{"id":1528,"date":"2014-12-16T19:21:32","date_gmt":"2014-12-16T19:21:31","guid":{"rendered":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/?p=1528"},"modified":"2023-06-28T00:41:46","modified_gmt":"2023-06-28T07:41:46","slug":"compaction-magic-couchbase-server-20","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/compaction-magic-couchbase-server-20\/","title":{"rendered":"La magia de la compactaci\u00f3n en Couchbase Server 2.0"},"content":{"rendered":"

Con Couchbase <\/span>dise\u00f1o de almacenamiento en ap\u00e9ndice<\/a>es imposible corromper los archivos de datos e \u00edndices, ya que las actualizaciones s\u00f3lo llegan hasta el final del archivo. No hay actualizaciones de archivos en el mismo lugar y los archivos nunca est\u00e1n en un estado inconsistente. Pero escribir en un archivo en constante expansi\u00f3n acabar\u00e1 por consumir todo el espacio de disco. Por lo tanto, el servidor Couchbase tiene un proceso llamado compactaci\u00f3n. La compactaci\u00f3n limpia el espacio de disco eliminando datos obsoletos y valores de \u00edndice para que los archivos de datos e \u00edndice no consuman innecesariamente espacio de disco. Si el caso de uso de tu aplicaci\u00f3n es principalmente de lectura, esto puede estar bien, pero si tienes cargas de trabajo de escritura pesada, es posible que desees aprender acerca de c\u00f3mo funciona la auto-compactaci\u00f3n en Couchbase Server.\u00a0<\/span><\/p>\n

<\/div>\n
Por dise\u00f1o, los documentos en Couchbase Server est\u00e1n particionados en vBuckets (o particiones). Hay m\u00faltiples archivos utilizados para el almacenamiento - un archivo de datos por partici\u00f3n (los \"archivos de datos\"), m\u00faltiples archivos de \u00edndice (activo, r\u00e9plica y temp) por documento de dise\u00f1o y un archivo maestro que tiene metadatos relacionados con los documentos de dise\u00f1o y definiciones de vista. Por ejemplo, en Mac OSX (como se muestra a continuaci\u00f3n), el bucket de muestra 'gamesim' tiene 64 archivos de datos individuales<\/a>uno por partici\u00f3n (0.couch.1 a 63.couch.1) y un archivo maestro que contiene los documentos de dise\u00f1o y otros metadatos de la vista (master.couch.1).<\/div>\n
<\/div>\n

\"\" \u00a0<\/span><\/b><\/p>\n

Datos y archivo maestro de Couchbase<\/span><\/b><\/p>\n

Los archivos de \u00edndice se encuentran en la carpeta @indexes y consisten en el archivo de \u00edndice activo que empieza por main_, el archivo de \u00edndice de r\u00e9plica (si la replicaci\u00f3n de \u00edndices est\u00e1 activada) que empieza por replica_ y un archivo temporal que se utiliza mientras se construye y actualiza el \u00edndice que empieza por tmp_.<\/span><\/p>\n

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\"\"<\/p>\n

Archivos de \u00edndice en Couchbase Server<\/span><\/b><\/p>\n

Los archivos de datos e \u00edndices en Couchbase Server se organizan como \u00e1rboles b. Los nodos ra\u00edz (en rojo) contienen punteros a los nodos intermedios, que a su vez contienen punteros a los nodos hoja (en azul). En el caso de los ficheros de datos, los nodos ra\u00edz e intermedios registran el tama\u00f1o de los documentos de su sub\u00e1rbol. Los nodos hoja almacenan el identificador del documento, los metadatos del documento y los punteros al contenido del documento. En el caso de los archivos de \u00edndices, los nodos ra\u00edz e intermedios registran el resultado de la funci\u00f3n de mapa y los valores de reducci\u00f3n en su sub\u00e1rbol.<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Almacenamiento en \u00e1rbol B para archivos de datos (a la izquierda) y archivos de \u00edndices (a la derecha)<\/span><\/b><\/p>\n

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Todas las mutaciones, incluidas las inserciones, actualizaciones y eliminaciones, se escriben al final del archivo, dejando los datos antiguos en su lugar. \u00bfA\u00f1adir un nuevo documento? El \u00e1rbol b crece al final. \u00bfBorrar un documento? Eso se registra al final del \u00e1rbol b. Por ejemplo, como se muestra en la figura siguiente, el documento A sufre una mutaci\u00f3n seguida de una mutaci\u00f3n en el documento B y, a continuaci\u00f3n, se a\u00f1ade un nuevo documento D seguido de otra mutaci\u00f3n en el documento A. Los datos antiguos se muestran con los nodos tachados en rojo en la figura siguiente.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Disposici\u00f3n l\u00f3gica de datos para ficheros de datos e \u00edndices<\/span><\/b><\/p>\n

