Node+Mongodb 架构常见性能问题总结

简介

目前的我们的一个项目，后端使用 node+mongodb+redis 搭建，已运行 2 年，目前日 pv 在 100W 左右。

配置：

两台阿里云 ECS (2 vCPU 4 GB ) 一个阿里云 mongodb。（4核8G,节点数,三节点）

此文由近两年来实际血泪经验，无教科书式说教。

常见现象1：Web 服务超时，node 服务内存占用高。Mongodb CPU ，IOPS 高

正常情况下单个 node 服务占用内存在 100-200M 左右，此时内存可能涨到500-600M以上，Mongodb CPU 超过90%。web 服务失去响应。

mongodb ttl 对性能影响 mongodb性能瓶颈_任务队列

 

问题原因：

node 每增加一个回调/promise 异步任务，都会创建 一个microtask到执行队列，由于太多的microtask等待处理完成,新的microtask 在任务队列的尾端，得不到处理，web QPS 也因此迅速下降，造成 web 服务内存占用高。这种情况一般是后端 Mongodb 处理不及时拖累 node 服务，这是最常见的性能问题。

调试方法：

登录 mongo 执行执行执行 db.currentOp(),查看是否有执行慢的的任务。如：

mgset-2286:PRIMARY> db.currentOp()
{
"inprog" : [
    {
        "desc" : "conn33170850",
        "threadId" : "47003141687040",
        "connectionId" : 33170850,
        "client" : "10.24.141.149:49804",
        "active" : true,
        "opid" : -1695682558,
        "secs_running" : 0,
        "microsecs_running" : NumberLong(9),
        "op" : "command",
        "ns" : "admin.$cmd",
        "query" : {
            "currentOp" : 1
        },
        "numYields" : 0,
        "locks" : {

        },
        "waitingForLock" : false,
        "lockStats" : {

        }
    },
    {
        "desc" : "conn33150143",
        "threadId" : "47003176310528",
        "connectionId" : 33150143,
        "client" : "10.24.141.149:55818",
        "active" : true,
        "opid" : -1695713531,
        "secs_running" : 148,
        "microsecs_running" : NumberLong(148290542),
        "op" : "remove",
        "ns" : "mydb.bhd_record",
        "query" : {
            "recType" : 9,
            "content.id" : ObjectId("5a044ed48162b041725e3435")
        },
        "numYields" : 283277,
        "locks" : {
            "Global" : "w",
            "Database" : "w",
            "Collection" : "w"
        },
        "waitingForLock" : false,
        "lockStats" : {
            "Global" : {
                "acquireCount" : {
                    "r" : NumberLong(283278),
                    "w" : NumberLong(283278)
                }
            },
            "Database" : {
                "acquireCount" : {
                    "w" : NumberLong(283278)
                }
            },
            "Collection" : {
                "acquireCount" : {
                    "w" : NumberLong(283278)
                }
            }
        }
    }
],
"ok" : 1

}

secs_running ,microsecs_running 反映了某些执行语句执行时间，如上问题上mydb.bhd_record 查询时字段未能命中索引，查询需要全表扫描。
使用db.currentOp 可以检查出常见的索引问题，以及错误的执行了 MapReduce 函数导致的性能问题。

优化策略：

  1. 优化索引：如上可能需要对 recType 和 content.id 字段加索引，Monogo 里建议更多使用复合索引，复合索引的排序顺序是：粗->细，如recType 是对表的粗分，假如表有1KW 条数据，recType 有 10 种， content.id 是唯一的，那么复合索引的排列顺序是，recType -> content.id。
  2. 尽量避免在 生产环境上使用 MapReduce，MapReduce 是服务器级全局读写锁，aggregate 可以一定程度代替 mapreduce 。
  3. 使用如 Redis 缓存将 必须使用 mapreduce或慢查询结果缓存。

在实际生产环境上，服务器挂掉两次是因为 Redis 服务器配置错误，缓存失效慢查询被并发。

常见现象2：Web 服务超时，node 服务内存略高，Mongodb CPU,IOPS 都正常

如果在此时多配 node 服务负载均衡会有一定的效果。或者把 node 服务重启，速度会马上提升，但很快就不行了。

问题原因：

这种情况下数据库并没有太大压力，但依然响应慢。
这个问题依然要回到 node 的执行机制， node 服务里很多执行时间比较久的microtask没有完成，造成任务队列迅速累积，由于代码逻辑流程问题，但不一定是因为数据库响应不及时。
如一个订单复杂的处理流程，要去不同的服务接口较验或者每个数据库操作也很短，但等待有多个步骤完成，整个流程累计执行时间较长。

优化策略：

将执行时间久的任务，放到任务队列组件中执行。node 任务队列组件推荐 Kue,Bull, Kue 和 Bull 都使用 Redis 做后端。

var kue = require('kue')
 , queue = kue.createQueue();

queue.process('email', function(job, done){
  email(job.data.to, done);
});

function email(address, done) {
  if(!isValidEmail(address)) {
    //done('invalid to address') is possible but discouraged
    return done(new Error('invalid to address'));
  }
  // email send stuff...
  done();
}

总之，你的 node web 服务应该执行短快的任务，否则大量并发会使性能迅速下降。

常见现象3：大的循环下，处理速度越来越慢。

var a = 0, b = 10000000;

function numbers() {
  while (a < b) {
    console.log("Number " + a++);
  }
}

numbers();

这是一个比较 tricky 的问题，遍历打印一个 1000W 的 数，最后内存暴涨，越来越慢，最后：

FATAL ERROR: CALL_AND_RETRY_LAST Allocation failed - JavaScript heap out of memory
 1: node::Abort() [/Users/haozes/.nvm/versions/node/v8.1.4/bin/node]

问题原因：

node 是单线程执行，在这个同步代码中，GC 没有机会运行。这种情况在我经常写脚本遍历整个数据库的时候也经常发生。

优化方法：

var a = 0, b = 10000000;

function numbers() {
  var i = 0;
  while (a < b && i++ < 100) {
    console.log("Number " + a++);
  }
  if (a < b) setImmediate(numbers);
}

numbers();

将函数执行放在 event loop 尾部执行，让主线程喘息一下。
这样写代码还是很拗口，我在遍历数据库时经常这样做：

var fork = require('child_process').fork;
// 同时允许几个子线程处理
let MAX_CHILD = 2;
let childProcCount = 0;
var progress_count  = 0；

// 在子进程里处理
function forkChild(guid) {

    var child = fork('./tool/user_stats/child',[guid]);

    child.on('message', (msg) => {
        console.log('        msg:',childProcCount, msg);
    });
    child.on("close", function () {
        childProcCount--;
    });
}

async function main() {

    console.log("start,from:",progress_count);

    while(true){ // 遍历所有用户，直到完成
        if(childProcCount < MAX_CHILD){
            var users = null;
            var collection = await getCollection('user'); 
            if((users = await collection.find({}).skip(progress_count).limit(1).toArray()).length < 1){
                break
            }
            console.log(">>> ",progress_count);
            // 丢到子线程处理
            forkChild(users[0].guid);
            childProcCount++;
            progress_count++;

        } else {
            // 等待子线程处理完再下一个
            await sleep(100);
        }
    }



    console.log("All data processed!");
}

main();

其它：

Mongodb 读写分离及注意事项

在配置读写分离后，假如是主库写，从库读后，容易造成从库读的不一致性。注意majority 属性:

recordCollection.insert(rec, {writeConcern: {w: "majority"}})