云MongoDB怎么优化让LBS服务性提升十倍

云MongoDB怎么优化让LBS服务性提升十倍，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

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随着国内服务共享化的热潮普及，共享单车，共享雨伞，共享充电宝等各种服务如雨后春笋，随之而来的LBS服务定位问题成为了后端服务的一个挑战。MongoDB对LBS查询的支持较为友好，也是各大LBS服务商的首选数据库。腾讯云MongoDB团队在运营中发现，原生MongoDB在LBS服务场景下有较大的性能瓶颈，经腾讯云团队专业的定位分析与优化后，云MongoDB在LBS服务的综合性能上，有10倍以上的提升。

腾讯云MongoDB提供的优异综合性能，为国内各大LBS服务商，例如摩拜单车等，提供了强有力的保障。

LBS业务特点

以共享单车服务为例，LBS业务具有2个特点，分别是时间周期性和坐标分布不均匀。

一．时间周期性

高峰期与低谷期的QPS量相差明显，并且高峰期和低峰期的时间点相对固定。

二.坐标分布不均匀

坐地铁的上班族，如果留意可能会发现，在上班早高峰时，地铁周围摆满了共享单车，而下班 时段，地铁周围的共享单车数量非常少。如下图，经纬度（121，31.44）附近集中了99%以上 的坐标。此外，一些特殊事件也会造成点的分布不均匀，例如深圳湾公园在特殊家假日涌入大量的客户，同时这个地域也会投放大量的单车。部分地域单车量非常集中，而其他地域就非常稀疏。

MongoDB的LBS服务原理

MongoDB中使用2d_index 或2d_sphere_index来创建地理位置索引(geoIndex),两者差别不大，下面我们以2d_index为例来介绍。

一．2D索引的创建与使用

db.coll.createIndex({"lag":"2d"}, {"bits":int}))通过上述命令来创建一个2d索引，索引的精度通过bits来指定，bits越大，索引的精度就越高。更大的bits带来的插入的overhead可以忽略不计
db.runCommand({geoNear: tableName,maxDistance: 0.0001567855942887398,distanceMultiplier: 6378137.0,num: 30,near: [ 113.8679388183982, 22.58905429302385 ],spherical: true|false})

通过上述命令来查询一个索引，其中spherical：true|false 表示应该如何理解创建的2d索引，false表示将索引理解为平面2d索引，true表示将索引理解为球面经纬度索引。这一点比较有意思，一个2d索引可以表达两种含义，而不同的含义是在查询时被理解的，而不是在索引创建时。

二．2D索引的理论MongoDB 使用GeoHash的技术来构建2d索引（见wiki geohash 文字链 https://en.wikipedia.org/wiki/Geohash )。MongoDB使用平面四叉树划分的方式来生成GeoHashId，每条记录有一个GeoHashId，通过GeoHashId->RecordId的索引映射方式存储在Btree中

很显然的，一个2bits的精度能把平面分为4个grid，一个4bits的精度能把平面分为16个grid。 2d索引的默认精度是长宽各为26，索引把地球分为(2^26)(2^26)块，每一块的边长估算为2PI6371000/(1<<26) = 0.57 米 mongodb的官网上说的60cm的精度就是这么估算出来的 By default, a 2d index on legacy coordinate pairs uses 26 bits of precision, which isroughly equivalent to 2 feet or 60 centimeters of precision using the default range of-180 to 180

三.2D索引在Mongodb中的存储

上面我们讲到Mongodb使用平面四叉树的方式计算Geohash。事实上，平面四叉树仅存在于运算的过程中，在实际存储中并不会被使用到。

插入对于一个经纬度坐标[x,y]，MongoDb计算出该坐标在2d平面内的grid编号，该编号为是一个52bit的int64类型，该类型被用作btree的key，因此实际数据是按照 {GeoHashId->RecordValue}的方式被插入到btree中的。

