ApsaraDB for MongoDB:インスタンスでの IOPS 使用率が高い問題のトラブルシューティング

I/O 問題は、次の一般的な原因によって発生する可能性があります。

• メモリが不足している。I/O 問題は、メモリ内のキャッシュサイズと密接に関連しています。キャッシュサイズが大きいほど、ホットキャッシュデータの量が多くなります。システムに必要なディスク I/O リソースが少ないほど、I/O ボトルネックが発生する可能性は低くなります。キャッシュサイズが小さいほど、ホットキャッシュデータは少なくなります。システムはダーティページをディスクに頻繁にフラッシュするため、I/O ボトルネックが発生する可能性が高くなります。

• ディスク I/O に関連するパラメーターと構成に問題がある。ジャーナル ログとランタイムログが頻繁にリフレッシュされる、書き込みセキュリティメカニズム (Write Concern) が正しく構成されていない、またはシャードクラスターインスタンスの moveChunk 操作が無効であるなどです。

ApsaraDB for MongoDB インスタンスに適切な仕様を選択し、一部のアプリケーションシステムのインデックス作成と書き込みポリシーを最適化することをお勧めします。

• ApsaraDB for MongoDB インスタンスに適切な仕様を構成する

  ホットデータサイズとキャッシュサイズの比率を予測することは困難です。ほとんどの場合、1 日あたりの最大 CPU 使用率と IOPS 使用率はどちらも 50% 以内です。

• インデックスを最適化する

  クエリが全表スキャンを引き起こしたり、不適切なインデックスを使用したりすると、IOPS 使用率が高くなります。たとえば、大量の I/O リソースが全表データのエクスポートに使用されます。多数のインデックスは大量のデータを生成するため、WiredTiger キャッシュ内のホットデータが減少します。ビジネスデータの書き込みでは、インデックスを更新するために複数の I/O 操作が必要になるため、I/O パフォーマンスに影響します。この場合は、適切な インデックス を作成することをお勧めします。

• ビジネスアーキテクチャと O&M を最適化する

  ディスク I/O がビジネスアーキテクチャのボトルネックにならないように、次の最適化対策を講じてください。

  • 同時書き込み/読み取りスレッドの数を制御する

    MongoDB はマルチスレッド アプリケーションです。高速な同時書き込みと複雑なクエリは、IOPS ボトルネックを引き起こし、セカンダリノードで継続的なレイテンシにつながることさえあります。書き込まれたデータ量が多いために I/O ボトルネックが発生する場合は、インスタンスを ApsaraDB for MongoDB シャードクラスターインスタンスにアップグレードすることをお勧めします。これにより、データはシャードによって水平方向に分割され、インスタンスの書き込みパフォーマンスが線形にスケールアウトされます。

  • オフピーク時にデータを書き込む

    定期的な書き込みまたはバッチデータの永続化により、最大 IOPS が発生する可能性があります。この場合、現在のインスタンス構成がピーク書き込みの要件を満たしていない場合は、ビジネスデータをスムーズに書き込むために構成をアップグレードすることをお勧めします。たとえば、各バッチ書き込み操作にランダムなタイムスタンプを追加します。

  • オフピーク時に O&M 操作を実行する

    パフォーマンスに大きな影響を与える O&M 操作は、ピーク IOPS を引き起こす可能性があります。オフピーク時に O&M 操作を実行することをお勧めします。ピーク IOPS は、データをバッチ書き込み、更新、または削除したり、インデックスを追加したり、コレクションに対してコンパクト操作を実行したり、データをバッチエクスポートしたりするときに発生する可能性があります。