mongoDB的读写分离

一、读写分离相关的理论

　　1.1、ReadPreference读偏好

　　1.2脏数据

　　1.3复制集的缺点

　　1.4读隔离 Read Concern

　　1.5写确认 Write Concern

二、springboot中实现读写分离

　　2.1 MongoDB连接池指定读模式

　　2.2、在代码层面动态切换

一、读写分离相关的理论

1.1、ReadPreference读偏好

在副本集Replica Set中才涉及到ReadPreference的设置，默认情况下，读写都是分发都Primary节点执行，但是对于写少读多的情况，我们希望进行读写分离来分摊压力，所以希望使用Secondary节点来进行读取，Primary只承担写的责任（实际上写只能分发到Primary节点，不可修改）。

MongoDB有5种ReadPreference模式：

• primary： 主节点，默认模式，读操作只在主节点，如果主节点不可用，报错或者抛出异常。

• primaryPreferred：首选主节点，大多情况下读操作在主节点，如果主节点不可用，如故障转移，读操作在从节点。

• secondary：从节点，读操作只在从节点， 如果从节点不可用，报错或者抛出异常。

• secondaryPreferred：首选从节点，大多情况下读操作在从节点，特殊情况（如单主节点架构）读操作在主节点。

• nearest：最邻近节点，读操作在最邻近的成员，可能是主节点或者从节点。

1.2脏数据

其实说的就是 MongoDB 的数据持久化，在一个数据写到 journal 并 flush 到磁盘上之前，数据都是脏的，而在复制集内，数据会通过 Oplog 传播到其它节点上，然后重复写入的步骤。

假如这个过程中，主节点挂掉了，之前的某一个 Secondary 提升成为了 Primary，由于数据没有写到大部分节点上，于是新的 Primary 看不到之前的应该写入的新数据，即使这时候旧的 Primary 回来了，它也只能是 Secondary，它之前的那些新数据就会丢失，从而导致数据的回滚。

1.3复制集的缺点

说了优点之后，再说说它的缺点，毕竟 CAP 原理还是统治着分布式领域。在 CAP 原理中，C 表示一致性，A 表示一致性，P 表示分区容忍性。

MongoDB 的默认复制集配置是显然的 CP，因为 ReadPreference 默认为 Primary；如果换成 Secondary 或者 SecondaryPreferred，就相当于 AP 了，C 用了业界默认的最终一致性，因为它的复制是基于 Oplog 的异步方案。

但是，AP 方案容易导致的问题有复制延迟导致的：

注意：这些的例子只是随便举例，不一定会是真实情况。

1. 写后读，或者说是读己写问题：即从 Primary 写入数据后，然后马上从 Secondary 读，这时候由于延迟问题而有可能在 Secondary 读不到最新数据，于是我刚发了个微博，刷新了下反而消失了，过一会儿又出现了；
2. 单调读问题，或者说是时光倒流问题：这时候由于多次从不同的 Secondary 读取数据，比如微博的评论下面，如果两次读到的数据不一致后，容易导致先看到了回复，刷新后却消失了，再过一会儿又出现了；
3. 因果读写不一致问题：与上面的微博例子相似，即出现在一个微博下面，评论的回复比评论先到达的现象；

解决的办法显然是有的，MongoDB 分别从读与写提供了解决方案，让你能够调整配置来取舍复制集中的 C 与 A。

1.4读隔离 Read Concern

目前一共有五种读隔离的设置：

1. local：不保证数据都被写入了大部分节点，我们在使用的时候基本默认的选项；
2. available：3.6 版本引入，与 因果一致性会话 有关，也是不保证数据都被写入了大部分节点，暂时还没用过；
3. majority：保证数据都被写入了大部分节点，但是必须使用 WiredTiger 存储引擎；
4. linearizable：这个也没有用过，意思也不是很清楚，文档大致意思理解为对文档所有的读写都是顺序，或者说线性执行的，会导致花费时间超过 majority，建议与 maxTimeMS 一起食用；
5. snapshot：4.0 版本引入，与多文档的事务有关，也是没用过；

所以除了 local 与 majority，我都不能保证叙述的准确性，毕竟与实际用还是有区别的。但是基本上可以了解到：读隔离的效果是需要用时间去交换的，或者说降低可用性去交换的。

另外特别提一下这句文档中的话：

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.
不管 Read concern 的具体配置，节点上最新的数据，不一定意味着它也是系统中最新的数据。

