CAP理论与MongoDB一致性、可用性的一些思考
在《通过一步步创建sharded cluster来认识MongoDB》一文中，对MongoDB的特性做了一些介绍，包括高性能、高可用、可扩展（水平伸缩），其中，MongoDB的高可用性依赖于replica set的复制与自动failover。对MongoDB数据库的使用有三种模式：standalone，replica set， shareded cluster，在前文中详细介绍了shared cluster的搭建过程。standalone就是单个mongod，应用程序直接连接到这个Mongod，在这种情况下无分区容错性可言，也一定是强一致性的。对于sharded cluster，每一个shard也都推荐是一个replica set。MongoDB中的shards维护的是独立的数据子集，因此shards之间出现了分区影响不大（在chunk迁移的过程可能还是有影响），因此也主要考虑的是shard内部replica set的分区影响。所以，本文中讨论MongoDB的一致性、可用性问题，针对的也是MongoDB的replica set。
对于replica set，只有一个primary节点，接受写请求和读请求，其他的secondary节点接受读请求。这是一个单写、多读的情况，比多读、多写的情况还是简化了许多。后文为了讨论，也是假设replica set由三个基点组成，一个primary，两个secondary，且所有节点都持久化数据（data-bearing）
MongoDB关于一致性、可用性的权衡，取决于三者：write-concern、read-concern、read-preference。下面主要是MongoDB3.2版本的情况，因为read-concern是在MongoDB3.2版本中才引入的。
write-concern：
write concern表示对于写操作，MongoDB在什么情况下给予客户端响应。包括下面三个字段：
{ w: <value>, j: <boolean>, wtimeout: <number> }
w: 表示当写请求在value个MongoDB实例处理之后才向客户端返回。取值范围：
1：默认值，表示数据写入到standalone的MongoDB或者replica set的primary之后返回
0：不用写入就直接向客户端返回，性能高，但可能丢数据。不过可以配合j：True来增加数据的可持久性（durability）
>1: 只有在replica set环境下才有用，如果value大于的replica set中节点的数目，那么可能导致阻塞
‘majority’： 当数据写入到replica set的大多数节点之后向客户端返回，对于这种情况，一般是配合read-concern使用：
After the write operation returns with a w: "majority" acknowledgement to the client, the client can read the result of that write with a "majority" readConcern
j：表示当写请求在写入journal之后才向客户端返回，默认为False。两点注意：
如果在对于未开启journaling的MongoDB实例使用j:True，会报错
在MongoDB3.2及之后，对于w>1, 需要所有实例都写到journal之后才返回
wtimeout：表示写入的超时时间，即在指定的时间（number），如果还不能向客户端返回（w大于1的情况），那么返回错误
默认为0，相当于没有设置该选项
在MongoDB3.4中，加入了writeConcernMajorityJournalDefault.这么一个选项，使得w，j在不同的组合下情况下不同:
read-reference:
在前文已经讲解过，一个replica set由一个primary和多个secondary组成。primary接受写操作，因此数据一定是最新的，secondary通过oplog来同步写操作，因此数据有一定的延迟。对于时效性不是很敏感的查询业务，可以从secondary节点查询，以减轻集群的压力。
MongoDB指出在不同的情况下选用不同的read-reference，非常灵活。MongoDB driver支持一下几种read-reference：
primary：默认模式，一切读操作都路由到replica set的primary节点
primaryPreferred：正常情况下都是路由到primary节点，只有当primary节点不可用（failover）的时候，才路由到secondary节点。
secondary：一切读操作都路由到replica set的secondary节点
secondaryPreferred：正常情况下都是路由到secondary节点，只有当secondary节点不可用的时候，才路由到primary节点。
nearest：从延时最小的节点读取数据，不管是primary还是secondary。对于分布式应用且MongoDB是多数据中心部署，nearest能保证最好的data locality。
如果使用secondary或者secondaryPreferred，那么需要意识到：
(1) 因为延时，读取到的数据可能不是最新的，而且不同的secondary返回的数据还可能不一样；
(2) 对于默认开启了balancer的sharded collection，由于还未结束或者异常终止的chunk迁移，secondary返回的可能是有缺失或者多余的数据
(3) 在有多个secondary节点的情况下，选择哪一个secondary节点呢，简单来说是“closest”即平均延时最小的节点，具体参加Server Selection Algorithm
read-concern:
read concern是在MongoDB3.2中才加入的新特性，表示对于replica set（包括sharded cluster中使用复制集的shard）返回什么样的数据。不同的存储引擎对read-concern的支持情况也是不一样的
read concern有以下三个level：
local：默认值，返回当前节点的最新数据，当前节点取决于read reference。
majority：返回的是已经被确认写入到多数节点的最新数据。该选项的使用需要以下条件： WiredTiger存储引擎，且使用election protocol version 1；启动MongoDB实例的时候指定 --enableMajorityReadConcern选项。
linearizable：3.4版本中引入，这里略过了，感兴趣的读者参考文档。
在文章中有这么一句话：
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.
就是说，即便使用了read concern：majority， 返回的也不一定是最新的数据，这个和NWR理论并不是一回事。究其根本原因，在于最终返回的数值只来源于一个MongoDB节点，该节点的选择取决于read reference。
在这篇文章中，对readconcern的引入的意义以及实现有详细介绍，在这里只引用核心部分：
readConcern 的初衷在于解决『脏读』的问题，比如用户从 MongoDB 的 primary 上读取了某一条数据，但这条数据并没有同步到大多数节点，然后 primary 就故障了，重新恢复后 这个primary 节点会将未同步到大多数节点的数据回滚掉，导致用户读到了『脏数据』。
当指定 readConcern 级别为 majority 时，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。
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