MongoDB是開源文檔型NoSQL數(shù)據(jù)庫，它的數(shù)據(jù)模型靈活，具有高擴展性、高可用性、易用性等特點，能夠存儲半結構化的數(shù)據(jù)，并且有豐富的查詢語言和索引類型，當前MongoDB已廣泛的用在各企業(yè)的核心業(yè)務系統(tǒng)中。MongoDB也是db-engines排名最高的非關系型數(shù)據(jù)庫。

圖片來源：db-engines

在MongoDB讀取數(shù)據(jù)主要是受read concern（讀策略）、read preference （讀偏好設置 ）兩個參數(shù)控制，其中readconcern決定在讀取副本集和分片集數(shù)據(jù)時的一致性和隔離性，而readpreference 決定客戶端驅動讀取哪個數(shù)據(jù)節(jié)點的數(shù)據(jù)。它們的配合使用，可以提高MongoDB 集群的性能，以及在數(shù)據(jù)一致性和讀性能上做平衡。

readconcern 一致性讀策略

Readconcern 主要解決臟讀問題，從3.2版本后開始支持。比如PSA集群，用戶從 MongoDB 的 primary 上讀取數(shù)據(jù)后，這條數(shù)據(jù)并沒有同步從數(shù)節(jié)點，然后 primary 就故障了。此時不同的Readconcern值，MongoDB 返回數(shù)據(jù)的處理方式是不同的。

Readconcern有幾個不同的參數(shù)，分別是local、available、majority、linearizable、snapshot ，數(shù)據(jù)庫在這些參數(shù)下的一致性是由弱到強遞增的。

?幾種模式介紹?

• Local

表示讀取的數(shù)據(jù)從實例中返回數(shù)據(jù)，但不保證數(shù)據(jù)是否被持久化（即可能被回滾）。該參數(shù)默認值為local。

• Available

表示讀取的數(shù)據(jù)從實例中返回數(shù)據(jù)，但不保證數(shù)據(jù)是否被持久化（即可以回滾）。乍一看available和local沒有啥區(qū)別，對于副本集架構兩者是相同的，主要區(qū)別場景是分片群集。在分片集群下，數(shù)據(jù)遷移會出現(xiàn)孤兒文檔（orphaned document），available模式可以從延遲最低的節(jié)點獲取數(shù)據(jù)，而local則直接返回數(shù)據(jù)。該參數(shù)是3.6版的新功能。

• Majority

表示讀取返回多數(shù)副本集成員已確認的數(shù)據(jù)，這個數(shù)據(jù)是持久化的不會被回滾。需要注意，在Majority下只能保證讀到的數(shù)據(jù)“不會發(fā)生回滾”，但并不能保證讀到的數(shù)據(jù)一定是最新的，官方也明確做了說明。

Regardless of the read concern level, the most recent data on a node may not reflect the most recent version of the data in the system。

• linearizable

線性讀取數(shù)據(jù)。根據(jù)官方資料翻譯成中文：該查詢返回的數(shù)據(jù)，反映了在讀取操作開始之前完成的所有成功的多數(shù)確認寫入。查詢可能會等待并發(fā)執(zhí)行的寫操作傳播到大多數(shù)副本集成員，然后返回結果。也就是在這種模式下，讀可能需要等待其他寫操作完成。

• snapshot

從最新的快照中讀取數(shù)據(jù)。如果事務不是因果一致的會話的一部分，并且數(shù)據(jù)的寫入?yún)?shù)writeconcern 值也是majority下，那將從多數(shù)提交數(shù)據(jù)的快照中讀取數(shù)據(jù)。

一般在生產(chǎn)推薦配置成Majority，這種模式是在數(shù)據(jù)安全和性能上相對平衡的選擇，但是使用Majority也有要求和問題。首先它只支持WiredTiger引擎，其次需要寫入?yún)?shù)writeconcern 也是majority 才會生效，最后在Majority下也不能完全保證解決了臟讀問題。

?Majority 實現(xiàn)?

MongoDB 在readconcern majority 下，數(shù)據(jù)庫會起一個單獨的snapshot 線程，周期性的對當前的數(shù)據(jù)集進行 snapshot，并記錄 snapshot 最新 oplog的時間戳，得到一個映射表。

當 oplog 同步到大多數(shù)節(jié)點時，對應節(jié)點的 snapshot 才會標記為 commmited，用戶讀取時，從最新的 commited 狀態(tài)的 snapshot 讀取數(shù)據(jù)，就能保證讀到的數(shù)據(jù)一定已經(jīng)同步到的大多數(shù)節(jié)點。那如何判斷oplog 已經(jīng)同步到大多數(shù)節(jié)點？

對于primary來說，當secondary 節(jié)點的oplog發(fā)生變化時，會通過命令將 oplog 進度立即通知給 primary，同時節(jié)點間的心跳消息里也會包含最新 oplog 的信息。這樣primary 節(jié)點能很快知道數(shù)據(jù)是否已經(jīng)同步到大多數(shù)節(jié)點的，并更新 snapshot 的狀態(tài)。比如當t2已經(jīng)寫入到大多數(shù)據(jù)節(jié)點時，snapshot1、snapshot2都可以更新為 commited 狀態(tài)。

對于secondary 節(jié)點來說，在拉取 oplog 時，primary 節(jié)點會將“最新的數(shù)據(jù)已同步到大多數(shù)節(jié)點的”的信息返回給 secondary 節(jié)點，然后secondary 節(jié)點通過這個oplog時間戳來更新自身的 snapshot 狀態(tài)。

readpreference 讀偏好設置

MongoDB 讀控制策略除了readconcern策略外，還有readpreference 。它主要控制數(shù)據(jù)庫客戶端驅動從哪個節(jié)點讀取數(shù)據(jù)。這個特性可以方便地實現(xiàn)讀寫分離、就近讀取等策略。

readpreference 是由三部分組成，分別是mode、maxStalenessSeconds 、tag set，其中mode支持五種類型，分別是：primary、primaryPreferred、Secondary、secondaryPreferred、nearest，我們先看幾種模式的具體含義。

?幾種模式介紹?