因为不管 Read concern 如何配置，它始终是从单个节点读的，这个设计的初衷只能保证不读到脏数据。

1.5写确认 Write Concern

{ w: <value>, j: <boolean>, wtimeout: <number> }

对于 w 参数，则有三种，表示写入后得到多少个 Secondary 的确认后再返回：这三个参数，在进行写操作的时候非常有用，常见的设置便是将 j 设置为 true，表示等数据已经写入了磁盘上的 journal 后再返回，这时候即便数据库挂掉，也是能从 journal 中恢复的，注意这不是 oplog 它是高层次的日志，而 journal 是低层次的日志，是可以用来故障恢复后重建当前节点数据的日志5。

1. 数字：那就是确切的个数了；
2. majority：自动帮你计算 n/2 + 1；
3. tag set，标签组：即制定哪几个 tag 的 Secondary；

最后一个 wtimeout，则是在制定 w 参数的时候，推荐一并设置，防止超时，毕竟这种确认是牺牲性能的，很可能导致超时。

看到这里，大致可以得出结论，MongoDB 将读隔离与写确认交给客户端去取舍，一定程度上解决了复制延迟导致的业务问题，而本质上，这种解决方案的原理就在于用事务6

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readConcern 的是为了在于解决脏读问题，用户从 MongoDB 的 primary 上读的数据并没有同步到大多数节点，然后 primary 宕机恢复， primary节点会将未同步到大多数节点的数据回滚，导致用户读到了脏数据。

当指定 readConcern 级别为majority ，能保证用户读到的数据已经写入到大多数节点，而这样的数据肯定不会发生回滚，避免了脏读的问题。

需要注意的是，readConcern 只是保证读到的数据不会发生回滚，但并不能保证读到的数据最新。

参考官网：

误区： majority并非从多节点读取，依然是单节点读取。

readConcern 原理

snapshot 0,1,2,3......N的状态是committed/uncommitted

同步到大多数节点时，对应的snapshot会标记为commmited。

用户读取：读最新的 commited 状态的 snapshot，这样就保证了读到的数据是已经同步到大多数节点。

secondary节点在自身oplog发生变化会同步信息到primary。

primary节点统计超过半数的节点的同步信息就修改该snapshot为uncommitted->commited。

同时secondary拉取oplog的同时从primary节点得到最新一条已经同步到大多数节点的oplog，更新自身的 snapshot 状态。

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mongodb 的读写一致性由 WriteConcern 和 ReadConcern 两个参数保证。

writeConcern

readConcern

两者组合可以得到不同的一致性等级。

指定 writeConcern:majority 可以保证写入数据不丢失，不会因选举新主节点而被回滚掉。

readConcern:majority + writeConcern:majority 可以保证强一致性的读

readConcern:local + writeConcern:majority 可以保证最终一致性的读

mongodb 对configServer全部指定writeConcern:majority 的写入方式，因此元数据可以保证不丢失。

对 configServer 的读指定了 ReadPreference:PrimaryOnly 的方式，在 CAP 中舍弃了A与P得到了元数据的强一致性读。

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二、springboot中的MongoDB读写分离实现

2.1 MongoDB连接池指定读模式

再重申下在副本集Replica Set中才涉及到ReadPreference的设置才有意义。

连接池的配置中主要注意几个参数：

// 客户端配置（连接数、副本集群验证）
MongoClientOptions.Builder builder = new MongoClientOptions.Builder();
//...
builder.readPreference(ReadPreference.secondaryPreferred());
builder.readConcern(ReadConcern.MAJORITY);
//...
MongoClientOptions mongoClientOptions = builder.build();

 

xml示例(没有测试过)：

<!-- mongodb配置 -->
<mongo:mongo id="mongo"  host="${mongo.host}" port="${mongo.port}" write-concern="NORMAL" >
    <mongo:options 
        connections-per-host="${mongo.connectionsPerHost}"
        threads-allowed-to-block-for-connection-multiplier="${mongo.threadsAllowedToBlockForConnectionMultiplier}"
        connect-timeout="${mongo.connectTimeout}" 
        max-wait-time="${mongo.maxWaitTime}"
        auto-connect-retry="${mongo.autoConnectRetry}" 
        socket-keep-alive="${mongo.socketKeepAlive}"
        socket-timeout="${mongo.socketTimeout}" 
        slave-ok="${mongo.slaveOk}"
        write-number="1" 
        write-timeout="0" 
        write-fsync="false"
    />
</mongo:mongo>

<!-- mongo的工厂，通过它来取得mongo实例,dbname为mongodb的数据库名，没有的话会自动创建 -->
<mongo:db-factory id="mongoDbFactory" dbname="uba" mongo-ref="mongo" />

