• [MongoDB] MongoDB管理:使用killOp干掉Long Running Operation


    http://www.mongoing.com/archives/2563

    MongoDB提供了killOp请求,用于干掉运行时间很长的请求,killOp通常需要与currentOp组合起来使用;先根据currentOp查询到请求的opid,然后根据opid发送killOp的请求。

    currentOp

    currentOp的使用,参考官方文档

    currentOp会将后端Mongod上正在执行的请求都列出来,也可根据查询条件(如请求类型,请求是否正在等待锁,请求操作的DB或collection)来进行过滤。

    例1:查询所有正在等待锁的写操作

    db.currentOp(
       {
         "waitingForLock" : true,
         $or: [
            { "op" : { "$in" : [ "insert", "update", "remove" ] } },
            { "query.findandmodify": { $exists: true } }
        ]
       }
    )
    

    例2:查询所有操作db1并且执行时间已超过3s的请求

    db.currentOp(
       {
         "active" : true,
         "secs_running" : { "$gt" : 3 },
         "ns" : /^db1./
       }
    )
    

    currentOp的过滤条件包括

    1. 请求操作类型,insert、update、delete…
    2. 请求对应的connectionId,threadId
    3. 请求是否正在等待锁
    4. 请求执行时间
    5. 请求操作的DB或collection
    6. 请求query的内容

    killOp

    currentOp的输出结果里,每个请求包含一个opid字段,有了opid,就可以发送killOp来干掉对应的请求。

    db.killOp(opid)
    

    要了解killOp的意义,需要先搞清楚几个问题

    客户端到Monogd Server连接断掉后,连接上执行的请求是否会立即结束?

    比如你通过mongo shell,发送了一个createIndex的请求,给某个包含1000w个文档的集合建立索引,这个请求会耗时很久,你想提前中止请求,Ctrl-C停掉了mongo shell,此时mongo shell到server的连接会关闭掉。

    但后端createIndex的请求(MongoDB每个连接的请求由一个对应的线程来处理)不会立即结束,而是会一直执行下去,直到createIndex结束,给客户端发送应答时,发现连接已经关闭,然后线程才退出。

    为了让createIndex早点结束,你就需要killOp来帮忙,通过currentOp找到craeteIndex请求的opid,然后发送killOp,createIndex会在下个『检查点』就结束执行,整个线程退出。

    发送killOp后,请求是否会立即结束?

    killOp的实现原理如下

    每个连接对应的服务线程存储了一个killPending的字段,当发送killOp时,会将该字段置1;请求在执行过程中,可以通过不断的调用OperationContext::checkForInterrupt()来检查killPending是否被设置,如果被设置,则线程退出。

    一个请求要支持killOp,必须在请求的处理逻辑里加上checkForInterrupt()检查点才行,否则即使发送了killOp,也只能等待请求完全处理完毕线程才会退出。

    比如createIndex的处理逻辑里包含了类似如下的代码,在createIndex的循环过程中,一旦killPending被置1了,createIndex的执行可以在当前循环结束时退出。

    while (!createIndexFinished) {
        createIndexForOneElement();
        checkForInterupt();
    }
    

    所以发送killOp后,请求要执行到下一个『检查点』线程才会退出,MongoDB在很多可能耗时长的请求中,都加入了checkForInterrupt()检查点,如创建索引,repair database,mapreduce、aggregation等。

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