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Amazon DocumentDB のガベージコレクション

Amazon DocumentDB は、更新オペレーションごとにドキュメントエントリとインデックスエントリの新しいバージョンを作成するマルチバージョン同時実行制御 (MVCC) データベースアーキテクチャを実装します。このアーキテクチャにより、トランザクションの分離が可能になり、あるトランザクションの変更が別のトランザクションに表示されなくなります。

Amazon DocumentDB のガベージコレクションについて

ガベージコレクション (GC) は、Amazon DocumentDB で最適なシステムパフォーマンスと可用性を維持する自動化されたバックグラウンドプロセスです。多くの最新のデータベースと同様に、Amazon DocumentDB の MVCC アーキテクチャは、更新ごとに新しいドキュメントバージョンとインデックスバージョンを作成します。各書き込みオペレーションは、有限カウンターから一意の MVCC ID を消費します。これらの IDsは、ドキュメントバージョンが属するトランザクションと、コミットされたかロールバックされたかを識別します。時間の経過とともに、これらの古いバージョンとその MVCC IDsが蓄積され、パフォーマンスの低下を防ぐためにクリーンアップが必要になります。

ガベージコレクションの機能

ガベージコレクターには 3 つの重要な機能があります。

ガベージコレクションプロセス

GC プロセスはコレクションごとに動作し、異なるコレクションで複数のプロセスを同時に実行できます。このプロセスは 4 つのシーケンシャルフェーズで構成されます。

ガベージコレクションが古いドキュメントバージョンの処理を完了すると、システムから最も古い MVCC ID が削除されます。このクリーンアップは、MVCC ID をリサイクルして MVCC ID のオーバーフローを防ぎ、クラスター全体の新しい書き込みオペレーションで使用できるようにするために不可欠です。このリサイクルプロセスがないと、システムは最終的に有限の MVCC ID カウンターを使い果たし、読み取り専用状態になります。

ガベージコレクションのスケジューリング

ガベージコレクションは、定期的にバックグラウンドで自動的に実行されます。タイミングと頻度は、システム負荷、使用可能なリソース、書き込み容量、MVCC ID 消費レベルに基づいて動的に調整されます。書き込みアクティビティが多い場合、GC プロセスはより頻繁に実行され、ドキュメントバージョン数の増加を管理します。

ストレージアーキテクチャと拡張ストレージ

Amazon DocumentDB は、ドキュメントストレージを 2 つの異なるセグメントに分割する高度なストレージアーキテクチャを使用します。

ベースストレージセグメント

ベースストレージセグメントには、プライマリドキュメントデータとメタデータが含まれます。このセグメントは以下を保存します。

拡張ストレージセグメント

拡張ストレージセグメントは、標準ストレージページサイズを超えるドキュメントを処理するように設計された特殊なラージドキュメントオブジェクトストアを使用します。このセグメントは以下を提供します。

拡張ストレージセグメントは、以下にとって特に有益です。

ガベージコレクションのモニタリング

クラスターレベルのメトリクス

AvailableMVCCIds

LongestActiveGCRuntime

コレクションレベルのメトリクス

MVCCIDStats: MVCCIdScale

gcRuntimeStats

storageSizeStats

unusedStorageSize (コレクションレベル)

documentFragmentStats

インデックスレベルのメトリクス

unusedStorageSize (インデックスレベル)

collStats 出力の例

次の例は、ガベージコレクションとストレージメトリクスを含む一般的なcollStats出力を示しています。

{
    "ns" : "Mvcc_consumption_test_db.mvcc_test_collection",
    "MVCCIdStats" : {
        "MVCCIdScale" : 0.03
    },
    "gcRuntimeStats" : {
        "numRuns" : 1,
        "historicalAvgRuntime" : 3295,
        "historicalMaxRuntime" : 3295,
        "lastRuntime" : 3295,
        "lastRuntimeStart" : ISODate("2025-06-24T08:47:14Z")
    },
    "documentFragmentStats" : {
        "totalDocFragmentsCount" : 45000000,
        "deadDocFragmentsCount" : 2250000,
        "deadDocFragmentsPercent" : 5.0,
        "deadDocFragmentBytes" : 98304000,
        "storageSegmentBase" : {
            "totalDocFragmentsCount" : 30000000,
            "deadDocFragmentsCount" : 1500000,
            "deadDocFragmentsPercent" : 5.0,
            "deadDocFragmentBytes" : 65536000
        },
        "storageSegmentExtended" : {
            "totalDocFragmentsCount" : 15000000,
            "deadDocFragmentsCount" : 750000,
            "deadDocFragmentsPercent" : 5.0,
            "deadDocFragmentBytes" : 32768000
        }
    },
    "collScans" : 14,
    "count" : 30000000,
    "size" : 1320000000,
    "avgObjSize" : 44,
    "storageSize" : 6461497344,
    "storageSizeStats" : {
        "storageSegmentBase" : 4307664896,
        "storageSegmentExtended" : 2153832448
    },
    "capped" : false,
    "nindexes" : 2,
    "totalIndexSize" : 9649553408,
    "indexSizes" : {
        "_id_" : 1910661120,
        "c_1" : 7738892288
    },
    "unusedStorageSize" : {
        "unusedBytes" : 4201881600,
        "unusedPercent" : 65.05,
        "storageSegmentBase" : {
            "unusedBytes" : 2801254400,
            "unusedPercent" : 65.05
        },
        "storageSegmentExtended" : {
            "unusedBytes" : 1400627200,
            "unusedPercent" : 65.05
        }
    },
    "cacheStats" : {
        "collBlksHit" : 171659016,
        "collBlksRead" : 754061,
        "collHitRatio" : 99.5627,
        "idxBlksHit" : 692563636,
        "idxBlksRead" : 1177921,
        "idxHitRatio" : 99.8303
    },
    "idxScans" : 41823984,
    "opCounter" : {
        "numDocsIns" : 0,
        "numDocsUpd" : 20911992,
        "numDocsDel" : 0
    },
    "lastReset" : "2025-06-24 05:57:08.219711+00",
    "ok" : 1,
    "operationTime" : Timestamp(1750968826, 1)
}

