MongoDB支持客户端灵活配置写入策略(writeConcern),以满足不同场景的需求。

db.collection.insert({x: 1}, {writeConcern: {w: 1}})

writeConcern选项

MongoDB支持的WriteConncern选项如下

  1. w: <number>,数据写入到number个节点才向用客户端确认

    • {w: 0} 对客户端的写入不需要发送任何确认,适用于性能要求高,但不关注正确性的场景
    • {w: 1} 默认的writeConcern,数据写入到Primary就向客户端发送确认
    • {w: "majority"} 数据写入到副本集大多数成员后向客户端发送确认,适用于对数据安全性要求比较高的场景,该选项会降低写入性能
  2. j: <boolean> ,写入操作的journal持久化后才向客户端确认

    • 默认为"{j: false},如果要求Primary写入持久化了才向客户端确认,则指定该选项为true
  3. wtimeout: <millseconds>,写入超时时间,仅w的值大于1时有效。

    • 当指定{w: }时,数据需要成功写入number个节点才算成功,如果写入过程中有节点故障,可能导致这个条件一直不能满足,从而一直不能向客户端发送确认结果,针对这种情况,客户端可设置wtimeout选项来指定超时时间,当写入过程持续超过该时间仍未结束,则认为写入失败。

{w: "majority"}解析

{w: 1}、{j: true}等writeConcern选项很好理解,Primary等待条件满足发送确认;但{w: "majority"}则相对复杂些,需要确认数据成功写入到大多数节点才算成功,而MongoDB的复制是通过Secondary不断拉取oplog并重放来实现的,并不是Primary主动将写入同步给Secondary,那么Primary是如何确认数据已成功写入到大多数节点的?

  1. Client向Primary发起请求,指定writeConcern为{w: "majority"},Primary收到请求,本地写入并记录写请求到oplog,然后等待大多数节点都同步了这条/批oplog(Secondary应用完oplog会向主报告最新进度)。
  2. Secondary拉取到Primary上新写入的oplog,本地重放并记录oplog。为了让Secondary能在第一时间内拉取到主上的oplog,find命令支持一个awaitData的选项,当find没有任何符合条件的文档时,并不立即返回,而是等待最多maxTimeMS(默认为2s)时间看是否有新的符合条件的数据,如果有就返回;所以当新写入oplog时,备立马能获取到新的oplog。
  3. Secondary上有单独的线程,当oplog的最新时间戳发生更新时,就会向Primary发送replSetUpdatePosition命令更新自己的oplog时间戳。
  4. 当Primary发现有足够多的节点oplog时间戳已经满足条件了,向客户端发送确认。

https://yq.aliyun.com/articles/54367?spm=5176.8091938.0.0.JWhNEB

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