如何将 MongoDB MapReduce 速度提升 20 倍
分析在MongoDB中正成为越来越重要的话题，因为它在越来越多的大型项目中使用。人们厌倦了使用不同的软件来做分析（包括Hadoop），它们显然需要传输大量开销的数据。MongoDB提供了两种内置分析数据的方法：Map Reduce和Aggregation框架。MR非常灵活，很容易部署。它通过分区工作良好，并允许大量输出。MR在MongoDB v2.4中，通过使用JavaScript引擎把Spider Monkey替换成V8,性能提升很多。老板抱怨它太慢了，尤其是和Agg框架（使用C++）相比。让我们看看能否从中榨出点果汁。
练习
让我们插入1千万条文档，每个文档包含一个从0到1000000的整数。这意味着平均有10个文档会具有相同的值。
> for (var i = 0; idb.uniques.findOne()
{ "_id" : ObjectId("51d3c386acd412e22c188dec"), "dim0" : 570859 }
> db.uniques.ensureIndex({dim0: 1})
> db.uniques.stats()
{
"ns" : "test.uniques",
"count" : 10000000,
"size" : 360000052,
"avgObjSize" : 36.0000052,
"storageSize" : 582864896,
"numExtents" : 18,
"nindexes" : 2,
"lastExtentSize" : 153874432,
"paddingFactor" : 1,
"systemFlags" : 1,
"userFlags" : 0,
"totalIndexSize" : 576040080,
"indexSizes" : {
"_id_" : 324456384,
"dim0_1" : 251583696
},
"ok" : 1
}
从这其中，我们想要计算出现的不同值的个数。可以用下列MR任务轻松完成这个工作:
> db.runCommand(
{ mapreduce: "uniques",
map: function () { emit(this.dim0, 1); },
reduce: function (key, values) { return Array.sum(values); },
out: "mrout" })
{
"result" : "mrout",
"timeMillis" : 1161960,
"counts" : {
"input" : 10000000,
"emit" : 10000000,
"reduce" : 1059138,
"output" : 999961
},
"ok" : 1
}
正如你在输出内容中看到的，这耗费了大概1200秒(在EC2 M3实例上进行的测试)。有1千万个map，1百万个reduce，输出了999961个文档。结果就像下面这样:
> db.mrout.find()
{ "_id" : 1, "value" : 10 }
{ "_id" : 2, "value" : 5 }
{ "_id" : 3, "value" : 6 }
{ "_id" : 4, "value" : 10 }
{ "_id" : 5, "value" : 9 }
{ "_id" : 6, "value" : 12 }
{ "_id" : 7, "value" : 5 }
{ "_id" : 8, "value" : 16 }
{ "_id" : 9, "value" : 10 }
{ "_id" : 10, "value" : 13 }
...
使用排序
我在上一篇博文中提到了在MR中使用排序多么有益。这个特性很少被理解。在这个例子中，处理未排序的输入意味着MR引擎将得到随机顺序的值，在RAM中根本无法 reduce。相反，它将不得不把所有文章写入一个临时收集的磁盘，然后按顺序读取并reduce。让我们看看使用排序是否有助：
> db.runCommand(
{ mapreduce: "uniques",
map: function () { emit(this.dim0, 1); },
reduce: function (key, values) { return Array.sum(values); },
out: "mrout",
sort: {dim0: 1} })
{
"result" : "mrout",
"timeMillis" : 192589,
"counts" : {
"input" : 10000000,
"emit" : 10000000,
"reduce" : 1000372,
"output" : 999961
},
"ok" : 1
}
确实大有助益！我们下降到192秒，已经提升了6倍。reduce的数量基本相同，但现在它们在写入磁盘前，可以在RAM内完成。
使用多线程
MongoDB对单独的MR作业并不使用多线程——它仅仅对多作业使用多线程。但通过多核CPU，在单个服务器使用Hadoop风格来并行作业非常有优势。我们需要做的是把输入分成几块，通过各个块来加速一个 MR作业。也许数据集有简单的方法来分割，但其他使用splitVector命令（不明确）可以使你很快的找到分割点：
> db.runCommand({splitVector: "test.uniques", keyPattern: {dim0: 1}, maxChunkSizeBytes: 32000000})
{
"timeMillis" : 6006,
"splitKeys" : [
{
"dim0" : 18171
},
{
"dim0" : 36378
},
{
"dim0" : 54528
},
{
"dim0" : 72717
},
…
{
"dim0" : 963598
},
{
"dim0" : 981805
}
],
"ok" : 1
}
这个命令在超过1千万个文档中找到分割点仅仅需要花费5秒，很快！那么现在我们仅仅需要一个方法来创建多个MR作业。从一个应用服务器，使用多线程和为MR命令使用$gt/$It查询 相当简单。通过shell，你可以使用ScopedThread，使用方法如下：
> var t = new ScopedThread(mapred, 963598, 981805)
> t.start()
