Mongodb如何重复利用空间和usePowerOf2Size标识

前一段时间使用repair命令修复线上的数据库，发现数据库中碎片巨大，占用200多G的数据在repair之后只有50多G，然后就研究了一下Mongodb是如何利用已经删除了的空间的。
    分析下源码（源码版本2.2.2,新版本可能随时更新）：
    Mongodb在执行删除（文档）操作时，并不会进行物理删除，而是将他们放入每个命名空间维护的删除列表里。

//pdfile.cpp delete()
       /* add to the free list */
        {
                ....
                d->addDeletedRec((DeletedRecord*)todelete, dl);
            }
        }




//namespace_detail.cpp addDeletedRec(..)
       ....
       else {
            int b = bucket(d->lengthWithHeaders());
            DiskLoc& list = deletedList[b];
            DiskLoc oldHead = list;
            getDur().writingDiskLoc(list) = dloc;
            d->nextDeleted() = oldHead;
        }

上面的deletedList就是维护的删除数据列表。

点击(此处)折叠或打开

//namespace_detail.h
 /* deleted lists -- linked lists of deleted records -- are placed in 'buckets' of various sizes so you can look for a deleterecord about the rightsize.
 */
    const int Buckets = 19;
    const int MaxBucket = 18;
    DiskLoc deletedList[Buckets];
    int bucketSizes[] = { 32, 64, 128, 256, 0x200, 0x400, 0x800, 0x1000, 0x2000, 0x4000, 0x8000, 0x10000, 0x20000, 0x40000, 0x80000, 0x100000, 0x200000,0x400000, 0x800000};

       可以看到，deleteList数组实际保存的是DiskLoc，长度19，跟bucketSizes[]的长度一致。DiskLoc就是文档在磁盘上的位置，并且有后指针，可以指向下一个DiskLoc，从而组成一个列表。deleteList中实际就保存了19个列表，每个列表就是已经被删除文档地址，且这些文档都在bucketSizes所规定的的范围内。描述不太清楚，上图吧：

    插入文档时，Mongodb会先计算需要开辟多大的空间，然后去找deleteList中的位置，如果deleteList中不满足,那么才会去开辟新的空间。

点击(此处)折叠或打开

//pdfile.cpp
int lenWHdr = d->getRecordAllocationSize( len + Record::HeaderSize );
DiskLoc loc;
        if( addID || tableToIndex || d->isCapped() ) {
            // if need id, we don't do the early indexing. this is not the common case so that is sort of ok
            earlyIndex = false;
            loc = allocateSpaceForANewRecord(ns, d, lenWHdr, god);
        }
        else {
            loc = d->allocWillBeAt(ns, lenWHdr);
            if( loc.isNull() ) {
                // need to get a new extent so we have to do the true alloc now (not common case)
                earlyIndex = false;
                loc = allocateSpaceForANewRecord(ns, d, lenWHdr, god);
            }
        }

我们暂时不讨论cappedCollection(固定大小的集合)，只看常规集合

点击(此处)折叠或打开

/* predetermine location of the next alloc without actually doing it.
        if cannot predetermine returns null (so still call alloc() then)
    */
    DiskLoc NamespaceDetails::allocWillBeAt(const char *ns, int lenToAlloc) {
        if ( ! isCapped() ) {
            lenToAlloc = (lenToAlloc + 3) & 0xfffffffc;
            return __stdAlloc(lenToAlloc, true);
        }
        return DiskLoc();
    }

 /* for non-capped collections.
       @param peekOnly just look up where and don't reserve
       returned item is out of the deleted list upon return
    */
    DiskLoc NamespaceDetails::__stdAlloc(int len, bool peekOnly) {
        DiskLoc *prev;
        DiskLoc *bestprev = 0;
        DiskLoc bestmatch;
        int bestmatchlen = 0x7fffffff;
        int b = bucket(len);
        DiskLoc cur = deletedList[b];
        prev = &deletedList[b];
        int extra = 5; // look for a better fit, a little.
        int chain = 0;
        while ( 1 ) {
            {
                int a = cur.a();
                if ( a < -1 || a >= 100000 ) {
                    problem() << "~~ Assertion - cur out of range in _alloc() " <<

cur.toString() <<
                              " a:" << a << " b:" << b << " chain:" << chain << '\n';
                    logContext();
                    if ( cur == *prev )
                        prev->Null();
                    cur.Null();
                }
            }
            if ( cur.isNull() ) {
                // move to next bucket. if we were doing "extra", just break
                if ( bestmatchlen < 0x7fffffff )
                    break;
                b++;
                if ( b > MaxBucket ) {
                    // out of space. alloc a new extent.
                    return DiskLoc();
                }
                cur = deletedList[b];
                prev = &deletedList[b];
                continue;
            }
            DeletedRecord *r = cur.drec();
            if ( r->lengthWithHeaders() >= len &&
                 r->lengthWithHeaders() < bestmatchlen ) {
                bestmatchlen = r->lengthWithHeaders();
                bestmatch = cur;
                bestprev = prev;
            }
            if ( bestmatchlen < 0x7fffffff && --extra <= 0 )
                break;
            if ( ++chain > 30 && b < MaxBucket ) {
                // too slow, force move to next bucket to grab a big chunk
                //b++;
                chain = 0;
                cur.Null();
            }
            else {
                /*this defensive check only made sense for the mmap storage engine:
                  if ( r->nextDeleted.getOfs() == 0 ) {
                    problem() << "~~ Assertion - bad nextDeleted " << r->nextDeleted.toString()

