把 MongoDB 当成是纯内存数据库来使用(Redis 风格)

基本思想

将MongoDB用作内存数据库(in-memory database),也即,根本就不让MongoDB把数据保存到磁盘中的这种用法,引起了越来越多的人的兴趣。这种用法对于以下应用场合来讲,超实用:

  • 置于慢速RDBMS系统之前的写操作密集型高速缓存
  • 嵌入式系统
  • 无需持久化数据的PCI兼容系统
  • 需要轻量级数据库而且库中数据可以很容易清除掉的单元测试(unit testing)

如果这一切可以实现就真是太优雅了:我们就能够巧妙地在不涉及磁盘操作的情况下利用MongoDB的查询/检索功能。可能你也知道,在99%的情况下,磁盘IO(特别是随机IO)是系统的瓶颈,而且,如果你要写入数据的话,磁盘操作是无法避免的。

MongoDB有一个非常酷的设计决策,就是她可以使用内存影射文件(memory-mapped file)来处理对磁盘文件中数据的读写请求。这也就是说,MongoDB并不对RAM和磁盘这两者进行区别对待,只是将文件看作一个巨大的数组,然后按照字节为单位访问其中的数据,剩下的都交由操作系统(OS)去处理!就是这个设计决策,才使得MongoDB可以无需任何修改就能够运行于RAM之中。

实现方法

 

这一切都是通过使用一种叫做tmpfs的特殊类型文件系统实现的。在Linux中它看上去同常规的文件系统(FS)一样,只是它完全位于RAM中(除非其大小超过了RAM的大小,此时它还可以进行swap,这个非常有用!)。我的服务器中有32GB的RAM,下面让我们创建一个16GB的 tmpfs:

# mkdir /ramdata
# mount -t tmpfs -o size=16000M tmpfs /ramdata/
# df
Filesystem           1K-blocks      Used Available Use% Mounted on
/dev/xvde1             5905712   4973924    871792  86% /
none                  15344936         0  15344936   0% /dev/shm
tmpfs                 16384000         0  16384000   0% /ramdata

 

接下来要用适当的设置启动MongoDB。为了减小浪费的RAM数量,应该把smallfilesnoprealloc设置为true。既然现在是基于RAM的,这么做完全不会降低性能。此时再使用journal就毫无意义了,所以应该把nojournal设置为true。

dbpath=/ramdata
nojournal = true
smallFiles = true
noprealloc = true

 

MongoDB启动之后,你会发现她运行得非常好,文件系统中的文件也正如期待的那样出现了:

# mongo
MongoDB shell version: 2.3.2
connecting to: test
> db.test.insert({a:1})
> db.test.find()
{ "_id" : ObjectId("51802115eafa5d80b5d2c145"), "a" : 1 }

# ls -l /ramdata/
total 65684
-rw-------. 1 root root 16777216 Apr 30 15:52 local.0
-rw-------. 1 root root 16777216 Apr 30 15:52 local.ns
-rwxr-xr-x. 1 root root        5 Apr 30 15:52 mongod.lock
-rw-------. 1 root root 16777216 Apr 30 15:52 test.0
-rw-------. 1 root root 16777216 Apr 30 15:52 test.ns
drwxr-xr-x. 2 root root       40 Apr 30 15:52 _tmp

 

现在让我们添加一些数据,证实一下其运行完全正常。 Now let’s add some data and make sure it behaves properly. 我们先创建一个1KB的document,然后将它添加到MongoDB中4百万次:

> str = ""

> aaa = "aaaaaaaaaa"
aaaaaaaaaa
> for (var i = 0; i < 100; ++i) { str += aaa; }

> for (var i = 0; i < 4000000; ++i) { db.foo.insert({a: Math.random(), s: str});}
> db.foo.stats()
{
        "ns" : "test.foo",
        "count" : 4000000,
        "size" : 4544000160,
        "avgObjSize" : 1136.00004,
        "storageSize" : 5030768544,
        "numExtents" : 26,
        "nindexes" : 1,
        "lastExtentSize" : 536600560,
        "paddingFactor" : 1,
        "systemFlags" : 1,
        "userFlags" : 0,
        "totalIndexSize" : 129794000,
        "indexSizes" : {
                "_id_" : 129794000
        },
        "ok" : 1
}

 

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