MongoDB内存使用原理

但凡初次接触MongoDB的人，无不惊讶于它对内存的贪得无厌，至于个中缘由，我先讲讲Linux是如何管理内存的，再说说MongoDB是如何使用内存的，答案自然就清楚了。

据说带着问题学习更有效，那就先看一个MongoDB服务器的top命令结果：

shell> top -p $(pidof mongod) 
Mem:  32872124k total, 30065320k used,  2806804k free,   245020k buffers 
Swap:  2097144k total,      100k used,  2097044k free, 26482048k cached 

 VIRT  RES  SHR %MEM 
1892g  21g  21g 69.6

Linux是如何管理内存的

在Linux里（别的系统也差不多），内存有物理内存和虚拟内存之说，物理内存是什么自然无需解释，虚拟内存实际是物理内存的抽象，多数情况下，出于方便性的考虑，程序访问的都是虚拟内存地址，然后操作系统会把它翻译成物理内存地址。

很多人会把虚拟内存和Swap混为一谈，实际上Swap只是虚拟内存引申出的一种技术而已：操作系统一旦物理内存不足，为了腾出内存空间存放新内容，就会把当前物理内存中的内容放到交换分区里，稍后用到的时候再取回来，需要注意的是，Swap的使用可能会带来性能问题，偶尔为之无需紧张，糟糕的是物理内存和交换分区频繁的发生数据交换，这被称之为Swap颠簸，一旦发生这种情况，先要明确是什么原因造成的，如果是内存不足就好办了，加内存就可以解决，不过有的时候即使内存充足也可能会出现这种问题，比如MySQL就有可能出现这样的情况，解决方法是限制使用Swap：

shell> sysctl -w vm.swappiness=0

查看内存情况最常用的是free命令：

shell> free -m 
     total used  free shared buffers cached 
Mem: 32101 29377 2723    0   239     25880 
-/+ buffers/cache: 3258 28842 
Swap: 2047 0 2047

新手看到used一栏数值偏大，free一栏数值偏小，往往会认为内存要用光了。其实并非如此，之所以这样是因为每当我们操作文件的时候，Linux都会尽可能的把文件缓存到内存里，这样下次访问的时候，就可以直接从内存中取结果，所以cached一栏的数值非常的大，不过不用担心，这部分内存是可回收的，操作系统会按照LRU(Least Recently Used 近期最少使用)算法淘汰冷数据。还有一个buffers，也是可回收的，不过它是保留给块设备使用的

知道了原理，我们就可以推算出系统可用的内存是free + buffers + cached：

shell> echo "2723 + 239 + 25880" | bc -l
28842

至于系统实际使用的内存是used – buffers – cached：

shell> echo "29377 - 239 - 25880" | bc -l
3258

除了free命令，还可以使用sar命令：

shell> sar -r
kbmemfree kbmemused %memused kbbuffers kbcached
3224392 29647732 90.19 246116 26070160

shell> sar -W
pswpin/s pswpout/s 0.00 0.00

OOM killer

Linux下有一种OOM KILLER 的机制，它会在系统内存耗尽的情况下，启用自己算法有选择性的kill 掉一些进程。

为什么会有OOM killer 当我们使用应用时，需要申请内存，即进行malloc的操作，进行malloc操作如果返回一个非NULL的操作表示申请到了可用的内存。事实上，这个地方是可能存在bug的。Linux有一种内存优化机制，即：允许程序申请比系统可用内存更多的内存，但是Linux并不保证这些内存马上可用，如果凑巧你申请到的内存中在你需要使用的时候还没有完全释放出来，这个时候就会触发OOM killer了。内核代码为：mm/oom_kill.c，其调用顺序为：　　malloc -> _alloc_pages -> out_of_memory() -> select_bad_process() -> badness()

如何选择要kill掉的进程分析badness代码，其选择过程如下：

1）计算该进程以及其子进程所占用的内存；

2）计算CPU时间和存活时间

3）做相应的权重调整

总结起来，就是占用内存越高，得分越高，cpu时间和存活时间越高，得分越低；进程优先级越高，得分越低
综合上述因素后，会得到一个point的值，得分最高的会被选中，然后被kill掉。

