MongoDB，作为一款流行的NoSQL数据库，其存储引擎的选择直接影响到数据库的性能和稳定性。本文将深入探讨MongoDB中的WiredTiger存储引擎，分析其读写模型、缓存机制、检查点（Checkpoint）策略以及日志系统，帮助大家理解WiredTiger如何通过高效的数据管理策略来提升MongoDB的性能和数据安全性。
一、wiredTiger 简介
mongodb 3.0默认存储引擎为MMAPV1，还有一个新引擎wiredTiger可选，或许可以提高一定的性能。
wiredTiger引擎：3.0新增引擎，官方宣称在read、insert和复杂的update下具有更高的性能。所有的write请求都基于“文档级别”的lock，因此多个客户端可以同时更新一个colleciton中的不同文档，这种更细颗粒度的lock，可以支撑更高的读写负载和并发量。因为对于生产环境，更多的CPU可以有效提升wireTiger的性能，因为它是的IO是多线程的。
二、WiredTiger 读写模型
读缓存
理想情况下，MongoDB 可以提供近似内存式的读写性能。WiredTiger 引擎实现了数据的二级缓存，第一层是操作系统的页面缓存，第二层则是引擎提供的内部缓存。
读取数据时的流程如下：
数据库发起 Buffer I/O 读操作，由操作系统将磁盘数据页加载到文件系统的页缓存区。
引擎层读取页缓存区的数据，进行解压后存放到内部缓存区。
在内存中完成匹配查询，将结果返回给应用。
MongoDB 为了尽可能保证业务查询的“热数据”能快速被访问，其内部缓存的默认大小达到了内存的一半，该值由 wiredTigerCacheSize 参数指定，其默认的计算公式如下：
wiredTigerCacheSize=Math.max(0.5*(RAM-1GB),256MB)在线调整mongodb wiredTiger缓存大小：
use admin
// 调整为1G大小
db.adminCommand({setParameter:1, wiredTigerEngineRuntimeConfig:'cache_size=1G'}) 写缓冲
当数据发生写入时，MongoDB 并不会立即持久化到磁盘上，而是先在内存中记录这些变更，之后通过 CheckPoint 机制将变化的数据写入磁盘。为什么要这么处理？主要有以下两个原因：
如果每次写入都触发一次磁盘 I/O，那么开销太大，而且响应时延会比较大。
多个变更的写入可以尽可能进行 I/O 合并，降低资源负荷。
（1）CheckPoint（检查点）机制
快照（snapshot）描述了某一时刻（point-in-time）数据在内存中的一致性视图，而这种数据的一致性是 WiredTiger 通过 MVCC（多版本并发控制）实现的。当建立 CheckPoint 时，WiredTiger 会在内存中建立所有数据的一致性快照，并将该快照覆盖的所有数据变化一并进行持久化（fsync）。成功之后，内存中数据的修改才得以真正保存。默认情况下，MongoDB 每 60s 建立一次 CheckPoint，在检查点写入过程中，上一个检查点仍然是可用的。这样可以保证一旦出错，MongoDB 仍然能恢复到上一个检查点。
调整脏数据及checkpoint参数：
use admin
db.adminCommand( { "setParameter": 1, "wiredTigerEngineRuntimeConfig": "eviction=(threads_min=8,threads_max=16),checkpoint=(wait=120,log_size=2GB),eviction_trigger=95,eviction_target=10"})（2）Journal日志
Journal 是一种预写式日志（write ahead log）机制，主要用来弥补 CheckPoint 机制的不足。如果开启了 Journal 日志，那么 WiredTiger 会将每个写操作的 redo 日志写入 Journal 缓冲区，该缓冲区会频繁地将日志持久化到磁盘上。默认情况下，Journal缓冲区每 100ms 执行一次持久化。此外，Journal 日志达到 100MB，或是应用程序指定journal：true，写操作都会触发日志的持久化。一旦 MongoDB 发生宕机，重启程序时会先恢复到上一个检查点，然后根据 Journal 日志恢复增量的变化。由于 Journal 日志持久化的间隔非常短，数据能得到更高的保障，如果按照当前版本的默认配置，则其在断电情况下最多会丢失 100ms 的写入数据。
WiredTiger 写入数据的流程：
应用向 MongoDB 写入数据（插入、修改或删除）。
数据库从内部缓存中获取当前记录所在的页块，如果不存在则会从磁盘中加载（Buffer I/O）。
WiredTiger 开始执行写事务，修改的数据写入页块的一个更新记录表，此时原来的记录仍然保持不变。
如果开启了 Journal 日志，则在写数据的同时会写入一条 Journal 日志（Redo Log）。该日志在最长不超过 100ms 之后写入磁盘。
数据库每隔 60s 执行一次 CheckPoint 操作，此时内存中的修改会真正刷入磁盘。
更改journal提交时间：
storage:
journal:
commitIntervalMs: 100Journal 日志的刷新周期可以通过参数storage.journal.commitIntervalMs指定，MongoDB 3.4 及以下版本的默认值是 50ms，而 3.6 版本之后调整到了 100ms。由于 Journal 日志采用的是顺序 I/O 写操作，频繁地写入对磁盘的影响并不是很大。
CheckPoint 的刷新周期可以调整storage.syncPeriodSecs参数（默认值 60s），在 MongoDB 3.4 及以下版本中，当 Journal 日志达到 2GB 时同样会触发 CheckPoint 行为。如果应用存在大量随机写入，则 CheckPoint 可能会造成磁盘 I/O 的抖动。在磁盘性能不足的情况下，问题会更加显著，此时适当缩短 CheckPoint 周期可以让写入平滑一些。
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