Configurar las operaciones CRUD

Precedencia de configuración de lectura y escritura

Puede establecer opciones de preocupación de escritura, preocupación de lectura y preferencia de lectura en los siguientes niveles:

• Cliente, que establece el valor predeterminado para todas las ejecuciones de operaciones a menos que se anule

• Transacción

• Database

• Colección

Esta lista también indica el orden de precedencia creciente de la configuración de las opciones. Por ejemplo, si se configura una preocupación de lectura para una transacción, esta anulará la configuración de preocupación de lectura heredada del cliente.

Las opciones de escritura, lectura y preferencia de lectura permiten personalizar la consistencia causal y la disponibilidad de los datos en los conjuntos de réplicas. Para ver una lista completa de estas opciones, consulte las siguientes guías en el manual del servidor MongoDB:

• preferencia de lectura

• readConcern

• Nivel de confirmación de escritura

Configuración del cliente

Este ejemplo muestra cómo establecer la preferencia de lectura, la preocupación de lectura y la preocupación de escritura de un MongoClient instancia pasando una instancia MongoClientSettings al método MongoClient.create(). El código configura los siguientes ajustes:

• secondary preferencia de lectura: las operaciones de lectura recuperan datos de los miembros del conjunto de réplicas secundarias.

• LOCAL Preocupación de lectura: las operaciones de lectura devuelven los datos más recientes de la instancia sin garantizar que los datos se hayan escrito en la mayoría de los miembros del conjunto de réplicas.

• W2 Preocupación de escritura: el miembro principal del conjunto de réplicas y un miembro secundario deben reconocer la operación de escritura.

val settings = MongoClientSettings.builder()
    .applyConnectionString(ConnectionString("mongodb://localhost:27017/"))
    .readPreference(ReadPreference.secondary())
    .readConcern(ReadConcern.LOCAL)
    .writeConcern(WriteConcern.W2)
    .build()
val mongoClient = MongoClient.create(settings)

Como alternativa, puede especificar las configuraciones de lectura y escritura en la URI de conexión, que se pasa como parámetro al método MongoClient.create():

val uri = "mongodb://localhost:27017/?readPreference=secondary&w=2&readConcernLevel=local"
val uriClient = MongoClient.create(uri)

Configuración de transacciones

Este ejemplo muestra cómo establecer la preferencia de lectura, el nivel de consistencia de lectura y el nivel de confirmación de escritura (write concern) de una transacción pasando una instancia de TransactionOptions al método startTransaction(). Las transacciones se ejecutan dentro de sesiones, que son agrupaciones de operaciones de lectura o escritura relacionadas que se pretende ejecutar de forma secuencial.

El ejemplo configura los siguientes ajustes:

• primary preferencia de lectura: las operaciones de lectura recuperan datos del miembro del conjunto de réplicas principal.

• MAJORITY preocupación de lectura: las operaciones de lectura devuelven los datos más recientes de la instancia que se han escrito en la mayoría de los miembros del conjunto de réplicas.

• W1 Preocupación de escritura: el miembro principal del conjunto de réplicas debe reconocer la operación de escritura.

mongoClient.startSession().use { session ->
    try {
        // Sets transaction read and write settings
        val txnOptions = TransactionOptions.builder()
            .readPreference(ReadPreference.primary())
            .readConcern(ReadConcern.MAJORITY)
            .writeConcern(WriteConcern.W1)
            .build()
        runBlocking {
            session.startTransaction(txnOptions)
            // Specify transaction operations here
            session.commitTransaction()
        }
    } catch (e: Exception) {
        println("Transaction failed: ${e.message}")
    }
}

Configuración de la base de datos

Este ejemplo muestra cómo establecer la preferencia de lectura, la preocupación de lectura y la preocupación de escritura de una base de datos llamada test_database encadenando métodos setter al método getDatabase(). El código configura los siguientes ajustes:

• primaryPreferred preferencia de lectura: las operaciones de lectura recuperan datos del miembro del conjunto de réplicas principal o de miembros secundarios si el principal no está disponible.

• AVAILABLE Preocupación de lectura: las operaciones de lectura devuelven los datos más recientes de la instancia sin garantizar que los datos se hayan escrito en la mayoría de los miembros del conjunto de réplicas.

• MAJORITY nivel de confirmación de escritura (write concern): La mayoría de todos los miembros del set de réplicas deben reconocer la operación de escritura.

val database = mongoClient.getDatabase("test_database")
    .withReadPreference(ReadPreference.primaryPreferred())
    .withReadConcern(ReadConcern.AVAILABLE)
    .withWriteConcern(WriteConcern.MAJORITY)

Configuración de la colección

Este ejemplo muestra cómo establecer la preferencia de lectura, la preocupación de lectura y la preocupación de escritura de una colección llamada test_collection encadenando métodos setter al método getCollection(). El código configura los siguientes ajustes:

• secondaryPreferred preferencia de lectura: las operaciones de lectura recuperan datos de los miembros del conjunto de réplicas secundarias o de los miembros principales si no hay miembros secundarios disponibles.

