ApsaraDB for MongoDB:ApsaraDB for MongoDB örneklerinde yüksek bellek kullanımı sorunlarını giderme

• İzleme grafiklerini analiz edin

  ApsaraDB for MongoDB konsolu içindeki Monitoring Information sayfasından ApsaraDB for MongoDB bellek kullanımını görüntüleyebilirsiniz. ApsaraDB for MongoDB örneklerinin düğüm yapısı, örnek mimarisine göre değişir. Bellek kullanımını görmek için ilgili düğümü seçin.

  • Çoğaltma kümesi (Replica Set) mimarisi: Birincil düğüm, bir veya daha fazla ikincil düğüm, gizli bir düğüm ve isteğe bağlı olarak bir veya daha fazla salt okunur düğüm içerir.

  • Parçalı küme (Sharded Cluster) mimarisi: Her parçanın bellek kullanımı çoğaltma kümesine benzer. Yapılandırma Sunucusu (Config Server) yapılandırma meta verilerini depolar. Mongos yönlendirme düğümünün bellek kullanımı; toplama sonuç kümelerinin boyutu, bağlantı sayısı ve meta veri boyutu ile ilişkilidir.

• Komut satırını kullanın

  Örneğe bağlanın ve mongo kabuğu üzerinden db.serverStatus().mem komutunu çalıştırarak bellek kullanımını görüntüleyip analiz edin. Aşağıdaki kod örnek bir çıktıyı göstermektedir:

{ "bits" : 64, "resident" : 13116, "virtual" : 20706, "supported" : true }
// resident indicates the physical memory used by the mongod process, in MB.
// virtual indicates the virtual memory used by the mongod process, in MB.

Altyapı belleği kullanımını şu yöntemlerle kontrol edin:

Bir ApsaraDB for MongoDB örneğinde çok sayıda veritabanı, koleksiyon ve dizin bulunması ilişkili meta veriler nedeniyle önemli miktarda bellek tüketir. ApsaraDB for MongoDB önceki sürümlerinde aşağıdaki sorunlar görülebilir:

• 4,0 öncesi ApsaraDB for MongoDB sürümlerinde tam mantıksal yedekleme sırasında çok sayıda dosya tanıtıcısı açılabilir. Bu tanıtıcılar işletim sistemine zamanında iade edilmezse bellek kullanımı hızla artabilir.

• 4,0 ve önceki ApsaraDB for MongoDB sürümlerinde çok sayıda koleksiyon silindiğinde ilgili dosya tanıtıcıları düzgün şekilde kaldırılmayabilir; bu durum bellek sızıntısına yol açabilir.

Normal veri yazma işlemleri sırasında ikincil düğüm oplog uygulamak için yaklaşık 256 MB'a kadar bir arabellek tutar. Ancak ikincil düğümde dizin oluşturma işlemlerinin çoğaltılması daha fazla bellek tüketebilir.

• 4,2 öncesi ApsaraDB for MongoDB sürümlerinde dizin oluşturma background seçeneğini destekler. {background:true} belirtildiğinde dizin arka planda oluşturulur. Bu işlemin çoğaltılması seri olarak gerçekleşir ve 500 MB'a kadar bellek tüketebilir.

• ApsaraDB for MongoDB 4,2 ve sonraki sürümlerde background seçeneği kullanımdan kaldırılmıştır. İkincil düğümler dizin oluşturma işlemlerini paralel olarak çoğaltabilir; bu durum daha fazla bellek tüketimine neden olur. Aynı anda birden fazla dizin oluşturulduğunda bellek yetersizliği (OOM) hatası ortaya çıkabilir.

Bazı senaryolarda tek bir sorgu çok sayıda aday yürütme planı üretebilir; bu durum plan önbelleğinin önemli miktarda bellek tüketmesine neden olabilir.

Plan önbelleği bellek kullanımını kontrol edin: ApsaraDB for MongoDB 4,0 ve sonraki sürümlerde bellek kullanımını kontrol etmek için db.serverStatus().metrics.query.planCacheTotalSizeEstimateBytes komutunu çalıştırabilirsiniz.

Bellek optimizasyonu, kaynak kullanımını ve performansı dengelemeyi amaçlar; maliyet ne pahasına olursa olsun kullanımı minimize etmeyi hedeflemez.

ApsaraDB for MongoDB CacheSize değerini belirtir ve bu değer değiştirilemez. Bellek kullanımını şu stratejilerle optimize edin:

• Eşzamanlı bağlantıları kontrol altında tutun. Varsayılan MongoDB sürücüsü 100 bağlantılık bir havuz oluşturur. Çok sayıda istemci bağlanıyorsa istemci başına havuz boyutunu azaltın. Aşırı bellek ve bağlam anahtarlama ek yükünü önlemek için toplam kalıcı bağlantı sayısını 1.000'in altında tutun.

• Koleksiyon taramalarını ve bellek içi sıralamayı önlemek amacıyla dizinler oluşturarak istek başına bellek ek yükünü azaltın.

• Sorgu ve bağlantı optimizasyonundan sonra bellek kullanımı hâlâ yüksekse OOM hatalarını ve aşırı önbellek tahliyesinden kaynaklanan performans düşüşünü önlemek için örneğin bellek teknik özelliklerini yükseltin.

• tcmalloc tarafından bellek serbest bırakımını hızlandırın. Veritabanı örneğinizin bellek kullanımı %80'i aşıyorsa konsoldaki Parameter Settings sayfasından tcmalloc ile ilgili parametreleri ayarlayabilirsiniz.

  1. tcmallocAggressiveMemoryDecommit parametresini etkinleştirin. Bu ayar bellek tutma sorunlarını etkili şekilde çözer.

  2. Sorun devam ederse tcmallocReleaseRate değerini kademeli olarak artırın (örneğin 1'den 3'e, ardından 5'e).

  Önemli

  • Bu parametreleri yoğun olmayan saatlerde ayarlayın. Söz konusu parametreler veritabanı performansını düşürebilir. İş süreçleriniz etkilenirse değişiklikleri hemen geri alın.

  • CPU kullanımı, yanıt süresi (RT) ve opCounters değerlerini ayarlama öncesi ve sonrasında izleyerek etkiyi değerlendirin.

• Gereksiz koleksiyon ve dizinleri kaldırarak, tabloları birleştirerek, örneği bölerek veya parçalı kümeye geçirerek veritabanı ve koleksiyon sayısını optimize edin. Veritabanı ve tablo sayısının aşırı olması nedeniyle örnek performansının yavaşlaması veya anormal davranması.

Tahliye parametreleri