よくある質問

ガベージコレクションが効率的に機能していないかどうかを確認するにはどうすればよいですか?

非効率的なガベージコレクションを示す次の警告サインをモニタリングします。

ガベージコレクションはデータベースのパフォーマンスに影響しますか?

通常の条件下では、ガベージコレクションのパフォーマンスへの影響は最小限です。ただし、ガベージコレクションが遅れると、以下が発生する可能性があります。

ガベージコレクションを手動でトリガーできますか?

いいえ。Amazon DocumentDB のガベージコレクションを手動でトリガーすることはできません。システムは、内部メンテナンスオペレーションの一部としてガベージコレクションを自動的に管理します。

運用上のベストプラクティスとして設定する必要があるアラームは何ですか?

Amazon DocumentDB システムの最適なパフォーマンスを確保するために、クラスターレベルとコレクションレベルの両方でモニタリングをセットアップすることをお勧めします。

クラスターレベルのモニタリングでは、まずしきい値が 13 億のAvailableMVCCIdsメトリクスの Amazon CloudWatch アラームを作成します。これにより、メトリクスが 0 に達する前にアクションを実行するのに十分な時間が与えられます。ゼロに達した時点で、クラスターは読み取り専用モードになります。このメトリクスは、特定の使用パターンに基づいて変動する場合があることに注意してください。一部のお客様は、ガベージコレクションが作業を完了すると 13 億を下回ってから 15 億を回復します。

また、Amazon CloudWatch を介してLongestActiveGCRuntimeメトリクスをモニタリングすることも重要です。このメトリクスは、gcRuntimeStats とともに、システム全体でのガベージコレクションのパフォーマンスを理解するのに役立ちます。

コレクションレベルのモニタリングでは、次の主要なメトリクスに焦点を当てます。

書き込みオペレーションが頻繁なコレクションでは、ガベージコレクターの作業が増えるため、特に注意が必要です。ガベージコレクションがワークロードに遅れないように、書き込みアクティビティが多いコレクションでは、これらのメトリクスをより頻繁にチェックすることをお勧めします。

これらのモニタリングレコメンデーションが出発点となることに注意してください。システムの動作に慣れたら、特定の使用パターンと要件に合わせてこれらのしきい値を調整することをお勧めします。

AvailableMVCCIds が 13 億を下回った場合はどうすればよいですか?

AvailableMVCCIds メトリクスが 13 億を下回る場合は、クラスターが読み取り専用モードにならないようにすぐにアクションを実行することをお勧めします。まずインスタンスサイズをスケールアップして、ガベージコレクターにより多くのコンピューティングリソースを提供することをお勧めします。これは、アプリケーションが通常のオペレーションを継続し、ガベージコレクターに追いつくために必要な追加の能力を与えることができるため、当社の主な推奨事項です。

単独でスケールアップしても状況が改善しない場合は、書き込みオペレーションの削減を検討することをお勧めします。MVCCIdScale メトリクスを使用して、注意が必要な古い MVCC ID を含む特定のコレクションを特定します。さらに、モニタリングdocumentFragmentStatsして、ガベージコレクションの非効率に寄与している可能性のあるデッドフラグメントの割合が高いコレクションを特定します。

これらのコレクションを特定したら、ガベージコレクションが追いつくことができるように、それらのコレクションへの書き込みオペレーションを一時的に減らす必要がある場合があります。復旧期間中は、AvailableMVCCIds メトリクスを注意深くモニタリングして、アクションが望ましい効果を持っていることを確認することをお勧めします。AvailableMVCCIds 値が 15 億以上に戻ると、クラスターは正常と見なされます。

これらのステップは、システムが重大な状態になる前に復旧するための予防策であることに注意してください。メトリクスが 13 億を下回った後に早くアクションを実行すればするほど、書き込みオペレーションへの影響を回避できる可能性が高くなります。