<<
                    " b:" << b << " chain:" << chain << ", fixing.\n";
                    r->nextDeleted.Null();
                }*/
                cur = r->nextDeleted();
                prev = &r->nextDeleted();
            }
        }

        /* unlink ourself from the deleted list */
        if( !peekOnly ) {
            DeletedRecord *bmr = bestmatch.drec();
            *getDur().writing(bestprev) = bmr->nextDeleted();
            bmr->nextDeleted().writing().setInvalid(); // defensive.
            verify(bmr->extentOfs() < bestmatch.getOfs());
        }

        return bestmatch;
    }

上面这段就是Mongodb在deleteList中寻找合适插入位置的算法.

int b = bucket(len);
DiskLoc cur = deletedList[b];

      这是最初始的寻找位置的算法，解释一下，bucket函数就是寻找跟len（插入文档的大小）最接近的bucketSize，比如说len=68，那么应该在64-128这个范围内，在deleteList中应该是第3个列表，那么b=2,cur就是返回的第三个列表的起始位置。如果找到了，那么就是用列表中的值，如果找不到，就继续往下一个列表中寻找。找到之后，将找到的位置从deleteList中删除，返回。

     如果所有的列表都遍历完成还是找不到，那么mongodb就会去硬盘上真的开辟一段空间。我们上面说过Mongodb会先计算需要开辟的空间大小，有两种方式
     1、doc's length + padding（点击查看）
     2、usePowerOf2Size（点击查看）

//namespace_detail.cpp
int NamespaceDetails::getRecordAllocationSize( int minRecordSize ) {
        if ( _paddingFactor == 0 ) {
            warning() << "implicit updgrade of paddingFactor of very old collection" << endl;
            setPaddingFactor(1.0);
        }
        verify( _paddingFactor >= 1 );


        if ( isUserFlagSet( Flag_UsePowerOf2Sizes ) ) {
            int allocationSize = bucketSizes[ bucket( minRecordSize ) ];
            if ( allocationSize < minRecordSize ) {
                // if we get here, it means we're allocating more than 8mb
                // the highest bucket is 8mb, so the above code will never return more than 8mb for allocationSize
                // if this happens, we are going to round up to the nearest megabyte
                fassert( 16439, bucket( minRecordSize ) == MaxBucket );
                allocationSize = 1 + ( minRecordSize | ( ( 1 << 20 ) - 1 ) );
            }
            return allocationSize;
        }

        return static_cast<int>(minRecordSize * _paddingFactor);
    }

          第一种padding方式，Mongodb会计算一个_paddingFactor，开辟doclen*(1+paddingFactor)大小，以防止update引起的长度变大，需要移动数据。第二种方式usePowerOf2Size，Mongodb为文档开辟的空间总是2的倍数，如之前我们说过的，文档大小68字节，那么就会开辟128字节，bucket函数就是从bucketSize数组中寻找最接近文档长度的那个2的次方值。

点击(此处)折叠或打开

//namespace_detail.cpp
 int bucketSizes[] = {
        32, 64, 128, 256, 0x200, 0x400, 0x800, 0x1000, 0x2000, 0x4000,
        0x8000, 0x10000, 0x20000, 0x40000, 0x80000, 0x100000, 0x200000,
        0x400000, 0x800000
    };

     这两种方式各有优劣，padding方式会为文档开辟更合适的大小，而且paddingFactor比较小，一般为0.01-0.09，不会浪费空间，文档更新小的话也不会移动文档位置。但是当大量更新和删除的时候，这种方式重复利用空间的能力就比较小，因为在deleteList中，不太容易找到合适的已删除文档，而且一旦更新就会又移动位置，磁盘重复利用率低，增长快，碎片多。相比之下，usePowerOf2Size方式，Mongodb每次都会开辟比文档大的多的空间，使用空间变多，但是更新和删除的容错率就会比较高，因为在deleteList列表中更容易找到合适的删除文档（每个列表中的文档大小都是相同的固定的），更新的时候也不会大量移动位置，磁盘重复利用率高，增长慢。


所以，在读操作较多的应用中，可以使用padding方式，也是mongodb默认的方式，在写操作较多的应用中，可以使用usePowerOf2Size方式。
usePowerOf2Size是在创建集合的时候指定的
db.runCommand( {collMod: "products", usePowerOf2Sizes : true }) //enable
db.runCommand( {collMod: "products", usePowerOf2Sizes : false })//disable
usePowerOf2Size只影响新插入和更新引起的分配空间大小，对之前的文档不起作用。