MongoDB MapReduce速度提升20倍的优化宝典

摘要：MongoDB提供的MapReduce非常灵活，对于大规模数据分析也相当实用。尽管MongoDB 2.4中MapReduce有了大幅改进，但是相对来说其性能还是有很大的提升空间。本文就来尝试找出让MapReduce速度最大化提升的方法。

自从MongoDB被越来越多的大型关键项目采用后，数据分析也成为了越来越重要的话题。人们似乎已经厌倦了使用不同的软件来进行分析（这都利用到了Hadoop），因为这些方法往往需要大规模的数据传输，而这些成本相当昂贵。

MongoDB提供了2种方式来对数据进行分析：Map Reduce（以下简称MR）和聚合框架（Aggregation Framework）。MR非常灵活且易于使用，它可以很好地与分片（sharding）结合使用，并允许大规模输出。尽管在MongoDB
v2.4版本中，由于JavaScript引擎从Spider切换到了V8，使得MR的性能有了大幅改进，但是与Agg Framework（使用C++）相比，MR的速度还是显得比较慢。本文就来看看，有哪些方法可以让MR的速度有所提升。

测试

首先我们来做个测试，插入1000万文档，这些文档中包含了介于0和100万之间的单一整数值，这意味着，平均每10个文档具有相同的值。

这里我们想要得到文档中唯一值的计数，可以通过下面的MR任务来轻松完成：

正如你看到的，输出结果大约需要1200秒（在EC2 M3实例上测试），共输出了1千万maps、100万reduces、999961个文档。结果类似于：

下面就来看看如何进行优化。

使用排序

我在之前的这篇文章中简要说明了使用排序对于MR的好处，这是一个鲜为人知的特性。在这种情况下，如果处理未排序的输入，意味着MR引擎将得到随机排序的值，

基本上没有机会在RAM中进行reduce，相反，它将不得不通过一个临时collection来将数据写回磁盘，然后按顺序读取并进行reduce。

下面来看看如果使用排序，会有什么帮助：

现在时间降到了192秒，速度提升了6倍。其实reduces的数量是差不多的，但是它们在被写入磁盘之前已经在RAM中完成了。

使用多线程

在MongoDB中，一个单一的MR任务并不能使用多线程——只有在多个任务中才能使用多线程。但是目前的多核CPU非常有利于在单一服务器上进行并行化工作，就像Hadoop。我们需要做的是，将输入数据分割成若干块，并为每个块分配一个MR任务。splitVector命令可以帮助你非常迅速地找到分割点，如果你有更简单的分割方法更好。

从1千万文档中找出分割点，使用splitVector命令只需要大约5秒，这已经相当快了。所以，下面我们需要做的是找到一种方式来创建多个MR任务。从应用服务器方面来说，使用多线程和$gt / $lt查询命令会非常方便。从shell方面来说，可以使用ScopedThread对象，它的工作原理如下：

现在我们可以放入一些JS代码，这些代码可以产生4个线程，下面来等待结果显示：

第1个线程所做的工作比其他的要多一点，但时间仍达到了190秒，这意味着多线程并没有比单线程快！

使用多个数据库

这里的问题是，线程之间存在太多锁争用。当锁时，MR不是非常无私（每1000次读取会进行yield）。由于MR任务做了大量写操作，线程之间结束时会等待彼此。由于MongoDB的每个数据库都有独立的锁，那么让我们来尝试为每个线程使用不同的输出数据库：

所需时间减少到了100秒，这意味着与一个单独的线程相比，速度约提高2倍。尽管不如预期，但已经很不错了。在这里，我使用了4个核心，只提升了2倍，如果使用8核CPU，大约会提升4倍。

使用纯JavaScript模式

在线程之间分割输入数据时，有一些非常有趣的东西：每个线程只拥有约25万主键来输出，而不是100万。这意味着我们可以使用“纯JS模式”——通过jsMode:true来启用。开启后，MongoDB不会在JS和BSON之间反复转换，相反，它会从内部的一个50万主键的JS字典来reduces所有对象。下面来看看该操作是否对速度提升有帮助。

现在时间降低到70秒。看来jsMode确实有帮助，尤其是当对象有很多字段时。该示例中是一个单一的数字字段，不过仍然提升了30%。

MongoDB v2.6版本中的改进

在MongoDB v2.6版本的开发中，移除了一段关于在JS函数调用时的一个可选“args”参数的代码。该参数是不标准的，也不建议使用，它由于历史原因遗留了下来（见SERVER-4654）。让我们从Git库中pull最新的MongoDB并编译，然后再次运行测试用例：

从结果来看，时间降低到了60秒，速度大约提升了10-15％。同时，这种更改也改善了JS引擎的整体堆消耗量。

结论

回头来看，对于同样的MR任务，与最开始时的1200秒相比，速度已经提升了20倍。这种优化应该适用于大多数情况，即使一些技巧效果不那么理想（比如使用多个输出dbs /集合）。但是这些技巧可以帮助人们来提升MR任务的速度，未来这些特性也许会更加易用——比如，这个ticket 将会使splitVector命令更加可用，这个ticket将会改进同一数据库中的多个MR任务。

英文原文：How
to speed up MongoDB Map Reduce by 20x