最近，在网上看到一个朋友的MongoDB遇到性能问题，问题是这样的：
主库更新了数据，其中一个从库时读取，配置了后发现有延迟，比如更新50条，从库只能读取50%的数据，如何解决？

解决思路:

1) 监测一下网络看是否有瓶颈
2) 确认主从配置是否一致（CPU、内存和IO)
3) 使用WriteConcern把数据同步写到从机

那么WriteConcern是怎么把数据同步写到从机的，下面介绍一下MongoDB的WriteConcern参数

首先列一下WriteConcern的几种抛出异常的级别参数：
WriteConcern.NONE:没有异常抛出
WriteConcern.NORMAL:仅抛出网络错误异常，没有服务器错误异常
WriteConcern.SAFE:抛出网络错误异常、服务器错误异常；并等待服务器完成写操作。
WriteConcern.MAJORITY: 抛出网络错误异常、服务器错误异常；并等待一个主服务器完成写操作。
WriteConcern.FSYNC_SAFE: 抛出网络错误异常、服务器错误异常；写操作等待服务器将数据刷新到磁盘。
WriteConcern.JOURNAL_SAFE:抛出网络错误异常、服务器错误异常；写操作等待服务器提交到磁盘的日志文件。
WriteConcern.REPLICAS_SAFE:抛出网络错误异常、服务器错误异常；等待至少2台服务器完成写操作。

当我们执行如下操作时(将"name"为"lily"的"age"设置为20)：

db.update({"name":"lily"},{"$set":{"age":20}})
默认情况下，该操作会使用WriteConcern.NORMAL（仅在网络错误时抛出异常），等同于：

db.update({"name":"lily"},{"$set":{"age":20}},WriteConcern.NORMAL)
使用NORMAL模式参数，可以使得写操作效率非常高。但是如果此时服务器出错，也不会返回错误给客户端，而客户端会误认为操作成功。

因此在很多重要写操作中需要使用WriteConcern.SAFE模式，保证可以感知到这个错误，保证客户端和服务器对一次操作的正确性认知保持一致。

（根据笔者测试，如果服务器发生掉电情况，客户端依然得不到当时操作的错误返回，需要特别注意）

另外在很多时候，我们需要确切知道这次写操作是否成功（或者本次更新操作影响了多少个对象），这时候就需要：

WriteResult ret = db.update({"name":"lily"},{"$set":{"age":20}});
if(ret.getN()>0) //操作影响的对象个数
return true;
else
return false;
或者：
WriteResult ret = db.update({"name":"lily"},{"$set":{"age":20}});
if(ret.getLastError() == null)
return true;
else
return false;

此时，getLastError()会查询上次操作结果是否出现错误。

更进一步
然后由于mongodb中使用连接池的原因，getLastError()需要再次从连接池中获取连接，这样效率会慢一些。可以这样做：

db.requestStart();
WriteResult ret = db.update({"name":"lily"},{"$set":{"age":20}});
if(ret.getLastError() == null)
return true;
else
return false;
db.requestDone();
就可以保证update操作和getLastError()使用同一个连接，并且减少了一次存/取连接的过程。

ITPub博客

MongoDB从库延迟读取数据问题的解决思路

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