最近忙着把一个项目从MySQL迁移到MongoDB，在导入旧数据的过程中，遇到了些许波折，犯了不少错误，但同时也学到了不少知识，遂记录下来。

    公司为这个项目专门配备了几台高性能务器，清一色的双路四核超线程CPU，外加32G内存，运维人员安装好MongoDB后，就轮到我了，我习惯于在使用新服务器前先看看相关日志，了解一下基本情况，当我浏览MongoDB日志时，发现一些警告信息：

WARNING: You are running on a NUMA machine.
We suggest launching mongod like this to avoid performance problems:
numactl --interleave=all mongod [other options]

    当时我并不太清楚NUMA是什么东西，所以没有处理，只是把问题报告给了运维人员，事实证明运维人员也没有处理，所以问题的序幕就这样拉开了…

    迁移工作首先要导入旧数据。开始一切倒还正常，不过几小时之后，我无意中发现不知道什么时候开始数据导入的速度下降了，同时我的PHP脚本开始不停的抛出异常：

cursor timed out (timeout: 30000, time left: 0:0, status: 0)

    我一时判断不出问题所在，想想先在PHP脚本里加大Timeout的值应付一下：

MongoCursor::$timeout = -1;

    可惜这样并没有解决问题，错误反倒变着花样的出现了：

max number of retries exhausted, couldn\'t send query
couldn\'t send query: Broken pipe

    无奈之下用strace跟踪了一下PHP脚本：

shell> strace -p 

    发现进程卡在了recvfrom操作上：

recvfrom(,

    通过如下命令查询recvfrom操作的含义是：receive a message from a socket

shell> apropos recvfrom

    还可以按照下面的方式确认一下：

shell> lsof -p 
shell> ls -l /proc//fd/

    此时查询MongoDB当前操作，发现几乎每个操作会消耗大量的时间(secs_running)：

shell> echo "db.currentOp()" | /path/to/mongo

    同时运行mongostat显示很高的locked值。

    …

    重复做了很多工作，但始终无法找到问题的症结在哪里，只好求助官方论坛，那里的技术支持都很热心，在我描述了问题后，没过多久就有了回复，建议我检查一下是不是索引不佳所致，为了验证这种可能，我激活了Profiler记录慢操作：

mongo> use 
mongo> db.setProfilingLevel(1);

    不过结果显示基本都是insert操作(因为我是导入数据为主)，本身就不需要索引：

mongo> use 
mongo> db.system.profile.find().sort({$natural:-1})

    …

    问题到了这里，似乎已经走投无路了，为了死马当活马医，我又重复了几次迁移旧数据的过程，结果自然是次次都出问题，但幸运的是我发现每当出问题的时候，在top命令的结果中，总有一个名叫irqbalance的进程居高不下，搜索了一下，结果很多介绍irqbalance的文章中都提及了NUMA，让我一下子记起之前在日志中看到的警告信息，于是乎按照信息里介绍的，重新启动了一下MongoDB：

shell> numactl --interleave=all /path/to/mongod

    一切都正常了。为了解决这个问题，浪费了很多精神，实在没有力气再解释NUMA到底是什么东西了，又想了解的网友可以参考相关文章，里面的介绍很翔实。

建议继续学习：

1. MongoDB与内存    (阅读：5459)
2. Nodejs和MongoDB初体验    (阅读：5084)
3. 我为什么选择MongoDB    (阅读：3936)
4. 白话MongoDB（一）    (阅读：3703)
5. MySQL和MongoDB设计实例对比    (阅读：3764)
6. 也来玩玩MongoDB    (阅读：3399)
7. MySQL Cluster 与 MongoDB 复制及分片设计及原理    (阅读：3305)
8. 在MongoDB中模拟auto_increment    (阅读：3063)
9. 白话MongoDB（二）    (阅读：2718)
10. MySQL MongoDB SQL 对应    (阅读：2840)