• mongodb oplog详解和格式分析


    1. 基本概念

        oplog使用固定大小集合记录了数据库中所有修改操作的操作日志(新增、修改和删除,无查询),mongodb收到修改请求后,先在主节点(Primary)执行请求,再把操作日志保存到oplog表中,其他从节点(Secondary)到主节点拉取oplog并在异步进程中应用这些操作,从而达到主从数据的一致性。复制组内的所有节点都会保存一份oplog(集合名local.oplog.rs),这让他们可以保持同样的数据库状态。


        为了提高同步效率,所有复制组成员都会向其他成员发送保活报文(pings),任意从节点可以从其他成员节点同步oplog(即可以从主节点同步,也可以从从节点同步)。oplog中的操作都是幂等的,即oplog中的某个操作日志在目标数据库中应用一次或者多次,其结果都是一样的。


        主从同步示意图如下(客户端写数据到主节点,从节点从主节点同步oplog并应用到本节点):

    2. Oplog 的默认储存大小

     当你首次启动复制组节点时,在你未指定oplog大小时,mongodb会使用默认大小来创建oplog。

    对于Unix和Windows系统来说,默认大小和存储引擎的对应关系如下:

    存储引擎类型 oplog大小 下限 上限
    内存 物理内存的5% 50MB 50GB
    WiredTiger 空闲磁盘的5% 990MB 50GB 

     (注意,最新4.4版本的mongodb移除了MMAP类型存储引擎的支持。)

    对于64位maxOS系统来说,参照使用的存储引擎类型,该默认大小是192MB(物理内存或者磁盘空间),如下:

    存储引擎类型 oplog大小
    内存 192MB物理内存
    WiredTiger 192MB的磁盘空间

     大部分情况下,oplog的默认大小是足够的。举个例子,如果5%的磁盘空间存储了最近24小时的操作日志,此时如果某个从节点的日志同步时间差超过24小时时,从节点将停止同步oplog,并将自身的状态从“Secondery”切换到“STALE”。当然,在实际的运行环境中,大部分复制组成员的负载会低一些,他们的oplog中也会持有更长时间段的日志。

    3. 可能需要更大oplog的工作负载

    如果你预测到你的复制组的工作负载属于以下的模式,你需要创建比默认值更大一些的oplog。相反的,如果你的应用大部分情况下是读操作,只有小部分的写操作,那么更小一些的oplog也是满足需要的。

    下面的工作负载可能需要更大一些的oplog

    单次操作会更新多条记录

    为了满足oplog的幂等性,单次操作更新多条记录时,mongodb会记录多条操作日志到oplog中,这种场景就需要使用大量的oplog的空间,虽然此时数据大小或者磁盘大小并没有相应的增加那么多。

    删除操作和插入操作一样多时

     如果你的删除操作请求量和插入操作的请求量大致相当时,数据库在磁盘空间消耗方面不会有明显增长,但是操作日志的大小会非常巨大。

    显著数量的原文档更新

    如果工作负载的大部分操作都是原文档更新,此时虽然不会增加数据库中文档的数量,但是数据库需要记录大量的操作日志。

    4. Oplog状态

    如果要查看oplog的状态,包含记录条数和时间范围,可以使用"rs.printReplicationInfo() "命令,如下:

    MongoDB Enterprise repa:PRIMARY> rs.printReplicationInfo()
    configured oplog size:   1024MB  // oplog大小是1024MB
    log length start to end: 867353secs (240.93hrs)  // 第一条和最后一条日志的时间差是240.93小时
    oplog first event time:  Wed Jul 07 2021 20:24:57 GMT+0800
    oplog last event time:   Sat Jul 17 2021 21:20:50 GMT+0800
    now:                     Sat Jul 17 2021 21:20:56 GMT+0800

    5. Oplog格式

    从前面知道oplog是存储在数据库local中,表名为“oplog.rs”,通过查询命令看一下oplog的数据格式:

    db.oplog.rs.find({"ns":"test.users"}).limit(1)   // ns字段指明查询对数据库test中users表的操作日志
    {
        "ts": Timestamp(1625660877, 2),     // 日志的操作时间戳,第一个数字是时间戳,单位秒,第二个数字是当前秒的第2个操作
        "t": NumberLong(2),
        "h": NumberLong("5521980394145765083"),
        "v": 2,
        "op": "i",            // i表示insert,u表示update,d表示delete,c 表示的是数据库的命令,比如建表,n表示noop,即空操作
        "ns": "test.users",   // 命名空间,即数据库和集合名称
        "ui": UUID("edabbd93-76eb-42be-b54a-cdc29eb1f267"), // 连接到mongodb的客户端会话id
        "wall": ISODate("2021-07-07T12:27:57.689Z"),  // 操作执行时间,utc时间
        "o": {        // 操作的内容,对于不同的op类型,其格式不尽相同
            "_id": ObjectId("60e59dcd46db1fb4605f8b18"),
            "name": "1"
        }
    }

