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Capped Collections
MongoDB有一种特殊的Collection叫Capped collections，它的插入速度非常快，基本和磁盘的写入速度差不多，并且支持按照插入顺序高效的查询操作。Capped collections的大小是固定的，它的工作方式很像环形缓冲器(circular buffers)， 当剩余空间不足时，会覆盖最先插入的数据。
Capped collections的特点是高效插入和检索，所以最好不要在Capped collections上添加额外的索引，否则会影响插入速度。Capped collections可以用于以下场景：
- 存储日志： Capped collections的first-in-first-out特性刚好满足日志事件的存储顺序；
- 缓存小量数据：因为缓存的特点是读多写少，所以可以适当使用索引提高读取速度。
Capped collections的使用限制：
- 如果更新数据，你需要为之创建索引以防止collection scan；
- 更新数据时，文档的大小不能改变。比如说name属性为‘abc‘，则只能修改成3个字符的字符串，否则操作将会失败；
- 数据不允许删除，如果非删除不可，只能drop collection
- 不支持sharding
- 默认只支持按自然顺序(即插入顺序)返回结果
Capped collections可以使用$natural操作符按插入顺序的正序或反序返回结果：
db[‘oplog.rs‘].find({}).sort({$natural: -1})
Oplog
Oplog是一种特殊的Capped collections，特殊之处在于它是系统级Collection，记录了数据库的所有操作，集群之间依靠Oplog进行数据同步。Oplog的全名是local.oplog.rs，位于local数据下。由于local数据不允许创建用户，如果要访问Oplog需要借助其它数据库的用户，并且赋予该用户访问local数据库的权限，例如：
db.createUser({
user: "play-community",
pwd: "******",
"roles" : [
{
"role" : "readWrite",
"db" : "play-community"
},
{
"role" : "read",
"db" : "local"
}
]
})
Oplog记录的操作记录是幂等的(idempotent)，这意味着你可以多次执行这些操作而不会导致数据丢失或不一致。例如对于$inc操作，Oplog会自动将其转换为$set操作，例如原始数据如下：
{
"_id" : "0",
"count" : 1.0
}
执行如下$inc操作：
db.test.update({_id: "0"}, {$inc: {count: 1}})
Oplog记录的日志为：
{
"ts" : Timestamp(1503110518, 1),
"t" : NumberLong(8),
"h" : NumberLong(-3967772133090765679),
"v" : NumberInt(2),
"op" : "u",
"ns" : "play-community.test",
"o2" : {
"_id" : "0"
},
"o" : {
"$set" : {
"count" : 2.0
}
}
}
这种转换可以保证Oplog的幂等性。另外Oplog为了保证插入性能，不允许额外创建索引。
Timestamps格式
MongoDB有一种特殊的时间格式Timestamps，仅用于内部使用，例如上面Oplog记录：
Timestamp(1503110518, 1)
Timestamps长度为64位：
- 前32位是time_t值，表示从epoch时间至今的秒数
- 后32位是ordinal值，该值是一个顺序增长的序数，表示某一秒内的第几次操作
开始同步Oplog
在开始同步Oplog之前，我们需要注意以下几点：
- 由于Oplog不使用索引，所以初始查询代价可能很大
- 当Oplog数据量很大时，可以保存ts，系统重启时利用该ts可以减少首次查询开销
- oplogReplay标志可以显著加快包含ts条件过滤的查询，但是只对oplog查询有效
val tailingCursor =
oplogCol
.find(Json.obj("ns" -> Json.obj("$in" -> Set(s"${db}.common-doc", s"${db}.common-article")), "ts" -> Json.obj("$gte" -> lastTS)))
.options(QueryOpts().tailable.oplogReplay.awaitData.noCursorTimeout)
.cursor[BSONDocument]()
tailingCursor.fold(()){ (_, doc) =>
try {
val jsObj = doc.as[JsObject]
jsObj("op").as[String] match {
case "i" => // 插入
case "u" => // 更新
case "d" => // 删除
}
// 保存ts值，以备后用
if (tailCount.get() % 10 == 0) { }
} catch {
case t: Throwable =>
Logger.error("Tail oplog Error: " + t.getMessage, t)
}
}
另外提醒大家注意，ReactiveMongo-Streaming的Akka Stream实现有bug，如果首次查询没有数据返回，则会持续发送查询请求，大约每秒中发送几十次至几百次请求，因为Oplog的查询开销很大，最终会导致MongoDB内存溢出。详情参考Keep sending queries while the initial query result of a tailable cursor is empty.