• primary

默認模式。讀操作只在主節(jié)點，如果主節(jié)點不可用，報錯或者拋出異常。這種策略適用于應用程序需要嚴格的一致性，但可用性不是首要考慮因素的情況。

• primaryPreferred

大多情況下讀操作在主節(jié)點，如果主節(jié)點不可用，如故障轉移，讀操作在從節(jié)點。

• secondary

僅從secondary節(jié)點中讀取，如果secondary節(jié)點不可用，讀將會報錯。

• secondaryPreferred

大多情況下讀操作在從節(jié)點，特殊情況（如沒有從節(jié)點）讀操作在主節(jié)點。

• nearest

根據(jù)指定的延遲閾值，隨機地從符合條件的數(shù)據(jù)節(jié)點中讀取操作，不管該節(jié)點是主還是從節(jié)點。

?maxStalenessSeconds?

MongoDB 3.4 以后版本新增maxStalenessSeconds參數(shù)。集群的從節(jié)點可能因為網(wǎng)絡阻塞、磁盤吞吐低、長時間執(zhí)行等原因，使從節(jié)點落后于主節(jié)點。當從節(jié)點延遲時間超過了該參數(shù)定義的值，客戶端不會從該節(jié)點讀取數(shù)據(jù)。maxStalenessSeconds 不能與primary 模式兼容，只能在其他四種模式下使用。

當選擇了使用該參數(shù)控制讀取數(shù)據(jù)，客戶端會通過比較從節(jié)點和主節(jié)點的最后一次寫時間來估計從節(jié)點的過期程度。客戶端會把連接指向小于等于maxStalenessSeconds的從節(jié)點。另外，需要注意maxStalenessSeconds最小值是90秒，如果小于該值將報錯。

You must specify a maxStalenessSeconds value of 90 seconds or longer: specifying a smaller maxStalenessSeconds value will raise an error.

?標簽集?

如果一個復制集中的成員有tag，就可以通過下面的辦法讀取到帶有具體標簽的成員上。例如，如果某個節(jié)點有這樣的成員標簽：

{ "region": "South", "datacenter": "A" }

那么以下tag set可以將讀操作指到上述成員（或具有相同標記的其他成員）：

[ { "region": "South", "datacenter": "A" }, { } ]     // Find members with both tag values. If none are found, read from any eligible member.
[ { "region": "South" }, { "datacenter": "A" }, { } ] // Find members with the specified region tag. Only if not found, then find members with the specified datacenter tag. If none are found, read from any eligible member.
[ { "datacenter": "A" }, { "region": "South" }, { } ] // Find members with the specified datacenter tag. Only if not found, then find members with the specified region tag. If none are found, read from any eligible member.
[ { "region": "South" }, { } ]                        // Find members with the specified region tag value. If none are found, read from any eligible member.
[ { "datacenter": "A" }, { } ]                        // Find members with the specified datacenter tag value. If none are found, read from any eligible member.
[ { } ]                                               // Find any eligible member.

?訪問案例?

總結上面的內容，可以通過下面三種方式去定義不同的readpreference策略。

復制集訪問方式：
mongodb://db0.test.com,db1.test.com,db2.test.com/?replicaSet=myRepl&readPreference=secondaryPreferred&maxStalenessSecnotallow=150
分片集群方式：
mongodb://mongos1.test.com,mongos2.test.com/?readPreference=secondaryPreferred&maxStalenessSecnotallow=150
帶tag的定式：
mongodb://mongos1.test.com/?readPreference=secondaryPreferred&readPreferenceTags=dc:ny,rack:r1&readPreferenceTags=dc:ny&readPreferenceTags=xxx

總結

通過上文介紹，我們知道MongoDB讀數(shù)據(jù)策略，有readconcern和readpreference兩個重要的概念。其中readconcern是讀數(shù)據(jù)時的數(shù)據(jù)一致性級別，它決定了決定讀取數(shù)據(jù)時讀到什么樣的數(shù)據(jù)。通常結合可用性和性能，會將readconcern設置為majority。而readpreference決定讀哪個節(jié)點的數(shù)據(jù)，主要用于實現(xiàn)讀寫分離上。另外，MongoDB還提供了其他的配置選項，如寫數(shù)據(jù)策略（writeconcern）這將在后面的文章中介紹。

作者介紹

司馬遼太杰是 NineData 工程師。NineData 向企業(yè)和個人提供高效、安全的數(shù)據(jù)庫SQL開發(fā)、數(shù)據(jù)庫備份、數(shù)據(jù)復制/遷移/集成、數(shù)據(jù)對比等能力的產(chǎn)品，它是開箱即用的SaaS服務，可以快速提升企業(yè)SQL開發(fā)效率，保障企業(yè)數(shù)據(jù)安全。近期，NineData 即將會支持MongoDB、Redis等NoSQL數(shù)據(jù)庫。NineData 官網(wǎng)地址：??https://ninedata.cloud??。

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