> t.join()
现在我们把一些快速运行的js代码放在一起，它们会产生4个线程（或者更多的线程），执行后呈现出下面的结果：
> var res = db.runCommand({splitVector: "test.uniques", keyPattern: {dim0: 1}, maxChunkSizeBytes: 32 *1024 * 1024 })
> var keys = res.splitKeys
> keys.length
39
> var mapred = function(min, max) {
return db.runCommand({ mapreduce: "uniques",
map: function () { emit(this.dim0, 1); },
reduce: function (key, values) { return Array.sum(values); },
out: "mrout" + min,
sort: {dim0: 1},
query: { dim0: { $gte: min, $lt: max } } }) }
> var numThreads = 4
> var inc = Math.floor(keys.length / numThreads) + 1
> threads = []; for (var i = 0; i = keys.length) ? MaxKey : keys.dim0 ; print("min:" + min + " max:" + max); var t = new ScopedThread(mapred, min, max); threads.push(t); t.start() }
min:0 max:274736
min:274736 max:524997
min:524997 max:775025
min:775025 max:{ "$maxKey" : 1 }
connecting to: test
connecting to: test
connecting to: test
connecting to: test
> for (var i in threads) { var t = threads; t.join(); printjson(t.returnData()); }
{
"result" : "mrout0",
"timeMillis" : 205790,
"counts" : {
"input" : 2750002,
"emit" : 2750002,
"reduce" : 274828,
"output" : 274723
},
"ok" : 1
}
{
"result" : "mrout274736",
"timeMillis" : 189868,
"counts" : {
"input" : 2500013,
"emit" : 2500013,
"reduce" : 250364,
"output" : 250255
},
"ok" : 1
}
{
"result" : "mrout524997",
"timeMillis" : 191449,
"counts" : {
"input" : 2500014,
"emit" : 2500014,
"reduce" : 250120,
"output" : 250019
},
"ok" : 1
}
{
"result" : "mrout775025",
"timeMillis" : 184945,
"counts" : {
"input" : 2249971,
"emit" : 2249971,
"reduce" : 225057,
"output" : 224964
},
"ok" : 1
}
"ok" : 1
}
{
"result" : "mrout775025",
"timeMillis" : 184945,
"counts" : {
"input" : 2249971,
"emit" : 2249971,
"reduce" : 225057,
"output" : 224964
},
"ok" : 1
}
第一个线程时间确实超过了其他的线程，但是平均每个线程仍然用了大约190s的时间.这意味着并没有一个线程快！这有点奇怪，自从用了‘top’，在某种程度上，你可以看到所有的内核运行情况。
使用多数据库
问题是在多线程之间会有很多锁竞争。在上锁时，MR并不是那么无私的(它每1000次读操作就会产生一次锁定)，而且MR任务还会执行许多写操作，导致线程最终都会在等待另一个线程。由于每个MongoDB数据库都有私有锁，让我们尝试为每一个线程使用一个不同的输出数据库:
> var mapred = function(min, max) {
return db.runCommand({ mapreduce: "uniques",
map: function () { emit(this.dim0, 1); },
reduce: function (key, values) { return Array.sum(values); },
out: { replace: "mrout" + min, db: "mrdb" + min },
sort: {dim0: 1},
query: { dim0: { $gte: min, $lt: max } } }) }
> threads = []; for (var i = 0; i = keys.length) ? MaxKey : keys.dim0 ; print("min:" + min + " max:" + max); var t = new ScopedThread(mapred, min, max); threads.push(t); t.start() }
min:0 max:274736
min:274736 max:524997
min:524997 max:775025
min:775025 max:{ "$maxKey" : 1 }
connecting to: test
connecting to: test
connecting to: test
connecting to: test
> for (var i in threads) { var t = threads; t.join(); printjson(t.returnData()); }
...
