Mailbox：日支撑过亿信息数据库的性能调优及集群迁移

在之前的文章中，我们分享了 Mailbox如何在六星期实现从零到百万用户及日处理亿条消息。其中我们提过Mailbox以14个人的小团队，在6个星期内实现0到百万用户的壮举，而服务日承载信息破亿条。随后在App发布不到3周，他们将自己以1亿美元的价格卖给了Dropbox。

在之前的文章中，我们分享了 Mailbox如何在六星期实现从零到百万用户及日处理亿条消息。其中我们提过Mailbox以14个人的小团队，在6个星期内实现0到百万用户的壮举，而服务日承载信息破亿条。随后在App发布不到3周，他们将自己以1亿美元的价格卖给了Dropbox。这次我们带来的是，Mailbox在快速扩展过程中，MongoDB所遭遇的性能瓶颈及解决途径。

以下为译文：

在Mailbox快速扩展过程中，其中一个性能问题就是MongoDB的数据库级别写锁，在锁等待过程中耗费的时间，直接反应到用户使用服务过程中的延时。为了解决这个长期存在的问题，我们决定将一个常用的MongoDB集合（储存了邮件相关数据）迁移到独立的集群上。根据我们推断，这将减少50%的锁等待时间；同时，我们还可以添加更多的分片，我们还期望可以独立的优化及管理不同类型数据。

我们首先从MongoDB文档开始，很快的就发现了 cloneCollection命令。然而随后悲剧的发现，它不可以在分片集合中使用；同样， renameCollection也不能在分片集合中使用。在否定了其它可能性之后（基于性能问题），我们编写了一个Python脚本用以复制数据，和另一个用于比较原始和目标数据的脚本。在这个过程中，我们还发现了许多有意思的事情，比如 gevent及 pymongo复制大数据集的时间是 mongodump（C++编写）的一半，即使MongoDB客户端和服务器在同台主机上。通过最终努力，我们开发了 Hydra，用于MongoDB迁移的工具集，现已开源。首先，我们建立了MongoDB集合的原始快照。

问题1：悲剧的性能

早期我做了一个实验以测试MongoDB API运作所能达到的极限速度——启用一个简单的使用MongoDB C++ 软件开发工具包的速度。一方面对C++ 感觉厌烦，一方面希望我大多数熟练使用Python的同事可以在其他用途上使用或适应这种代码，我没有更进一步的探索C++的使用，而是发现，如果是针对少量数据，在处理相同任务上，简单的C++应用速度是简单Python应用的5-10倍。

所以，我的研究方向回到了Python，这个Dropbox默认语言。此外，进行了诸如对mongod查询等的一系列远程网络请求时，客户端往往需要耗费大量时间等待服务器响应；似乎也没有很多copy_collection.py （我的MongoDB集合复制工具）需要的CPU密集型操作（部分）。initialcopy_collection.py占很少的CPU使用率也证实了这一点。

然后，MongoDB请求到copy_collection.py.。最初的工作线程实验结果并不理想。但接下来，我们通过Python Queue对象来实现工作线程通信。这样的性能依旧不是很好，因为IPC上的开销让并发带来的提升黯然失色。使用Pipes和其他IPC机制也并没有多大帮助。

接下来，我们尝试了使用单线程Python进行MongoDB异步查询，看看可以有多少性能结余。其中Gevent是实现这个途径常用库之一，我们对它进行了尝试。Gevent 修改了标准Python模块以实现异步操作，比如socket。比较好的一点是，你可以简单的编写异步读取代码，就像同步代码一样。

通常情况下，两个集合之间复制文档的异步代码会是：

import asynclib

def copy_documents(source_collection, destination_collection, _ids, callback):
 """
 Given a list of _id's (MongoDB's unique identifier field for each document),
 copies the corresponding documents from the source collection to the destination
 collection
 """

 def _copy_documents_callback(...):
 if error_detected():
 callback(error)

 # copy documents, passing a callback function that will handle errors and
 # other notifications
 for _id in _ids:
 copy_document(source_collection, destination_collection, _id,
 _copy_documents_callback)

 # more error handling omitted for brevity
 callback(None)

def copy_document(source_collection, destination_collection, _id, callback):
 """
 Copies document corresponding to the given _id from the source to the
 destination.
 """
 def _insert_doc(doc):
 """
 callback that takes the document read from the source collection
 and inserts it into destination collection
 """
 if error_detected():
 callback(error)
 destination_collection.insert(doc, callback) # another MongoDB operation

 # find the specified document asynchronously, passing a callback to receive
 # the retrieved data
 source_collection.find_one({'$id': _id}, callback=_insert_doc)

有了gevent，这些代码不再需要使用callback：

import gevent
gevent.monkey.patch_all()

def copy_documents(source_collection, destination_collection, _ids):
 """
 Given a list of _id's (MongoDB's unique identifier field for each document),
 copies the corresponding documents from the source collection to the destination
 collection
 """

 # copies each document using a separate greenlet; optimizations are certainly
 # possible but omitted in this example
 for _id in _ids:
 gevent.spawn(copy_document, source_collection, destination_collection, _id)

def copy_document(source_collection, destination_collection, _id):
 """
 Copies document corresponding to the given _id from the source to the
 destination.
 """
 # both of the following function calls block without gevent; with gevent they
 # simply cede control to another greenlet while waiting for Mongo to respond
 source_doc = source_collection.find_one({'$id': _id})
 destination_collection.insert(source_doc) # another MongoDB operation

