| 10月4日、5日，由于数据碎片化和监控不力的原因，FourSquare经历两次宕机。FourSquare使用的后台数据库为MongoDB，在问题解决后不久，MongoDB的开发公司10gen的CTO和联合创始人Eliot Horowitz也在mongodb-user这个Google邮件组里分析了整个过程。 国内知名技术博主、医药生命科学网站丁香园CTO冯大辉翻译了Eliot的分析，本着不重复发明轮子的原则，本文将引用冯大辉先生博客的主要内容，全文请见冯大辉的博客——《FourSquare长达11小时的宕机》。 在冯大辉看来，Eliot的说明“有为MongoDB辟谣的意味在里面”，同时他也认为这个案例“是一个很好的研究样本，值得分享”。 为了提高响应速度，Foursquare 使用 MongoDB 存储 Check-in 的数据已经有一段时间了。这部分数据的数据库起初跑在一个 66GB 内存的 Amazon EC2 单实例上（全部在内存里），两个月前，出于对容量增长的考虑，迁移到两台 Shard 集群上。每个 Shard 机器都是 66GB 内存，为了冗余，每个 Shard 都有复制到 Slave 实例。迁移的目标是所有的 Check-in 数据都保存在内存中。数据根据 ID 分成 200 个 Shard 分片，两台机器各占一半，也就说联机数据在每台机器上各使用 33GB 的内存。两个月相安无事。 问题来了，因为 Shard 算法导致的数据分散不均衡，其中一台(Shard0)数据增长到 67GB(另外一台 50GB)，超过了 66GB 的限制，读写部分分散到磁盘上，性能急剧下降。从而，网站宕机。 首先尝试增加第三台 Shard 机器，上线后开始迁移，读取从三台进行，Shard0 的数据迁移到 5% 的时候，但是写操作还是让 Shard0 宕机了。这个时候发现Shard0 存在数据碎片(data fragmentation)，即使数据迁移走，还是会占用原来的内存。每个Check-in 文档大约占用 300 字节，而 MongoDB 是 4KB 的页(Page)，也就说十几个文档会填满一个页，而迁移 5% 反而造成了页更加稀疏，并不是将页全部删除。 这个时候已经到了第二天，随着网站全面宕机，技术团队开始用 MongoDB 的 repairDatabase() 功能来对数据库进行压缩，因为数据库太大和 EBS 慢，也因为 repairDatabase() 不能充分利用多核CPU 的能力，这个过程耗费了 4 个小时。之后这 5% 的内存空间终于释放出来，系统重新上线。 随着 Shard0 修复，第三台成功上线，进而添加了更多的 Shard 服务器，现在数据已经更加的均衡，通过在Slave上运行 repairDatabase()，然后将其切换到 Master ，每台 Shard 内存占用缩减到 20GB左右。整个故障时间已经延续了 11 小时之多。 产生问题的主要原因就是系统过载，前面介绍每台 Shard 承载原来 50% 的压力，到了问题发生的时候，单台 Shard 的负载已经超过 Shard 之前的系统负载，这时候已经积重难返了，在容量的临界点增加新系统资源，必然导致更多的停机时间。暴露了 Foursquare 团队在容量规划方 面的不足之处，或许也因为业务增长太快了吧。另外，内存碎片化的问题在没有宕机之前，技术团队应该没考虑过这个问题，如果文档的大小超过 4K，碎片化问题就不严重了，这是特定应用场景造成的特定问题。10Gen 现在已经着手研究如何进在线压缩(online compaction)。再次，Shard 键值的顺序和插入顺序是不同的，这造成了迁移数据的时候 Chunk 的迁移不是连续的。 冯大辉认为这个案例能够带给我们很大启示： 最近 NoSQL 已经成为一个热词，类似 MongoDB 这样的新事物当然值得尝试，但是不能冒进，因为驾驭起来并非易事。仅仅能够使用是不够的，系统没出问题一切都好，一旦出了异常，有足够的技术力量(设想一 下 Foursquare 得不到 10gen 团队的支持会如何?) 支持么？在极端情况下如何控制？ 如果回答不了这个问题，那么还应该暂缓。最好的办法就是..."等待"。 |