{
"result" : {
"db" : "mrdb274736",
"collection" : "mrout274736"
},
"timeMillis" : 105821,
"counts" : {
"input" : 2500013,
"emit" : 2500013,
"reduce" : 250364,
"output" : 250255
},
"ok" : 1
}
...
这才像话!我们现在降到了100秒，这意味着相比一个线程而言已经提升了2倍。还算差强人意吧。现在我们只有4个核所以只快了2倍，要是在8核CPU上将会快4倍，以此类推。
使用纯JavaScript模式
当把输入数据拆分到不同线程上去的时候，发生了一些有趣的事情:每个线程现在有大约250000个不同的值来输出，而不是1百万。这意味着我们可以使用“纯JS模式”，它可以通过使用jsMode:true来开启。开启后，MongoDB在处理时将不会把对象在JS和BSON之间来回翻译，相反，它使用一个限额500000个key的内部JS字典来化简所有对象。让我们看看这是否有用:
> var mapred = function(min, max) {
return db.runCommand({ mapreduce: "uniques",
map: function () { emit(this.dim0, 1); },
reduce: function (key, values) { return Array.sum(values); },
out: { replace: "mrout" + min, db: "mrdb" + min },
sort: {dim0: 1},
query: { dim0: { $gte: min, $lt: max } },
jsMode: true }) }
> threads = []; for (var i = 0; i = keys.length) ? MaxKey : keys.dim0 ; print("min:" + min + " max:" + max); var t = new ScopedThread(mapred, min, max); threads.push(t); t.start() }
min:0 max:274736
min:274736 max:524997
min:524997 max:775025
min:775025 max:{ "$maxKey" : 1 }
connecting to: test
connecting to: test
connecting to: test
connecting to: test
> for (var i in threads) { var t = threads; t.join(); printjson(t.returnData()); }
...
{
"result" : {
"db" : "mrdb274736",
"collection" : "mrout274736"
},
"timeMillis" : 70507,
"counts" : {
"input" : 2500013,
"emit" : 2500013,
"reduce" : 250156,
"output" : 250255
},
"ok" : 1
}
...
现在我们降到了70秒，就搞定了任务!jsMode真心有用，尤其是当对象有很多字段的时候。这里只有一个数字字段就已经下降了30%。
MongoDB在2.6版本上的改进
在很早的2.6版本中，在任何的js函数调用的时候,我们就通过一段代码设置一个可选参数”args“。这种做法并不标准，不在使用。但是它确有留下来的原因（查看 SERVER-4654）。让我们从Git资源库中导入MongoDB，编译并运行进行测试：
...
{
"result" : {
"db" : "mrdb274736",
"collection" : "mrout274736"
},
"timeMillis" : 62785,
"counts" : {
"input" : 2500013,
"emit" : 2500013,
"reduce" : 250156,
"output" : 250255
},
"ok" : 1
}
...
这是明显的提高了3倍的运行速度，时间降低到了60s，大约10-15%。这种变化也提高了整体JS引擎的堆消耗。
结语
回顾一下，对于同一个MR作业，我们开始时花费1200 秒，最后花费60秒，提升了20倍！这项提高应该对大部分应用都有效，即使有些trick不太理想（例如，使用多种输出 dbs/collections）。至少这能提供给人们思路，如何加速他们的MR作业，希望这些特征在将来会更加易于使用。接下来的票将使得‘splitVector’命令更加有用，这张票将在同一个数据库中提升多MR作业。干杯！
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英文原文：How to Speed Up MongoDB MapReduce by 20x
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