这种简单的代码可以根据它们的_idfields，从MongoDB源集合拷取代码到目标位置，它们的_idfields是每个MongoDB文档的唯一标识符。opy_documents 会产委派greenlets运行runcopy_document()做文档复制。当greenlets执行一项阻塞操作，比如对MongoDB的任何需求，它会将控制放给其它准备执行的greenlet。因为所有greenlets都在相同的线程和进程中执行，你一般不需要任何形式的内部锁定。

有了gevent，就能够找到比工作者线程池或工作者进程池更快的方法。下面总结了每种方法的性能：

综合gevent和工作者进程（每个分片一个）可以在性能上得到一个线性提升。有效使用工作进程的关键是尽可能使用更少的IPC。

问题2：快照后的复制修改

因为MongoDB不支持事务，如果你对正在执行修改的大数据集进行读取，你得到的结果可能会因时而异。举个例子，你使用MongoDB find()进行整个数据集上的读取，你的结果集可能是：

此外，为了在Mailbox后端指向新副本集时能最小化故障时间，尽可能减少从源集群应用到新集群过程中所耗费的时间则至关重要。

类似多数的异步复制存储，MongoDB使用了操作日志oplog记录下了mongod实例上发生的增、改、删操作，用以分配给这个mongod实例的所有副本。鉴于快照，oplog记录下快照发生后的所有改变。

所以这里的工作就变成了在目标集群上应用源集群的oplog记录，从 Kristina Chodorow的教学博客上，我们清楚了oplog的格式。鉴于序列化的格式，增和删都非常容易执行，而改则成为了其中的难点。

改操作的oplog日志记录结构并不是非常友好：在MongoDB 2.2中使用了duplicate key，然而这些duplicate key并 不能通过Mongo shell呈现，更不必说大部分的MongoDB驱动。深思熟虑之后，选择了一个简单的变通方案：将_id嵌入修改源文档，以触发其它的文档副本。因为只是针对修改，虽然不能做到副本集和源实例的完全同步，但是却可以尽可能的减少副本集实时状态与快照之间的差距。下面这个图表显示为何中间版本（v2）并不一定完全相同，但是源副本与目的副本仍能保持最终一致：

在这里同样出现了目标集群的性能问题：虽然为每个分片的ops使用了独立的进程，但是连续的ops性能仍然匹配不了Mailbox的需求。

这样ops的并行就成了必选之路，然而其中的正确性保证却并不容易。特别的是，同_id操作必须被顺序执行。这里采用了一个Python集去维持正在执行修改ops的_id集：当copy_collection.py上发生一个请求正在执行修改操作的文档时，系统会阻塞后申请的所有ops（不管是修改或者是其它），直到旧的操作结束。如图所示：

>

验证复制数据

比较副本集与源实例数据通常是个简单的操作，但是在多进程与多命名空间中进行却是个非常大的挑战。同时基于数据正在不断的被修改，需要考虑的事情就更多了：

首先使用compare_collections.py（为对比数据开发的工具）对最近修改的文档进行数据校验，如果出现不一致则进行提醒，随后再进行复查。然而这对文档的删除并不有效，因为没有最后修改的时间戳。

其次想到的是“ 最终一致性”，因为这在异步场景中非常流行，比如MongoDB的副本集和MySQL的主/从复制。经过非常多的尝试之后（除下大故障情景下），源数据和副本都会保持最终一致。因此又进行了一些反复对比，在连续的重试中不断的增加backoff。发现仍然有一些问题存在，比如数据在两个值之间摇摆不定；然而在修改模式下，迁移的数据并不会出现任何问题。

在执行新旧MongoDB集群的最终转换之前，必须确保最近ops已经被应用，因此我们在compare_collections.py增加了命令行选项，用以对比文档被修改的最近N个操作，这样可以有效的避免不一致性。这个操作并不用耗费太多的时间，单分片执行数十万的ops对比只需短短的几分钟，还能缓和对比和重试途径的压力。

意外情况处理

尽管使用了多种途径去处理错误（重试、发现可能的异常、日志），在产品迁移之前的最终测试中仍然出现了许多未预计的错误。出现了一些不定期的网络问题，一个特定的文档集会一直导致mongos断开与copy_collection.py连接，以及与mongod的偶然连接重置。

而在尝试之后，我们发现针对这些问题制定出专门的解决方案，所以快速的转到了故障恢复方面。我们记录了这些compare_collections.py 检测出的文档_id，然后专门建立了针对这些_id的文档重复制工具。

最终迁移时刻

在产品迁移过程中，copy_collection.py建立了一个上千万电子邮件的原始快照，并且重现了过亿的MongoDB ops。执行原始快照、建立索引，整个复制过程持续了大约9个小时，而我们设定的时限是24个小时。期间我们又使用copy_collection.py重复3次，对需要复制的数据核查了3次。

全部转换直到今日才完成，与MongoDB相关的工作其实很少（只有几分钟）。在一个简洁的维护窗口中，我们使用compare_collections.py对比每个分片的最近的50万个ops。在确保最后操作中没有不一致后，我们又做了一些相关测试，然后将Mailbox后端指向了新集群，并将服务重新为用户开放。而在转换之后，我们未收到任何用户反馈的问题。让用户感觉不到迁移，就是最大的成功。迁移后的提升如下图所示：

写锁上的时间减少远高于50%（原预计）

开源Hydra

Hydra是上文操作所用到的所有工具合集，现已在 GitHub上开源。

Scaling MongoDB at Mailbox（编译/仲浩 审校/周小璐）

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