在我们开始调试之旅之前，让我们先弄清楚事实：

写放大是指写入存储介质的数据量大于应用程序打算写入的数据量。

换句话说，你的数据库在偷偷地多写数据。这不仅仅是浪费存储空间的问题；它是性能的吸血鬼，消耗你的I/O操作，并让你的SSD比马拉松中的运动鞋磨损得更快。

常见嫌疑犯：Cassandra和MongoDB

让我们戴上侦探帽，调查写放大在两个流行的NoSQL数据库中的表现：

Cassandra：压缩难题

Cassandra使用日志结构合并树（LSM-tree）存储引擎，特别容易出现写放大。原因如下：

  • 不可变SSTables： Cassandra将数据写入不可变的SSTables，创建新文件而不是修改现有文件。
  • 压缩： 为了管理这些文件，Cassandra执行压缩，将多个SSTables合并为一个。
  • 墓碑： 在Cassandra中删除操作会创建墓碑，没错，这意味着更多的写入！

让我们看看一个简化的例子：


-- 初始写入
INSERT INTO users (id, name) VALUES (1, 'Alice');

-- 更新（创建一个新的SSTable）
UPDATE users SET name = 'Alicia' WHERE id = 1;

-- 删除（创建一个墓碑）
DELETE FROM users WHERE id = 1;

在这种情况下，单个用户记录可能会在不同的SSTables中多次写入，导致压缩期间的写放大。

MongoDB：MMAP混乱

MongoDB，尤其是在早期版本中使用MMAP存储引擎时，也有自己的写放大问题：

  • 就地更新： MongoDB尽量在原地更新文档。
  • 文档增长： 如果文档增长并且无法适应原始空间，则会被重写到新位置。
  • 碎片化： 这导致碎片化，需要定期压缩。

这是一个可能导致写放大的MongoDB示例：


// 初始插入
db.users.insertOne({ _id: 1, name: "Bob", hobbies: ["reading"] });

// 更新导致文档增长
db.users.updateOne(
  { _id: 1 },
  { $push: { hobbies: "skydiving" } }
);

如果“Bob”不断添加爱好，文档可能会超出分配的空间，导致MongoDB完全重写它。

调试写放大：工具

现在我们知道了问题所在，让我们用一些调试工具武装自己：

针对Cassandra：

  1. nodetool cfstats： 该命令提供SSTables的统计信息，包括写放大。
  2. nodetool compactionstats： 提供有关正在进行的压缩的实时信息。
  3. JMX监控： 使用jconsole等工具监控与压缩和SSTables相关的Cassandra的JMX指标。

以下是如何使用nodetool cfstats：


nodetool cfstats keyspace_name.table_name

在输出中查找“写放大”指标。

针对MongoDB：

  1. db.collection.stats()： 提供集合的统计信息，包括avgObjSize和storageSize。
  2. mongostat： 一个命令行工具，显示实时数据库性能统计信息。
  3. MongoDB Compass： 提供数据库性能和存储使用情况的可视化洞察的GUI工具。

以下是在MongoDB shell中使用db.collection.stats()的示例：


db.users.stats()

注意“size”和“storageSize”之间的比率，以评估潜在的写放大。

驯服写放大怪兽

现在我们已经确定了问题，让我们看看一些解决方案：

针对Cassandra：

  • 调整压缩策略： 为你的工作负载选择合适的压缩策略（SizeTieredCompactionStrategy、LeveledCompactionStrategy或TimeWindowCompactionStrategy）。
  • 优化墓碑处理： 调整gc_grace_seconds并尽可能使用批量删除。
  • 调整SSTables大小： 调整compaction_throughput_mb_per_sec和max_threshold设置。

以下是更改压缩策略的示例：


ALTER TABLE users WITH compaction = {
  'class': 'LeveledCompactionStrategy',
  'sstable_size_in_mb': 160
};

针对MongoDB：

  • 使用WiredTiger存储引擎： 它在处理写放大方面比MMAP更高效。
  • 实现文档预分配： 如果你知道文档会增长，预先为其分配空间。
  • 定期压缩： 定期运行compact命令以回收空间并减少碎片化。

在MongoDB中运行压缩的示例：


db.runCommand( { compact: "users" } )

情节反转：当写放大实际上是好的

抓紧你的键盘，因为这里变得有趣了：有时，写放大可能是有益的！在某些情况下，为了更好的读取性能而进行额外的写入可能是明智的选择。

例如，在Cassandra中，压缩减少了读取时需要检查的SSTables数量，可能加快查询响应。同样，MongoDB的文档重写可以改善文档的局部性，从而提高读取性能。

关键是为你的特定用例找到合适的平衡。这就像在瑞士军刀和专业工具之间做出选择——有时多功能性值得额外的负担。

总结：保持冷静，继续调试

NoSQL数据库中的写放大就像代码中反复出现的奇怪错误——令人烦恼，但通过正确的方法可以征服。通过了解原因，使用正确的调试工具，并实施有针对性的解决方案，你可以控制数据库写入，防止存储成本飙升。

记住，每个数据库和工作负载都是独特的。对一个有效的方法可能对另一个无效。继续实验、测量和优化。谁知道呢？你可能会成为团队中的写放大专家。

现在去调试那些疯狂的写入吧！你的SSD会感谢你的。

“调试就像是在犯罪电影中当侦探，而你也是凶手。” - Filipe Fortes

调试愉快！