查询对于geo2D索引的查询，常用的有geoNear和geoWithin两种。geoNear查找距离某个点最近的N个点的坐标并返回，该需求可以说是构成了LBS服务的基础（陌陌，滴滴，摩拜），geoWithin是查询一个多边形内的所有点并返回。我们着重介绍使用最广泛的geoNear查询。

geoNear的查询过程,查询语句如下

db.runCommand({geoNear: "places", //table Namenear: [ -73.9667, 40.78 ] , // central pointspherical: true, // treat the index as a spherical indexquery: { category: "public" } // filtersmaxDistance: 0.0001531 // distance in about one kilometer}

geoNear可以理解为一个从起始点开始的不断向外扩散的环形搜索过程。如下图所示： 由于圆自身的性质，外环的任意点到圆心的距离一定大于内环任意点到圆心的距离，所以以圆 环进行扩张迭代的好处是：1）减少需要排序比较的点的个数2）能够尽早发现满足条件的点从而返回，避免不必要的搜索MongoDB在实现的细节中，如果内环搜索到的点数过少，圆环每次扩张的步长会倍增

MongoDB LBS服务遇到的问题

部分大客户在使用MongoDB的geoNear功能查找附近的对象时，经常会发生慢查询较多的问题，早高峰压力是低谷时段的10-20倍，坐标不均匀的情况慢查询严重，濒临雪崩。初步分析发现，这些查询扫描了过多的点集。 如下图，查找500米范围内，距离最近的10条记录，花费了500ms，扫描了24000+的记录。类似的慢查询占据了高峰期5%左右的查询量

测试环境复现与定位排查数据库的性能问题，主要从锁等待,IO等待,CPU消耗三封面分析。上面的截图扫描了过多的记录，直觉上是CPU或者IO消耗性的瓶颈。为了严谨起见，我们在测试环境复现后，发现慢日志中无明显的timeAcquiringMicroseconds项排除了MongoDB执行层面的锁竞争问题，并选用较大内存的机器使得数据常驻内存，发现上述用例依旧需要200ms以上的执行时间。10核的CPU资源针对截图中的case，只能支持50QPS。

为何扫描集如此大上面我们说过，MongoDB搜索距离最近的点的过程是一个环形扩张的过程，如果内环满足条件的点不够多，每次的扩张半径都会倍增。因此在遇到内环点稀少，外环有密集点的场景时，容易陷入BadCase。如下图，我们希望找到离中心点距离最近的三个点。由于圆环扩张太快，外环做了很多的无用扫描与排序。 这样的用例很符合实际场景，早高峰车辆聚集在地铁周围，你从家出发一路向地铁，边走边找，共享单车软件上动态搜索距你最近的10辆车，附近只有三两辆，于是扩大搜索半径到地铁周围，将地铁周围的所有几千辆车都扫描计算一遍，返回距离你最近的其余的七八辆

问题的解决

问题我们已经知道了，我们对此的优化方式是控制每一圈的搜索量，为此我们为geoNear命令增加了两个参数，将其传入NearStage中。hintCorrectNum可以控制结果品质的下限，返回的前N个一定是最靠近中心点的N个点。hintScan用以控制扫描集的大小的上限。

hintScan: 已经扫描的点集大小大于hintScan后，做模糊处理。 hintCorrectNum:已经返回的结果数大于hintCorrectNum后，做模糊处理。

该优化本质上是通过牺牲品质来尽快返回结果。对于国内大部分LBS服务来说，完全的严格最近并不是必要的。且可以通过控制参数获得严格最近的效果。在搜索过程中，密集的点落到一个环内，本身距离相差也不会不大。该优化在上线后，将部分大客户的MongoDB性能上限从单机1000QPS提升了10倍到10000QPS以上。

和redis3.2的对比

Redis3.2也加入了地理位置查询的功能，我们也将开源Redis和云数据库MongoDB进行对比。 Redis使用方式：GEORADIUS appname 120.993965 31.449034 500 m count 30 asc。在密集数据集场景下，使用腾讯云MongoDB和开源的Redis进行了性能对比。下图是在密集数据集上，在24核CPU机器上，MongoDB单实例与Redis单实例的测试对比。需要注意的是Redis本身是单线程的内存缓存数据库。MongoDB是多线程的高可用持久化的数据库，两者的使用场景有较大不同。

MongoDB原生的geoNear接口是国内各大LBS应用的主流选择。原生MongoDB在点集稠密的情况下，geoNear接口效率会急剧下降，单机甚至不到1000QPS。腾讯云MongoDB团队对此进行了持续的优化，在不影响效果的前提下，geoNear的效率有10倍以上的提升，为我们的客户如摩拜提供了强力的支持，同时相比Redis3.2也有较大的性能优势。

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