这篇文章主要介绍了由正则表示式匹配($regex)引起的一次mongo数据库cpu占用率高的问题,本文通过实例给大家分析的非常详细，需要的朋友可以参考下
正文
解决正则表示式匹配($regex)引起的一次mongo数据库cpu占用率高的问题
某一天，监控到mongo数据库cpu使用率高了很多，查了一下，发现是下面这种语句引起的：
|
1
2
3
4
5
6
7
|
db.example_collection.find({ "idField" : { "$regex" : "123456789012345678"} , "dateField" : { "$regex" : "2019/10/10"}}) |
通常，遇到这种情况，我第一反应是缺少相关字段的索引，导致每执行一次这种语句都会全表扫描一次。
但是我用explain( )语句分析了下，发现上面所涉及的两个字段idField、dateField是有索引的，并且该语句也是有使用到索引的。如下为explain( )的结果：
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
|
mgset-11111111:PRIMARY> db.example_collection.find({ "idField" : { "$regex" : "123456789012345678"} , "dateField" : { "$regex" : "2019/10/10"}}).explain("queryPlanner"){ "queryPlanner" : { "plannerVersion" : 1, "namespace" : "example_db.example_collection", "indexFilterSet" : false, "parsedQuery" : { "$and" : [ { "idField" : { "$regex" : "123456789012345678" } }, { "dateField" : { "$regex" : "2019/10/10" } } ] }, "winningPlan" : { "stage" : "FETCH", "inputStage" : { "stage" : "IXSCAN", "filter" : { "$and" : [ { "idField" : { "$regex" : "123456789012345678" } }, { "dateField" : { "$regex" : "2019/10/10" } } ] }, "keyPattern" : { "idField" : 1, "dateField" : 1 }, "indexName" : "idField_1_dateField_1", "isMultiKey" : false, "multiKeyPaths" : { "idField" : [ ], "dateField" : [ ] }, "isUnique" : false, "isSparse" : false, "isPartial" : false, "indexVersion" : 2, "direction" : "forward", "indexBounds" : { "idField" : [ "[\"\", {})", "[/123456789012345678/, /123456789012345678/]" ], "dateField" : [ "[\"\", {})", "[/2019/10/10/, /2019/10/10/]" ] } } }, "rejectedPlans" : [ ] }, "ok" : 1} |
查看mongo的日志发现，这种语句执行一次就要800~900ms，的确是比较慢。除非数据库cpu核数很多，要不然只要这种语句每秒并发稍微高一点，cpu很快就被占满了。
之后搜索了下，发现有可能是正则表达式的问题。原来，虽然该语句的确是使用了索引，但是explain( )语句的输出中还有一个字段"indexBounds"，表示执行该语句时所需扫描的索引范围。说实话，上面那个输出中，我始终没看明白它那个索引范围。上面的语句对idField、dateField这两个字段都进行了普通的正则表达式匹配，我猜测它应该是扫描了整个索引树，所以导致索引并未实际提升该语句的查询效率。
我看了下数据库里面的数据，发现idField、dateField这两个字段完全没有必要进行正则匹配，进行普通的文本匹配就行。将正则匹配操作$regex去掉之后，再分析一下，结果是这样的：
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
|
mgset-11111111:PRIMARY> db.example_collection.find({ "idField" : "123456789012345678", "dateField" : "2019/10/10"}).explain("queryPlanner"){ "queryPlanner" : { "plannerVersion" : 1, "namespace" : "example_db.example_collection", "indexFilterSet" : false, "parsedQuery" : { "$and" : [ { "idField" : { "$eq" : "123456789012345678" } }, { "dateField" : { "$eq" : "2019/10/10" } } ] }, "winningPlan" : { "stage" : "FETCH", "inputStage" : { "stage" : "IXSCAN", "keyPattern" : { "idField" : 1, "dateField" : 1 }, "indexName" : "idField_1_dateField_1", "isMultiKey" : false, "multiKeyPaths" : { "idField" : [ ], "dateField" : [ ] }, "isUnique" : false, "isSparse" : false, "isPartial" : false, "indexVersion" : 2, "direction" : "forward", "indexBounds" : { "idField" : [ "[\"123456789012345678\", \"123456789012345678\"]" ], "dateField" : [ "[\"2019/10/10\", \"2019/10/10\"]" ] } } }, "rejectedPlans" : [ ] }, "ok" : 1} |
可以看到，仍然使用到了索引，并且索引扫描范围是仅限于一个值的。
后来跟开发人员确认了下，该语句确实没必要使用正则匹配，就让他把正则匹配去掉了。之后就没有再出现问题了，mongo慢日志中也未再出现该语句。
总结
以上所述是小编给大家介绍的解决正则表示式匹配($regex)引起的一次mongo数据库cpu占用率高的问题，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对米米素材网网站的支持！
如果你觉得本文对你有帮助，欢迎转载，烦请注明出处，谢谢！
原文链接：https://blog.51cto.com/techsnail/2449305
发表评论