Examinando el tama\u00f1o de los documentos rastreados por el nodo ra\u00edz en la estructura de archivos b-tree, se calcula la relaci\u00f3n entre el tama\u00f1o real y el tama\u00f1o actual del archivo. Si esta relaci\u00f3n alcanza un determinado umbral configurable, como se muestra en la figura siguiente, se activa un proceso de compactaci\u00f3n en l\u00ednea. La compactaci\u00f3n explora los ficheros de datos e \u00edndices actuales y crea nuevos ficheros de datos e \u00edndices, sin los elementos marcados para su limpieza. Durante la compactaci\u00f3n, los \u00e1rboles b se equilibran y los valores de reducci\u00f3n se vuelven a calcular para el nuevo \u00e1rbol. Adem\u00e1s, tambi\u00e9n se limpian los datos que no pertenecen a un nodo concreto.<\/div>\n
<\/div>\n
Finalmente, para ponerse al d\u00eda con la carga de trabajo activa que podr\u00eda haber cambiado el antiguo archivo de datos de partici\u00f3n durante la compactaci\u00f3n, Couchbase copia los datos que se a\u00f1adieron desde el inicio del proceso de compactaci\u00f3n al nuevo archivo de datos de partici\u00f3n para que est\u00e9 actualizado. El nuevo archivo de \u00edndice tambi\u00e9n se actualiza de esta manera. Los datos de la partici\u00f3n y el fichero de \u00edndice antiguos se borran y se utilizan los datos y ficheros de \u00edndice nuevos.<\/div>\n
<\/div>\n
Normalmente, la compactaci\u00f3n es una operaci\u00f3n de todo o nada, pero como la compactaci\u00f3n en Couchbase es por partici\u00f3n (vbucket)<\/strong>el conjunto de datos puede ser compactado incrementalmente<\/strong> sin perder los cambios que haya realizado al ser abortado.<\/div>\n

\"\"<\/p>\n

Configuraci\u00f3n de los umbrales de compactaci\u00f3n en la pesta\u00f1a UI de ajustes para archivos de datos e \u00edndices <\/span><\/b><\/p>\n

<\/div>\n
La compactaci\u00f3n en Couchbase Server es una funcionamiento en l\u00ednea<\/strong>. Por defecto, la auto-compactaci\u00f3n se activa cuando el umbral de fragmentaci\u00f3n alcanza 30%, pero deber\u00edas probar qu\u00e9 configuraci\u00f3n funciona bien para tu carga de trabajo y ajustar esta configuraci\u00f3n en consecuencia.<\/div>\n

\"\"<\/p>\n

Porque La compactaci\u00f3n consume muchos recursos<\/strong> tambi\u00e9n puede programarla durante las horas de menor actividad. Para evitar que la compactaci\u00f3n autom\u00e1tica tenga lugar cuando su base de datos est\u00e1 en uso intensivo, puede configurar un per\u00edodo de tiempo fuera de pico durante el cual se permite la compactaci\u00f3n utilizando la interfaz de usuario que se muestra arriba. Por ejemplo, aqu\u00ed he configurado la compactaci\u00f3n para que se ejecute todos los d\u00edas entre las 12 de la ma\u00f1ana y la 1 de la madrugada, hora del servidor. Si la operaci\u00f3n de compactaci\u00f3n no se completa en este periodo de tiempo, continuar\u00e1, pero puedes marcar la casilla para abortarla.<\/div>\n
<\/div>\n
La compactaci\u00f3n tambi\u00e9n puede activarse manualmente por cubo o por documento de dise\u00f1o, como se muestra en las figuras siguientes.<\/div>\n
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\"\"<\/p>\n

Compactar manualmente un bucket de datos en Couchbase<\/span><\/b><\/p>\n

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\"\"<\/p>\n

Compactaci\u00f3n manual de un documento de dise\u00f1o en Couchbase<\/span><\/b><\/p>\n

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El rendimiento de compactaci\u00f3n en Couchbase Server depende de la capacidad de IO y dimensionamiento adecuado del cluster<\/a>. Su cl\u00faster debe tener el tama\u00f1o adecuado para que haya suficiente capacidad en todas las distintas \u00e1reas para soportar todo lo dem\u00e1s que el sistema est\u00e1 haciendo para mantener el nivel requerido de rendimiento.\u00a0Entonces, \u00bfc\u00f3mo se ajusta la compactaci\u00f3n en Couchbase Server?<\/span><\/strong><\/div>\n
<\/div>\n
No hay una soluci\u00f3n m\u00e1gica aqu\u00ed... Dependiendo de los requisitos de IOPS de su aplicaci\u00f3n, necesitar\u00e1 dimensionar su cl\u00faster adecuadamente y puede que desee probar su carga de trabajo a trav\u00e9s de una variedad de hardware de almacenamiento diferente. Si su aplicaci\u00f3n requiere mucha escritura, los SSD podr\u00edan ser la mejor opci\u00f3n, pero para ratios de lectura elevados, EBS podr\u00eda ser una buena soluci\u00f3n a bajo coste.<\/div>\n
<\/div>\n
Por defecto, si tanto los \u00edndices de datos como los de vistas est\u00e1n configurados para la compactaci\u00f3n autom\u00e1tica, la compactaci\u00f3n opera secuencialmente, primero en la base de datos y luego en las vistas. Si se activa la compactaci\u00f3n paralela, tanto las bases de datos como las vistas pueden compactarse al mismo tiempo. Esto requiere m\u00e1s CPU y E\/S de disco, pero si los \u00edndices de la base de datos y de las vistas se almacenan en diferentes dispositivos de disco f\u00edsico (como es nuestra mejor pr\u00e1ctica de todos modos<\/a>), los dos pueden completarse en paralelo para que el \u00edndice y los archivos de datos no crezcan extremadamente.<\/div>\n
<\/div>\n
Conclusi\u00f3n<\/strong><\/div>\n
<\/div>\n
Al fin y al cabo, toda base de datos necesita un mantenimiento regular. La compactaci\u00f3n en l\u00ednea es una gran ventaja, pero hay que probar el sistema y configurar los par\u00e1metros de compactaci\u00f3n adecuadamente para que no afecte a la carga del sistema.<\/div>\n
<\/div>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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