分布式读

读冲突

分布式中数据库有多份数据,各份数据可能存在不一致性。

mongo 只会写到primary节点上,理论上来说不会有文档冲突,也就是说数据库中的数据都以primary节点为标准。

但是有种情况,一个主节点的数据还没有全部replicate 到secondary 节点,它down 了,这部分数据就有不一致性了,当它重新上线后变成了一个secondary 节点,就会有冲突了。需要将之前的这部分更新应用到cluster中。mongo 提供了rollback的功能来实现https://docs.mongodb.com/manual/core/replica-set-rollbacks/#rollbacks-during-replica-set-failover

并发控制

多版本并发控制(MVCC),不同的用户可以基于相同的document操作,支持并发读写,而不用锁,极大的提高了性能,MySQL,Oracle 等关系型数据库也有对此的支持。一般的做法就是在document级别多维护个version的字段。NoSQL cloudant 也支持MVCC(https://docs.cloudant.com/mvcc.html),但是mongo目前并不支持,有个基于java实现的mongo 并发控制mongo MVCC

Read Concern

mongo3.2 才引入read concern,需要在启动mongod时启动,–enableMajorityReadConcern,或者在配置文件中配置。

  • local,默认值。直接读取当前的MongoDB实例,但是可能会读到副本集中不一致的数据,甚至可能回滚。
  • majority策略读取那些已经被副本集大多数成员所认可的数据,因此数据不可能被回滚。

目前majority只被WiredTiger存储引擎所支持。

读发生回滚,这个地方可能有不理解,为什么读操作会有回滚呢。其实在上面已经提到过了,如果设置成local,不能保证读到的数据都已经被写入到replicate set的各个节点,有可能还只是在primary node上。primary node down重新上线后,就会发生roll back.

Read Preference

默认情况下,mongo从primary node读取数据,但是mongo secondary node不仅可以做数据的备份。同样也可以拿来读取,这样可以极大的提高读性能。可以在每个connection 层面配置读路由的节点:

Mongo.setReadPref(mode, tagSet)
  • mode string类型 有五种选择primary(默认值), primaryPreferred, secondary, secondaryPreferred, or nearest.

    primary:只从primary node读取

    primaryPreferred:先从primary node读取,但是如果secondary节点不可达,则查询primaryPreferred

    secondary:只从secondary读取

    secondaryPreferred: 先从secondary node上读取,如果不可达,则从primary node读取。

    nearest: 从最近的节点读取,在多个datacenter 可能会比较有用

  • tagSet array类型 .指定打了某tag的节点 不能用于primary 模式(不是指primary 节点)

db.getMongo().setReadPref('secondaryPreferred',
                          [ { "dc": "east", "use": "production" }]

如果选用了不是primary节点,必须要接受数据的不一致性,primary 节点的数据是异步复制到secondary 节点上,所以secondary 节点上的数据有可能不是最新的。

总结

mongo 读配置和写配置其实有点类似,都是需要在低延迟和高一致性做权衡,只是mongo中分primary和secondary两种节点,所以配置起来没有cassandra那么的灵活

  1. 低延迟, 应用能够忍受可能的过时数据。使用secondaryPreferred,local concern
  2. 一致性要求高 使用primary,majority

    多数时候可能需要读写一起考虑,关于写可以考虑这篇文章mongo 写分析

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