mongodb 分布式读写操作(1)

mongodb shared cluster 和 replica set 架构应用非常广泛。在生产环境中，这两种架构随着业务量，数据量的增长以及高可用性的需求，日渐提上日程，系统架构从单台慢慢转向集群的架构，所有底层设施集群化。

一. 分布式读操作文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/mongodb/mongodb-distributed-read-and-write-operations-1/

介绍分片集群和副本集如何影响读操作的性能。文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/mongodb/mongodb-distributed-read-and-write-operations-1/

1.1 分片集群读操作文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/mongodb/mongodb-distributed-read-and-write-operations-1/

分片集群允许数据分割到集群内的不同mongod实例上，这对应用程序来说几乎是透明的。文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/mongodb/mongodb-distributed-read-and-write-operations-1/

对于分片集群，应用程序发出操作与集群相关的mongos实例。文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/mongodb/mongodb-distributed-read-and-write-operations-1/

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读操作直接定向到一个特定的分片上，集群读操作是最有效的。文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/mongodb/mongodb-distributed-read-and-write-operations-1/

查询到分片集合应该包括集合分片片键。 当一个查询包含分片片键，mongos从config  server使用集群元数据将查询路由到分片。文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/mongodb/mongodb-distributed-read-and-write-operations-1/

查询条件包括分片关键。查询路由器mongos将查询直接到定位到相应的分片。文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/mongodb/mongodb-distributed-read-and-write-operations-1/

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如果查询不包含分片片键，mongos将查询广播到集群中的所有分片。 这种分散聚集查询是非常低效的。对于大型集群，这种操作是要命的。文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/mongodb/mongodb-distributed-read-and-write-operations-1/

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1.2 复制集读操作文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/mongodb/mongodb-distributed-read-and-write-operations-1/

副本集使用读的优先模式来决定在哪里以及如何路由读操作到副本集的成员。文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/mongodb/mongodb-distributed-read-and-write-operations-1/

默认情况下，应用程序读操作在复制集的primary上。从primary读可以保证文档的最新版本，因为复制集是异步复制的。然后，通过分配部分或者全部读操作到复制集的secondary节点上，可以提高读取吞吐量或减少等待时间，对实时性应用程序需要并不高。文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/mongodb/mongodb-distributed-read-and-write-operations-1/

可以通过修改读操作的优先模式来更改读的特性。文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/mongodb/mongodb-distributed-read-and-write-operations-1/

读操作的模式有：文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/mongodb/mongodb-distributed-read-and-write-operations-1/

根据应用程序的需求，选择不同的读操作模式。文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/mongodb/mongodb-distributed-read-and-write-operations-1/

最大限度的一致性：在任何情况下，避免读取到旧数据，使用primary模式。在没有primary节点，发生在选举阶段，或大部分节点不可用，将阻塞所有的读取操作。文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/mongodb/mongodb-distributed-read-and-write-operations-1/

最大限度的高可用性：尽可能的保证读操作，使用 primaryPreferred 模式。当有一个primary节点会得到一致性读，如果没有，仍然可以查询secondary节点。

减少等待时间 ：要始终从低延迟的节点读取，使用nearest。驱动和mongos从最少延迟读取。nearest不保证一致性。如果复制延迟，查询可能返回过期数据。nearest只反映网络的延迟，并不能反映I/O和CPU的负载。

从secondary节点读取，并不能反映primary当前的状态，异步复制下，secondary节点可能落后primary节点一定的时间。通常情况下，应用程序不要求这种严格的一致性，对于高可用性的要求是最多的。

二. 分布式写操作

介绍MongoDB中如何引导的分片集群和副本集的写操作，并且这些写操作的性能特点。具体内容请关注下节内容。