    6. CUD操作和Oplog的对应关系

    前面分析oplog日志格式的时候,查看了一条insert操作对应的日志,就不再赘述,下面再看下delete和update对应的日志格式(find不会产生oplog)。

    delete操作

    首先插入三条记录:

    MongoDB Enterprise repa:PRIMARY> use test
    switched to db test
    MongoDB Enterprise repa:PRIMARY> db.users.insert({"name":"张三","age":NumberInt(10),"sex":"男"})
    WriteResult({ "nInserted" : 1 })
    MongoDB Enterprise repa:PRIMARY> db.users.insert({"name":"李四","age":NumberInt(11),"sex":"男"})
    WriteResult({ "nInserted" : 1 })
    MongoDB Enterprise repa:PRIMARY> db.users.insert({"name":"王五","age":NumberInt(12),"sex":"男"})
    WriteResult({ "nInserted" : 1 })
    MongoDB Enterprise repa:PRIMARY> db.users.find()
    { "_id" : ObjectId("60f2e11b0d98dc3b374199de"), "name" : "张三", "age" : 10, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("60f2e11e0d98dc3b374199df"), "name" : "李四", "age" : 11, "sex" : "男" }
    { "_id" : ObjectId("60f2e11e0d98dc3b374199e0"), "name" : "王五", "age" : 12, "sex" : "男" }

    执行delete操作,匹配条件是{"sex":"男"},即删除所有性别为男的记录:

    MongoDB Enterprise repa:PRIMARY> db.users.remove({"sex":""})
    WriteResult({ "nRemoved" : 3 })
    MongoDB Enterprise repa:PRIMARY> db.users.find()
    MongoDB Enterprise repa:PRIMARY>

    可以看到,一条删除命令删除了三条记录,对应的oplog是什么呢,来,查一下:

    MongoDB Enterprise repa:PRIMARY> use local
    switched to db local
    MongoDB Enterprise repa:PRIMARY> db.oplog.rs.find({"ns":"test.users","op":"d","wall":{"$gt":ISODate("2021-07-17T13:50:57.689Z")}})
    { "ts" : Timestamp(1626530154, 1), "t" : NumberLong(2), "h" : NumberLong("5834731856459959506"), "v" : 2, "op" : "d", "ns" : "test.users", "ui" : UUID("edabbd93-76eb-42be-b54a-cdc29eb1f267"), "wall" : ISODate("2021-07-17T13:55:54.424Z"), "o" : { "_id" : ObjectId("60f2e11b0d98dc3b374199de") } }
    { "ts" : Timestamp(1626530154, 2), "t" : NumberLong(2), "h" : NumberLong("-2164276082472824844"), "v" : 2, "op" : "d", "ns" : "test.users", "ui" : UUID("edabbd93-76eb-42be-b54a-cdc29eb1f267"), "wall" : ISODate("2021-07-17T13:55:54.424Z"), "o" : { "_id" : ObjectId("60f2e11e0d98dc3b374199df") } }
    { "ts" : Timestamp(1626530154, 3), "t" : NumberLong(2), "h" : NumberLong("3834858247238363179"), "v" : 2, "op" : "d", "ns" : "test.users", "ui" : UUID("edabbd93-76eb-42be-b54a-cdc29eb1f267"), "wall" : ISODate("2021-07-17T13:55:54.424Z"), "o" : { "_id" : ObjectId("60f2e11e0d98dc3b374199e0") } }
    MongoDB Enterprise repa:PRIMARY>

    从上可以看到,一条删除命令,在oplog中记录了三条日志,下面分析其中的一条:

    {
        "ts": Timestamp(1626530154, 1),
        "t": NumberLong(2),
        "h": NumberLong("5834731856459959506"),
        "v": 2,
        "op": "d",   // 删除操作
        "ns": "test.users",  // 数据库是test,集合是users
        "ui": UUID("edabbd93-76eb-42be-b54a-cdc29eb1f267"),
        "wall": ISODate("2021-07-17T13:55:54.424Z"),
        "o": {     // 待删除记录的_id
            "_id": ObjectId("60f2e11b0d98dc3b374199de")
        }
    }

    从上面日志分析可以得到结论:

    用户的一次删除请求,如果删除了N条记录,那么oplog中将记录N条日志,日志中会记录待删除记录的“_id”字段,与用户的删除请求的参数无关

    update操作

    下面再看下更新操作对应的oplog的日志数量和格式。

    首先插入三条记录:

