNonUsed;
68 log() << "error: hashtable " << _name << " max chain reached:" << maxChain << std::endl;
69 return -1;
70 }
71 }
72 }上述过程是开放式寻址hash的经典的查找过程，如果有冲突，向后跳一格，如果跳到查找的起点依然没有找到可用的空槽，则说明hashtable满了。
元数据内容窥探
一个NamespaceDetails对象对应该db下的某张表的元数据(namespace_index.h)，大小为496bytes，mongod默认为.ns文件分配16MB的空间，且.ns文件唯一且不可动态伸缩空间，可以推断出一个mongod实例至多可建表大概30000个。该类有22个字段，重要字段有如下6个。
struct NamespaceDetails {
// extent对应于一个内存连续块，由于mmap，也是文件连续区域。一张表有多个extent。
// 以双向链表的形式组织，firstExtent和lastExtent分别对应extent的首尾指针
DiskLoc firstExtent;
DiskLoc lastExtent;
// 有若干种（26种）按照最小尺寸划分的freelist，
// 表中删除掉的行对应的数据块放到freelist中，按照数据块的尺寸划分为若干规则的freelist。
DiskLoc deletedListSmall[SmallBuckets];
// 兼容旧版本mmap引擎的废弃字段
DiskLoc deletedListLegacyGrabBag;
// 该表是否是capped，capped-table是ring-buffer类型的table，MongoDB中用来存放oplog
int isCapped;
// 和deletedListSmall字段一样，都是freelist的一部分，只是大小不同
DiskLoc deletedListLarge[LargeBuckets];
}为了便于下文阐述，结合上述对namespaceIndex构建过程的描述与对元数据的注解，笔者先勾勒出如下的元数据结构。
单表结构
上文我们讨论了单表元数据(NamespaceDetails)中重要字段的含义，接下来进行深入探讨。
Extent的组织形式
每张表由若干extent组成，每个extent为一块连续的内存区域(也即连续的硬盘区域)，由firstExtent 和 lastExtent 记录首尾位置，每个extent的结构为
/*extents are datafile regions where all the records within the region belong to the same namespace.*/
struct Extent {
DiskLoc myLoc;
DiskLoc xnext; //双向链表中前节点指针
DiskLoc xprev; //双向链表中后节点指针
Namespace nsDiagnstic;
int length;
// 一个Record对应表中的一行，每个extent在物理上由若干地址连续的
// Record组成，但是这些record在逻辑上的前后关系并不等价于物理上
// 的前后关系，first/last Record维护了逻辑上的先后关系，在维护游
// 表迭代时使用
DiskLoc firstRecord;
DiskLoc lastRecord;
char _extentData[4];
}上述描述的组织结构如下图所示：
Extent 的分配与回收由ExtentManger管理，ExtentManager 首先尝试从已有文件中分配一个满足条件的连续块，如果没有找到，则生成一个新的{dbname}.i 的文件。
143 void DataFile::open(OperationContext* txn,
144 const char* filename,
145 int minSize,
146 bool preallocateOnly) {
147 long size = _defaultSize();
148
149 while (size < minSize) {
150 if (size < maxSize() / 2) {
151 size *= 2;
152 } else {
153 size = maxSize();
154 break;
155 }
156 }
157
158 if (size > maxSize()) {
159 size = maxSize();
160 }
161
162 invariant(size >= 64 * 1024 * 1024 || mmapv1GlobalOptions.smallfiles);文件的大小 {dbname}.0的大小默认为64MB。 之后每次新建会扩大一倍，以maxSize(默认为2GB)为上限。
一个extent被分为若干Records，每个Record对应表中的一行(一个集合中的文档），每一张表被RecordStore类封装，并对外提供出CRUD的接口。
Record分配
首先从已有的freelist(上文中提到的deletedBuckets)中分配，每张表按照内存块尺寸维护了不同规格的freelist，每个freelist是一个单向链表，当删除Record时，将record放入对应大小的freelist中。
如下按照从小到大的顺序遍历DeletedBuckets，如果遍历到有空闲且符合大小的空间，则分配：
107 for (myBucket = bucket(lenToAlloc); myBucket < Buckets; myBucket++) {
108 // Only look at the first entry in each bucket. This works because we are either
109 // quantizing or allocating fixed-size blocks.
110 const DiskLoc head = _details->deletedListEntry(myBucket);
111 if (head.isNull())
112 continue;
113 DeletedRecord* const candidate = drec(head);
114 if (candidate->lengthWithHeaders() >= lenToAlloc) {
115 loc = head;
116 dr = candidate;
117 break;
118 }
119 }上述代码分配出一块尺寸合适的内存块，但是该内存块依然可能比申请的尺寸大一些。mmap引擎在这里的处理方式是：将多余的部分砍掉，并归还给freelist。
133 const int remainingLength = dr->lengthWithHeaders() - lenToAlloc;
134 if (remainingLength >= bucketSizes[0]) {
135 txn->recoveryUnit()->writingInt(dr->lengthWithHeaders()) = lenToAlloc;
136 const DiskLoc newDelLoc = DiskLoc(loc.a(), loc.getOfs() + lenToAlloc);
137 DeletedRecord* newDel = txn->recoveryUnit()->writing(drec(newDelLoc));
138 newDel->extentOfs() = dr->extentOfs();
139 newDel->lengthWithHeaders() = remainingLength;
140 newDel->nextDeleted().Null();
141
142 addDeletedRec(txn, newDelLoc);
143 }上述分片内存的过程如下图所示：
如若从已有的freelist中分配失败，则会尝试申请新的extent,并将新的extent加到尺寸规则最大的freelist中。并再次尝试从freelist中分配内存。
59 const int RecordStoreV1Base::bucketSizes[] = {
...
