第 13 章：存储引擎 WiredTiger

这是《MongoDB 零基础实战指南》的独立章节版。本章从概念、实操和生产排查三个视角展开，代码块保留了原书可直接运行的版本。 WiredTiger 是 MongoDB 默认存储引擎，提供文档级并发控制、MVCC 快照、B+Tree 索引、压缩和 checkpoint。理解 WiredTiger 有助于解释缓存压力、写放大、慢查询和磁盘增长。

13.1 整体结构

mongod
  WiredTiger
    cache
    B+Tree collection / index
    journal
    checkpoint
    compression

写入路径：

operation
  -> update cache
  -> write journal
  -> checkpoint flush dirty pages

13.2 文档级并发

WiredTiger 使用文档级并发控制。写操作默认持有文档级写意向锁，读操作使用快照。

收益：

1. 不同文档可以并行写入；
2. 读写冲突范围小；
3. 高并发 OLTP 表现更好。

仍会阻塞的场景：

应用仍应避免热点文档。

13.3 Cache 与脏页

WiredTiger cache 保存常用集合页和索引页。默认大小通常约为 (RAM - 1GB) / 2，具体随版本和环境变化。

查看：

db.serverStatus().wiredTiger.cache

关注：

1. bytes currently in the cache；
2. 脏页字节数；
3. 未命中读；
4. 淘页数量；
5. 应用线程等待 evict；
6. checkpoint 时间。

工作集大于缓存时，查询会更多读磁盘，延迟波动增加。

13.4 Journal

Journal 记录修改，用于异常崩溃后恢复未 checkpoint 的变更。

写入确认：

db.orders.insertOne(
  { _id: "o_1", status: "CREATED" },
  { writeConcern: { w: 1, j: true } }
)

关键交易建议显式使用持久化确认；性能与可靠性需要结合磁盘类型评估。

13.5 Checkpoint

Checkpoint 周期性将内存脏页落盘并生成一致点：

dirty pages
  -> checkpoint
  -> stable files
  -> clean metadata

影响：

1. 磁盘 IO 峰值；
2. 写延迟波动；
3. 脏页累积；
4. 恢复起点。

大量写入、大事务或过多索引都会增加 checkpoint 压力。

13.6 压缩

WiredTiger 支持块压缩和索引前缀压缩，常见算法包括 snappy、zstd、zlib。具体可用算法和默认配置随版本与构建有关。

查看集合：

db.orders.stats()

权衡：

13.7 记录与页

MongoDB 文档保存在 B+Tree 页中。超大文档会带来：

1. 页分裂；
2. 缓存占用；
3. 拷贝和复制成本；
4. 更新放大；
5. 查询网络成本。

建议：

1. 控制文档大小；
2. 大字段拆分；
3. 历史数据归档；
4. 列表页投影；
5. 避免频繁重写大数组。

13.8 磁盘布局

查看存储路径：

db.serverCmdLineOpts()

常见文件：

collection-*.wt
index-*.wt
Journal/
WiredTiger
WiredTiger.wt

生产建议：

1. 数据目录使用独立盘；
2. 监控磁盘空间；
3. 不手工删除 .wt 文件；
4. 备份使用官方工具或快照；
5. 保留足够 journal 和 checkpoint 空间。

13.9 性能信号

cache bytes
dirty pages
pages read into cache
pages written from cache
pages evicted
tracked dirty bytes
checkpoint duration
transaction conflicts
write conflicts

典型判断：

13.10 参数与治理

常见治理项：

1. cache size；
2. journal 提交间隔；
3. 并发读写线程；
4. 压缩算法；
5. checkpoint 时间；
6. 磁盘类型；
7. 索引数量；
8. 文档大小；
9. 冷热分离；
10. 分片分散写入。

参数调优必须基于指标和压测，不应直接照抄网络配置。

本章小结

WiredTiger 通过 MVCC、文档级并发和缓存管理支撑高并发读写。生产性能常由工作集、脏页、checkpoint、磁盘和热点文档决定。优化方向是控制文档和索引规模，让常用工作集留在内存，并避免单点热点。

思考题

1. 文档级并发是否意味着没有写冲突？
2. Journal 与 checkpoint 各解决什么问题？
3. 工作集大于 cache 会表现为什么？
4. 为什么超大文档会造成写放大？
5. 压缩一定能提升整体性能吗？