MongoDB journal与oplog解惑

MongoDB中4种日志的详细介绍 前言 任何一种数据库都有各种各样的日志,MongoDB也不例外。MongoDB中有4种日志,分别是系统日志、Journal日志、oplog主从日志、慢查询日志等。这些日志记录着MongoDB数据库不同方面的踪迹。下面分别介绍这几种日志。 系统日志 系统日志在MongoDB数据库中很重要,它记录着MongoDB启动和停止的操作,以及服务器在运行过程中发生的任何异常信息。 配置系统日志的方法比较简单,在启动mongod时指定logpath参数即可 mongod -logpath=/data/log/mongodb/serverlog.log -logappend 系统日志会向logpath 立即下载

journal

journal 是 MongoDB 存储引擎层的概念,目前 MongoDB主要支持 mmapv1、wiredtiger、mongorocks 等存储引擎,都支持配置journal。

MongoDB 所有的数据写入、读取最终都是调存储引擎层的接口来存储、读取数据,journal 是存储引擎存储数据时的一种辅助机制。

以wiredtiger 为例,如果不配置 journal,写入 wiredtiger 的数据,并不会立即持久化存储;而是每分钟会做一次全量的checkpoint(storage.syncPeriodSecs配置项,默认为1分钟),将所有的数据持久化。如果中间出现宕机,那么数据只能恢复到最近的一次checkpoint,这样最多可能丢掉1分钟的数据。

所以建议「一定要开启journal」,开启 journal 后,每次写入会记录一条操作日志(通过journal可以重新构造出写入的数据)。这样即使出现宕机,启动时 Wiredtiger 会先将数据恢复到最近的一次checkpoint的点,然后重放后续的 journal 操作日志来恢复数据。

MongoDB 里的 journal 行为 主要由2个参数控制,storage.journal.enabled 决定是否开启journal,storage.journal.commitInternalMs 决定 journal 刷盘的间隔,默认为100ms,用户也可以通过写入时指定 writeConcern 为 {j: ture} 来每次写入时都确保 journal 刷盘。

oplog

oplog 是 MongoDB 主从复制层面的一个概念,通过 oplog 来实现复制集节点间数据同步,客户端将数据写入到 Primary,Primary 写入数据后会记录一条 oplog,Secondary 从 Primary(或其他 Secondary )拉取 oplog 并重放,来确保复制集里每个节点存储相同的数据。

oplog 在 MongoDB 里是一个普通的 capped collection,对于存储引擎来说,oplog只是一部分普通的数据而已。

MongoDB 的一次写入

MongoDB 复制集里写入一个文档时,需要修改如下数据

  1. 将文档数据写入对应的集合
  2. 更新集合的所有索引信息
  3. 写入一条oplog用于同步

上面3个修改操作,需要确保要么都成功,要么都失败,不能出现部分成功的情况,否则

  1. 如果数据写入成功,但索引写入失败,那么会出现某个数据,通过全表扫描能读取到,但通过索引就无法读取
  2. 如果数据、索引都写入成功,但 oplog 写入不成功,那么写入操作就不能正常的同步到备节点,出现主备数据不一致的情况

MongoDB 在写入数据时,会将上述3个操作放到一个 wiredtiger 的事务里,确保「原子性」。

beginTransaction();
writeDataToColleciton();
writeCollectionIndex();
writeOplog();
commitTransaction();

这里写图片描述
wiredtiger 提交事务时,会将所有修改操作应用,并将上述3个操作写入到一条 journal 操作日志里;后台会周期性的checkpoint,将修改持久化,并移除无用的journal。

从数据布局看,oplog 与 journal 的关系

这里写图片描述

谁先写入??

  1. oplog 与 journal 是 MongoDB 里不同层次的概念,放在一起比先后本身是不合理的。
  2. oplog 在 MongoDB 里是一个普通的集合,所以 oplog 的写入与普通集合的写入并无区别。
  3. 一次写入,会对应数据、索引,oplog的修改,而这3个修改,会对应一条journal操作日志。

转自:http://www.mongoing.com/archives/3988

从零开始深入理解 AI Agent(完整版) AI Agent(智能体)是一个能够自主感知环境、做出决策、执行行动并记忆经验的智能系统。特性传统程序AI Agent决策方式固定逻辑(if-else)动态推理(LLM 思考)灵活性需要重新编程自然语言描述即可能力边界明确限定可通过工具扩展学习能力无可通过记忆积累经验│ 感知 │ ───→ │ 推理 │ ───→ │ 行动 │↑ │ ││ ↓ ││ 记忆 │ ←─── │ 反思 │ ←─────────┘感知(Perception) 阅读详情

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