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MongoDB作为文件存储

coder 2023-05-04 原文

我正在努力寻找为大文件创建可扩展存储的最佳解决方案。文件大小可以从 1-2 兆字节到 500-600 兆字节不等。

我找到了一些关于 Hadoop 和它的 HDFS 的信息,但它看起来有点复杂,因为我不需要任何 Map/Reduce 作业和许多其他功能。现在我正在考虑使用 MongoDB 和它的 GridFS 作为文件存储解决方案。

现在是问题:

  1. 当我尝试写几个文件时,gridfs 会发生什么 同时。读/写操作会有任何锁吗? (我只会将它用作文件存储)
  2. gridfs 中的文件是否会缓存在 ram 中,以及它将如何影响读写性能?
  3. 也许还有其他一些解决方案可以更有效地解决我的问题?

谢谢。

最佳答案

这里我只能回答MongoDB,我不会假装我对HDFS和其他类似技术很了解。

GridFs 实现完全是驱动程序本身的客户端。这意味着 MongoDB 本身没有特殊的加载或理解文件服务的上下文,实际上 MongoDB 本身甚至不理解它们是文件 (http://docs.mongodb.org/manual/applications/gridfs/)。

这意味着查询 fileschunks 集合的任何部分将导致与任何其他查询相同的过程,即加载它的数据需要进入您的工作集(http://en.wikipedia.org/wiki/Working_set),它表示 MongoDB 在给定时间范围内所需的一组数据(或当时所有加载的数据)以保持最佳性能。它通过将其分页到 RAM 中来做到这一点(从技术上讲,操作系统确实如此)。

要考虑的另一点是这是驱动程序实现的。这意味着规范可能会有所不同,但是,我认为不会。所有驱动程序都允许您从 files 集合中查询一组文档,该集合仅包含文件元数据,允许您稍后从 chunks 集合中提供文件本身一个查询。

但这不是重要的事情,你想提供文件本身,包括它的数据;这意味着您将把 files 集合及其后续 chunks 集合加载到您的工作集中。

考虑到这一点,我们已经遇到了第一个障碍:

Will files from gridfs be cached in ram and how it will affect read-write perfomance?

直接从 RAM 读取小文件的性能可能很棒;写的也一样好。

对于较大的文件,并非如此。大多数计算机不会有 600 GB 的 RAM,事实上,很可能在单个 mongod 实例上容纳单个文件的 600 GB 分区。这会产生一个问题,因为该文件需要适合您的工作集才能提供服务,但它不可能比您的 RAM 大;此时,您可能会遇到页面抖动( http://en.wikipedia.org/wiki/Thrashing_%28computer_science%29 ),服务器只是 24/7 尝试加载文件时出现页面错误。这里的写法也好不到哪里去。

解决此问题的唯一方法是开始将单个文件放在多个分片 :\.

注意:要考虑的另一件事是,chunks“ block ”的默认平均大小为 256KB,因此对于 600GB 的文件来说,这是很多文档。此设置在大多数驱动程序中都是可操作的。

What will happen with gridfs when i try to write few files concurrently. Will there be any lock for read/write operations? (I will use it only as file storage)

GridFS 只是一个规范,它使用与任何其他集合相同的锁,包括数据库级别(2.2+)或全局级别(2.2 之前)的读写锁。两者也确实相互干扰,即如何确保对正在写入的文档进行一致的读取?

话虽如此,存在争用的可能性取决于您的场景细节、流量、并发写入/读取的数量以及我们不知道的许多其他因素。

Maybe there are some other solutions that can solve my problem more efficiently?

我个人发现,减少冗余格式的 S3(如 @mluggy 所说)最适合在 MongoDB 中存储有关文件的元数据的一部分,就像使用 GridFS 但没有 block 集合,让 S3 处理所有分布、备份和其他内容。

希望我已经清楚了,希望对您有所帮助。

编辑:和我不小心说的不同,MongoDB没有集合级锁,它是数据库级锁。

关于MongoDB作为文件存储,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/15030532/

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