[转]MongoDB常见问题处理

说明： 这里的问题是我在看MongoDB官网文章时，从里面总结出来的。

mongod process "disappeared"：

           这个说的是mongodb进行消失，可以理解为死掉等。可以从下面中找问题在

               #grep mongod /var/log/messages

               #grep score /var/log/messages

Socket errors in sharded clusters and replica sets：

         echo 300 > /proc/sys/net/ipv4/tcp_keepalive_time 默认是7200

关于tomm many open files:

           First:检查以下几项：

          lsof | grep mongod

          lsof | grep mongod | grep TCP

          lsof | grep mongod | grep data | wc

       可以用：ulimit解决: ulimit -n X

 

High TCP Connection Count：

TCP Connection过大时，可以检查是不是client apps使用连接池问题

Mongod (hard) connection limit

            这个连接数限制在20000，可以手动调整大小

Data files count with very large databases

            数据在T级以上时，确定是否做了限制（手动增加），再用repairdatabase时，会同时有2 copies

No space left on device

            这个时候reads仍然在进行，要做的是first shutdown servers, then to delete some      data and compact

     Checking Siez of a collection(检查集合）

              >db.(collectionname).validate();

 

NUMA：

       Linu,Numa and MongoDB不能很好的一起工作。如果机器在numa硬件运行的时候，需要把它关闭。一般出现大规模性能慢下来或一段时间cpu占用很高的system time 。可以从日志中抓取NUMA字。（我也翻译不出这个NUMA是什么意思）

关闭的方法：一：在启动mongoDB的时候：

                    numactl --interleave=all ${MONGODB_HOME}/bin/mongod --config conf/mongodb.conf

                   二：在不关闭mongoDB时：

                   echo 0 > /proc/sys/vm/zone_reclaim_mod

         案例：http://blog.csdn.net/weiyuanke/article/details/7639915或http://huoding.com/2011/08/09/104 或http://www.ttlsa.com/html/1211.html

NFS：

            官网不建意采用NFS系统文件运行mongoDB,因为NFS版本问题会导致性能很低或无法工作

SSD：

          mongoDB在SSD（固态硬盘）运行很快，但是比RAM低。可以用mongoperf进行硬盘性能状态分析。

Virtualization：

            mongoDB在虚拟化上运行的很好，如OpenVZ 兼容EC2 ，VMWare也可以但是clone的时候会出现一些问题由其在a member of a replica set(一个复制节点上），要想可用的，需要journaling处在可用状态，再进行clone。如果没有的开启journaling的时候，stop m ongod ,clone, and tehn restart     

        注意：在MongoDB中要用IP地址不要使用机器名或localhost，不然会出现链接不数据库的。

Journal（日志）：

日志的开启：--journal ；关闭：--nojournal ,默认时间是100ms

              启动时会在数据目录下创建一个journal地文件目录，在受到毁坏时，再启动mongoDB不需要再运行repair，它会自动恢复的。

               可以通过运行journalLatencyTest测试写入磁盘的性能和同步性能。

                >use admin

                >db.runCommand("journalLatencyTest")

Backup with --journal 中journal是支持回滚恢复。

journaling的时候，stop m ongod ,clone, and tehn restart     

        注意：在MongoDB中要用IP地址不要使用机器名或localhost，不然会出现链接不数据库的。

The Linux Out of Memory OOM Killer：

情况一：

Feb 13 04:33:23 hostm1 kernel: [279318.262555] mongod invoked oom-killer: gfp_mask=0x1201d2, order=0, oomkilladj=0

    这是因为内存溢出导致mongodb进程被刹死

情况二：

   内在没有溢出，能过db..serverStatus()或mongostat查看内存virtualbytes - mappedbytes的界限

情况三：

    ulimit的限制

t:minor-latin; mso-fareast-font-family:宋体;mso-fareast-theme-font:minor-fareast;mso-hansi-font-family: Calibri;mso-hansi-theme-font:minor-latin'>中journal是支持回滚恢复。 journaling的时候，stop m ongod ,clone, and tehn restart     

        注意：在MongoDB中要用IP地址不要使用机器名或localhost，不然会出现链接不数据库的。

 

mongodb占用空间过大的原因，在官方的FAQ中，提到有如下几个方面：

 1、空间的预分配：为避免形成过多的硬盘碎片，mongodb每次空间不足时都会申请生成一大块的硬盘空间，而且申请的量从64M、128M、256M那样的指数递增，直到2G为单个文件的最大体积。随着数据量的增加，你可以在其数据目录里看到这些整块生成容量不断递增的文件。

         2、字段名所占用的空间：为了保持每个记录内的结构信息用于查询，mongodb需要把每个字段的key-value都以BSON的形式存储，如果value域相对于key域并不大，比如存放数值型的数据，则数据的overhead是最大的。一种减少空间占用的方法是把字段名尽量取短一些，这样占用空间就小了，但这就要求在易读性与空间占用上作为权衡了。我曾建议作者把字段名作个index，每个字段名用一个字节表示，这样就不用担心字段名取多长了。但作者的担忧也不无道理，这种索引方式需要每次查询得到结果后把索引值跟原值作一个替换，再发送到客户端，这个替换也是挺耗费时间的。现在的实现算是拿空间来换取时间吧。

         3、删除记录不释放空间：这很容易理解，为避免记录删除后的数据的大规模挪动，原记录空间不删除，只标记“已删除”即可，以后还可以重复利用。

RepairDatabase命令：

  数据库总会出现问题的，关于修复的方法如下：

运行db.repairDatabase()来整理记录，但这个过程会比较缓慢。

当MongoDB做的是副本集群时：可以直接把数据rm掉，然后再重新启动。

       当在不是primariy server上运行时，会得到一个"clone failed for wkgbc with error: query failed wkgbc.system.namespaces"

 解决方法：为了修复，需要restart server 不加--replSet选项并且要选用不同的端口

LINUX下找出哪个进程造成的IO等待很高的方法：

       可以判断是不是IO问题造成的：

          #/etc/init.d/syslog stop

          #echo 1 > /proc/sys/vm/block_dump

          #dmesg |egrep "READ|WRITE|dirtied"|egrep -o '([a-zA-Z*])'|sort|uniq -c|sort -rn|head

下面是从网上找的案例：

昨天我访问mongodb的python程序开始出错，经常抛出AssertionError异常，经查证只是master查询异常，slave正常，可判断为master的数据出了问题。

修复过程：

1、在master做db.repairDatabase()，不起作用； 这个时间很长

2、停止slave的同步；

3、对slave作mongodump，备份数据；

4、对master作mongostore，把备份数据恢复，使用–drop参数可以先把原表删除。

5、恢复slave的同步。

实例二：碎片整理-replSet架构

1、rs.freeze(60)    在60s内该机器无法成为primary

2、在primary机上进行rs.stepDown([120]) 让该机器成为从节点且在120s内不会成为primary

3、在primary上 ，可以将data的数据删掉 ，启动。数据会自动两步上去的。

 

转：http://blog.chinaunix.net/uid-23284114-id-3331545.html