    MongoDB Enterprise repa:PRIMARY> use test
    switched to db test
    MongoDB Enterprise repa:PRIMARY>
    MongoDB Enterprise repa:PRIMARY> db.users.insert({"name":"张三","age":NumberInt(10),"sex":""})
    WriteResult({ "nInserted" : 1 })
    MongoDB Enterprise repa:PRIMARY> db.users.insert({"name":"李四","age":NumberInt(11),"sex":""})
    WriteResult({ "nInserted" : 1 })
    MongoDB Enterprise repa:PRIMARY> db.users.insert({"name":"王五","age":NumberInt(12),"sex":""})
    WriteResult({ "nInserted" : 1 })
    MongoDB Enterprise repa:PRIMARY> db.users.find()
    { "_id" : ObjectId("60f2e2db0d98dc3b374199e1"), "name" : "张三", "age" : 10, "sex" : "" }
    { "_id" : ObjectId("60f2e2db0d98dc3b374199e2"), "name" : "李四", "age" : 11, "sex" : "" }
    { "_id" : ObjectId("60f2e2dc0d98dc3b374199e3"), "name" : "王五", "age" : 12, "sex" : "" }

    再执行更新操作:

    MongoDB Enterprise repa:PRIMARY> db.users.update({"sex":""},  {"$inc":{"age":NumberInt(1)}}, false, true)
    WriteResult({ "nMatched" : 3, "nUpserted" : 0, "nModified" : 3 })
    MongoDB Enterprise repa:PRIMARY> db.users.find()                                                          
    { "_id" : ObjectId("60f2e2db0d98dc3b374199e1"), "name" : "张三", "age" : 11, "sex" : "" }
    { "_id" : ObjectId("60f2e2db0d98dc3b374199e2"), "name" : "李四", "age" : 12, "sex" : "" }
    { "_id" : ObjectId("60f2e2dc0d98dc3b374199e3"), "name" : "王五", "age" : 13, "sex" : "" }

    从返回结果可以看到,更新操作执行成功,并更新了三条记录,下面看下oplog的日志:

    MongoDB Enterprise repa:PRIMARY> use local
    switched to db local
    MongoDB Enterprise repa:PRIMARY> db.oplog.rs.find({"ns":"test.users","op":"u","wall":{"$gt":ISODate("2021-07-17T13:50:57.689Z")}})
    { "ts" : Timestamp(1626530575, 1), "t" : NumberLong(2), "h" : NumberLong("-6359278368726841648"), "v" : 2, "op" : "u", "ns" : "test.users", "ui" : UUID("edabbd93-76eb-42be-b54a-cdc29eb1f267"), "o2" : { "_id" : ObjectId("60f2e2db0d98dc3b374199e1") }, "wall" : ISODate("2021-07-17T14:02:55.319Z"), "o" : { "$v" : 1, "$set" : { "age" : 11 } } }
    { "ts" : Timestamp(1626530575, 2), "t" : NumberLong(2), "h" : NumberLong("-4351658862590633053"), "v" : 2, "op" : "u", "ns" : "test.users", "ui" : UUID("edabbd93-76eb-42be-b54a-cdc29eb1f267"), "o2" : { "_id" : ObjectId("60f2e2db0d98dc3b374199e2") }, "wall" : ISODate("2021-07-17T14:02:55.319Z"), "o" : { "$v" : 1, "$set" : { "age" : 12 } } }
    { "ts" : Timestamp(1626530575, 3), "t" : NumberLong(2), "h" : NumberLong("5911110003695351597"), "v" : 2, "op" : "u", "ns" : "test.users", "ui" : UUID("edabbd93-76eb-42be-b54a-cdc29eb1f267"), "o2" : { "_id" : ObjectId("60f2e2dc0d98dc3b374199e3") }, "wall" : ISODate("2021-07-17T14:02:55.319Z"), "o" : { "$v" : 1, "$set" : { "age" : 13 } } }

    和delete类似,update操作也是产生了三条日志,选第一条分析:

    {
        "ts": Timestamp(1626530575, 1),
        "t": NumberLong(2),
        "h": NumberLong("-6359278368726841648"),
        "v": 2,
        "op": "u",   // 更新操作
        "ns": "test.users",  // 数据库test,集合是users
        "ui": UUID("edabbd93-76eb-42be-b54a-cdc29eb1f267"),
        "o2": {  // 更新操作的查询条件,使用的记录的_id
            "_id": ObjectId("60f2e2db0d98dc3b374199e1")
        },
        "wall": ISODate("2021-07-17T14:02:55.319Z"),
        "o": {  // 更新操作的更新内容,原始的inc操作符转变为set操作符,可以满足幂等性
            "$v": 1,
            "$set": {
                "age": 11
            }
        }
    }

    从上面日志分析可以得到结论:

    用户的一次更新请求,如果更新了N条记录,那么oplog中将记录N条日志,日志中记录待更新记录的“_id”字段为查询条件,更新操作使用的是set操作符,并不是用户的更新操作符

    小结

    从上面的delete和update操作对应的oplog日志分析可以看出,oplog记录的不是用户的原始命令,而是对应的逻辑命令,通过这种方式可以满足oplog的幂等性,但是也会衍生出可能产生大量oplog记录的问题,需要用户根据业务模型的需要,来选择合适的oplog大小。

    https://github.com/tomliugen
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