83 MaxAllowedAllocation, // 16.5M
84 MaxAllowedAllocation + 1, // Only MaxAllowedAllocation sized records go here.
85 INT_MAX, // "oversized" bucket for unused parts of extents.
86 };
87上述过程为mmap引擎对内存管理的概况，可见每个record在分配时不是固定大小的，申请到的内存块要将多出的部分添加到deletedlist中，record释放后也是链接到对应大小的deletedlist中，这样做时间久了之后会产生大量的内存碎片，mmap引擎也有针对碎片的compact过程以提高内存的利用率。
碎片Compact
compact以命令的形式，暴露给客户端，该命令以collection为维度，在实现中，以extent为最小粒度。
compact整体过程分为两步，如上图，第一步将extent从freelist中断开，第二步将extent中已使用空间copy到新的extent,拷贝过去保证内存的紧凑。从而达到compact的目的。
orphanDeletedList 过程
将collection 对应的namespace 下的deletedlist 置空，这样新创建的record就不会分配到已有的extent。443 WriteUnitOfWork wunit(txn); 444 // Orphaning the deleted lists ensures that all inserts go to new extents rather than 445 // the ones that existed before starting the compact. If we abort the operation before 446 // completion, any free space in the old extents will be leaked and never reused unless 447 // the collection is compacted again or dropped. This is considered an acceptable 448 // failure mode as no data will be lost. 449 log() << "compact orphan deleted lists" << endl; 450 _details->orphanDeletedList(txn);
对于每个extent，每个extent记录了首尾record，遍历所有record，并将record插入到新的extent中,新的extent在插入时由于空间不足而自动分配（参考上面的过程），extent重新设置从最小size开始增长。
452 // Start over from scratch with our extent sizing and growth 453 _details->setLastExtentSize(txn, 0); 454 455 // create a new extent so new records go there 456 increaseStorageSize(txn, _details->lastExtentSize(txn), true); 467 for (std::vector
::iterator it = extents.begin(); it != extents.end(); it++) { 468 txn->checkForInterrupt(); 469 invariant(_details->firstExtent(txn) == *it); 470 // empties and removes the first extent 471 _compactExtent(txn, *it, extentNumber++, adaptor, options, stats); 472 invariant(_details->firstExtent(txn) != *it); 473 pm.hit(); 474 } 在_compactExtent的过程中，该extent的record逐渐被插入到新的extent里，空间逐步释放，当全部record都清理完后，该extent又变成崭新的，没有使用过的extent了。如下图
324 while (!nextSourceLoc.isNull()) { 325 txn->checkForInterrupt(); 326 327 WriteUnitOfWork wunit(txn); 328 MmapV1RecordHeader* recOld = recordFor(nextSourceLoc); 329 RecordData oldData = recOld->toRecordData(); 330 nextSourceLoc = getNextRecordInExtent(txn, nextSourceLoc); 371 CompactDocWriter writer(recOld, rawDataSize, allocationSize); 372 StatusWithstatus = insertRecordWithDocWriter(txn, &writer); 398 _details->incrementStats(txn, -(recOld->netLength()), -1); } 上述即是_compactExtent函数中遍历该extent的record，并插入到其他extent，并逐步释放空间的过程（398行）。
mmap数据回写
上面我们介绍.ns文件结构时谈到.ns文件是通过mmap 映射到内存中的一个hashtable上，这个映射过程是通过DurableMappedFile 实现的。我们看下该模块是如何做持久化的
在mmap 引擎的 finishInit中
252 void MMAPV1Engine::finishInit() {
253 dataFileSync.go();这里调用 DataFileSync类的定时任务，在backgroud线程中定期落盘
67 while (!inShutdown()) {
69 if (storageGlobalParams.syncdelay == 0) {
70 // in case at some point we add an option to change at runtime
71 sleepsecs(5);
72 continue;
73 }
74
75 sleepmillis(
76 (long long)std::max(0.0, (storageGlobalParams.syncdelay * 1000) - time_flushing));
83 Date_t start = jsTime();
84 StorageEngine* storageEngine = getGlobalServiceContext()->getGlobalStorageEngine();
85
86 dur::notifyPreDataFileFlush();
87 int numFiles = storageEngine->flushAllFiles(true);
88 dur::notifyPostDataFileFlush();
97 }
98 }flushAllFiles最终会调用每个memory-map-file的flush方法
245 void MemoryMappedFile::flush(bool sync) {
246 if (views.empty() || fd == 0 || !sync)
247 return;
248
249 bool useFsync = !ProcessInfo::preferMsyncOverFSync();
250
251 if (useFsync ? fsync(fd) != 0 : msync(viewForFlushing(), len, MS_SYNC) != 0) {
252 // msync failed, this is very bad
253 log() << (useFsync ? "fsync failed: " : "msync failed: ") << errnoWithDescription()
254 << " file: " << filename() << endl;
255 dataSyncFailedHandler();
256 }
257 }fsync vs msync
不管调用fsync 还是msync落盘，我们的预期都是内核会高效的查找出数据中的脏页执行写回，但是根据https://jira.mongodb.org/browse/SERVER-14129 以及下面的代码注释中
在有些操作系统上（比如SmartOS与 Solaris的某些版本)， msync并不能高效的寻找脏页，因此mmap引擎在这里对操作系统区别对待了。
208 // On non-Solaris (ie, Linux, Darwin, *BSD) kernels, prefer msync. 209 // Illumos kernels do O(N) scans in memory of the page table during msync which 210 // causes high CPU, Oracle Solaris 11.2 and later modified ZFS to workaround mongodb 211 // Oracle Solaris Bug: 212 // 18658199 Speed up msync() on ZFS by 90000x with this one weird trick 213 bool preferMsyncOverFSync;
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文章名称：怎么分析MongoDbMmap引擎
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