MongoDB是如何使用内存的

目前，MongoDB使用的是内存映射存储引擎，它会把磁盘IO操作转换成内存操作，如果是读操作，内存中的数据起到缓存的作用，如果是写操作，内存还可以把随机的写操作转换成顺序的写操作，总之可以大幅度提升性能。MongoDB并不干涉内存管理工作，而是把这些工作留给操作系统的虚拟内存管理器去处理，这样的好处是简化了MongoDB的工作，但坏处是你没有方法很方便的控制MongoDB占多大内存，事实上MongoDB会占用所有能用的内存，所以最好不要把别的服务和MongoDB放一起。

有时候，即便MongoDB使用的是64位操作系统，也可能会遭遇臭名昭著的OOM问题，出现这种情况，多半是因为限制了虚拟内存的大小所致，可以这样查看当前值：

shell> ulimit -a | grep 'virtual'

多数操作系统缺省都是把它设置成unlimited的，如果你的操作系统不是，可以这样修改：

shell> ulimit -v unlimited

有时候，MongoDB连接数过多的话，也可能影响性能，连接数可以这样查询：mongo> db.serverStatus().connections

每个连接都是一个线程，需要一个Stack，而Linux下缺省的Stack设置一般比较大

# ulimit -a | grep stack 
stack size    (kbytes, -s) 10240

所有连接消耗的内存加起来会相当惊人，推荐把Stack设置小一点，比如说1024：

shell> ulimit -s 1024

注：ulimit的使用是有上下文的，最好放在MongoDB的启动脚本里。

有时候，出于某些原因，你可能想释放掉MongoDB占用的内存，不过前面说了，内存管理工作是由虚拟内存管理器控制的，所以通常你只能通过重启服务来释放内存，你一定不齿于这样的方法，幸好可以使用MongoDB内置的closeAllDatabases命令达到目的：

mongo> use admin mongo> db.runCommand({closeAllDatabases:1})

另外，通过调整内核参数drop_caches也可以释放缓存：

shell> sysctl -w vm.drop_caches=1

平时可以通过mongo命令行来监控MongoDB的内存使用情况，如下所示：

mongo> db.serverStatus().mem: 
{ 
    "resident" : 22346, 
    "virtual" : 1938524, 
    "mapped" : 962283 
}

还可以通过mongostat命令来监控MongoDB的内存使用情况，如下所示：

shell> mongostat mapped  vsize    res faults   940g  1893g  21.9g      0

其中内存相关字段的含义是：
mapped：映射到内存的数据大小
visze：占用的虚拟内存大小
res：占用的物理内存大小>注：如果操作不能在内存中完成，结果faults列的数值不会是0，视大小可能有性能问题。

在上面的结果中，vsize是mapped的两倍，而mapped等于数据文件的大小，所以说vsize是数据文件的两倍，之所以会这样，是因为本例中，MongoDB开启了journal，需要在内存里多映射一次数据文件，如果关闭journal，则vsize和mapped大致相当。

如果想验证这一点，可以在开启或关闭journal后，通过pmap命令来观察文件映射情况：

shell> pmap $(pidof mongod)

到底MongoDB配备多大内存合适？宽泛点来说，多多益善，如果要确切点来说，这实际取决于你的数据及索引的大小，内存如果能够装下全部数据加索引是最佳情况，不过很多时候，数据都会比内存大，比如本文所涉及的MongoDB实例：

mongo> db.stats() 
{     
     "dataSize" : 1004862191980,
     "indexSize" : 1335929664 
}

本例中索引只有1G多，内存完全能装下，而数据文件则达到了1T，估计很难找到这么大内存，此时保证内存能装下热数据即可，至于热数据是多少，取决于具体的应用。如此一来内存大小就明确了：内存 > 索引 + 热数据，最好有点富余，

因为前面提到过，连接本身也要消耗一定的内存，另外，操作系统本身正常运转也需要消耗一部分内存。