<!-- 读写分离级别配置  -->
<!-- 首选主节点，大多情况下读操作在主节点，如果主节点不可用，如故障转移，读操作在从节点。 -->
<bean id="primaryPreferredReadPreference" class="com.mongodb.TaggableReadPreference.PrimaryPreferredReadPreference" />
<!-- 最邻近节点，读操作在最邻近的成员，可能是主节点或者从节点。  -->
<bean id="nearestReadPreference" class="com.mongodb.TaggableReadPreference.NearestReadPreference" />
<!-- 从节点，读操作只在从节点， 如果从节点不可用，报错或者抛出异常。存在的问题是secondary节点的数据会比primary节点数据旧。  -->
<bean id="secondaryReadPreference" class="com.mongodb.TaggableReadPreference.SecondaryReadPreference" />
<!-- 优先从secondary节点进行读取操作，secondary节点不可用时从主节点读取数据  -->
<bean id="secondaryPreferredReadPreference" class="com.mongodb.TaggableReadPreference.SecondaryPreferredReadPreference" />
<!-- mongodb的主要操作对象，所有对mongodb的增删改查的操作都是通过它完成 -->
<bean id="mongoTemplate" class="org.springframework.data.mongodb.core.MongoTemplate">
    <constructor-arg name="mongoDbFactory" ref="mongoDbFactory" />
    <property name="readPreference" ref="primaryPreferredReadPreference" />
</bean>

 

对应的配置（在建立mongoDB的连接时，指定ReadPreference）

请仔细看好 spring.data.mongodb.uri 的配置，他的格式如下，可以参考mongodb连接：

mongodb://[username:password@]host1[:port1][,host2[:port2],...[,hostN[:portN]]][/[database][?options]]

例子：

# MongoDB URI配置 重要，添加了用户名和密码验证
spring.data.mongodb.uri=mongodb://zhuyu:zhuyu@192.168.68.138:27017,192.168.68.137:27017,192.168.68.139:27017/ai?slaveOk=true&replicaSet=zypcy&write=1&readPreference=secondaryPreferred&connectTimeoutMS=300000

#每个主机的连接数
spring.data.mongodb.connections-per-host=50
#线程队列数，它以上面connectionsPerHost值相乘的结果就是线程队列最大值
spring.data.mongodb.threads-allowed-to-block-for-connection-multiplier=50
spring.data.mongodb.connect-timeout=5000
spring.data.mongodb.socket-timeout=3000
spring.data.mongodb.max-wait-time=1500
#控制是否在一个连接时，系统会自动重试
spring.data.mongodb.auto-connect-retry=true
spring.data.mongodb.socket-keep-alive=true

验证读写分离是否生效：

创建一个 Rest风格的 IndexController ，提供：添加与查询接口，访问这2个接口，看控制台输出，是否查操作自动分配到从库，写操作分配到主库

@RequestMapping("/index")
@RestController
public class IndexController {

    @Autowired private MongoTemplate mongoTemplate;

    @RequestMapping("/getList")
    public List<TestModel> getList(){
        List<TestModel> list = mongoTemplate.findAll(TestModel.class,"test");
        return list;
    }

    @RequestMapping("/add")
    public String add(){
        TestModel model = new TestModel("zhuyu" + System.currentTimeMillis());
        mongoTemplate.insert(model , "test");
        return "success";
    }
}

2.2、在代码层面动态切换

通过mongoTemplate对象动态指定 mongoTemplate.setReadPreference(readPreference);

例如，在同一个应用中定义2个mongoTemplate对象，一个设置从primary读，一个设置从Secondary读，根据应用场景选择不同的mongoTemplate

 

三、MongoDB读写分离验证

 

调整优先级的方法1：

改优先级,登录指定shard主节点，mongo ip:22001 -u root --password=xxxx --authenticationDatabase admin
1. 先删除节点,rs.remove("ip1:22002")
2. 再添加回节点，指定优先级
rs.add({
_id: 0,
host: "ip1:22002",
priority: 5
})
3. 执行rs.reconfig()使配置生效
rs.add({
_id: 0,
host: "ip1:22002",
priority: 5
})

调整优先级的方法2：

 

 分别进行读/写的场景压测，看服务器资源的消耗情况就知道读写分离是否生效了。

转自：

https://blog.csdn.net/zhuyu19911016520/article/details/82998162?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-3&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-3

https://blog.xizhibei.me/2019/05/05/mongodb-replica-set/

https://blog.csdn.net/cxu123321/article/details/108897067