• AVAILABLE Preocupación de lectura: las operaciones de lectura devuelven los datos más recientes de la instancia sin garantizar que los datos se hayan escrito en la mayoría de los miembros del conjunto de réplicas.

• UNACKNOWLEDGED Preocupación de escritura: los miembros del conjunto de réplicas no necesitan reconocer la operación de escritura.

val collection = database.getCollection<Document>("test_collection")
    .withReadPreference(ReadPreference.secondaryPreferred())
    .withReadConcern(ReadConcern.AVAILABLE)
    .withWriteConcern(WriteConcern.UNACKNOWLEDGED)

Clústeres fragmentados

Puede especificar una preferencia de lectura al conectarse a un clúster fragmentado. MongoDB utiliza la fragmentación para dividir los conjuntos de datos por rangos de claves y distribuir los datos entre varias instancias de base de datos. Un clúster fragmentado, o el conjunto de nodos en una implementación fragmentada, incluye los siguientes componentes:

• Fragmento: un conjunto de réplicas que contiene un subconjunto de los datos fragmentados.

• Mongos: un enrutador de consultas que proporciona una interfaz entre su aplicación y el clúster fragmentado.

• Servidores de configuración: servidores que almacenan la configuración y los metadatos del clúster.

Al leer desde los fragmentos del conjunto de réplicas, mongos aplica la preferencia de lectura especificada. Esta preferencia se reevalúa en cada operación.

El siguiente ejemplo muestra cómo conectarse a un clúster fragmentado y especificar una preferencia de lectura secondary en su cadena de conexión:

val shardedClient = MongoClient.create(
    "mongodb://user:password@mongos1.example.com,mongos2.example.com/?readPreference=secondary"
)

Conjuntos de etiquetas

En el servidor MongoDB, puede aplicar etiquetas clave-valor a los miembros del conjunto de réplicas según el criterio que elija. Después, puede usar esas etiquetas para seleccionar uno o más miembros para una operación de lectura.

De forma predeterminada, el controlador de Kotlin ignora las etiquetas al elegir un miembro para leer. Para indicarle que prefiera ciertas etiquetas, páselas como una lista a su método de configuración de preferencias de lectura.

Supongamos que está conectado a un conjunto de réplicas que contiene miembros alojados en varios centros de datos en Estados Unidos. Quiere que el controlador prefiera las lecturas de los miembros del conjunto de réplicas secundario en el siguiente orden:

1. Miembros del centro de datos de Nueva York, etiquetados con ("dc", "ny")

2. Miembros del centro de datos de San Francisco, etiquetados con ("dc", "sf")

3. Cualquier miembro secundario

Este ejemplo de código pasa una lista de etiquetas que representan los miembros del conjunto de réplicas anterior al método de establecimiento ReadPreference.secondary(). A continuación, el código pasa la información de preferencia de lectura al método withReadPreference() para establecer el orden de lectura en la base de datos:

val tag1 = TagSet(Tag("dc", "ny"))
val tag2 = TagSet(Tag("dc", "sf"))
val tag3 = TagSet() // Empty tag set as fallback
val readPref = ReadPreference.secondary(listOf(tag1, tag2, tag3))
val taggedDb = mongoClient.getDatabase("test_database")
    .withReadPreference(readPref)

Equilibrio de carga

Al conectarse a un clúster fragmentado o a un conjunto de réplicas, el controlador Kotlin utiliza el balanceo de carga para gestionar las solicitudes de lectura y escritura. El balanceo de carga permite al controlador distribuir estas solicitudes entre varios servidores, lo que evita la sobrecarga de un servidor y garantiza un rendimiento óptimo.

Al conectarse a un clúster fragmentado, el controlador de Kotlin determina la instancia más cercana mongos calculando cuál tiene el menor tiempo de ida y vuelta de red. A continuación, el controlador determina la ventana de latencia sumando el mongos tiempo de ida y vuelta promedio de esta instancia al valor de localThresholdMS. El controlador distribuye la carga de las solicitudes entre hasta dos instancias aleatorias mongos dentro de la ventana de latencia. Para cada solicitud, el controlador elige el servidor con la menor carga operativa determinando su operationCount valor.

Al conectarse a un conjunto de réplicas, el controlador de Kotlin primero selecciona los miembros del conjunto según sus preferencias de lectura. A continuación, sigue el mismo proceso descrito en el párrafo anterior. Tras calcular la ventana de latencia, selecciona hasta dos miembros aleatorios del conjunto de réplicas que se encuentren dentro de la ventana y elige el miembro con el valor operationCount más bajo para recibir la solicitud.

val latencySettings = MongoClientSettings.builder()
    .applyConnectionString(ConnectionString("mongodb://localhost:27017/"))
    .applyToClusterSettings { builder ->
        builder.localThreshold(35, TimeUnit.MILLISECONDS)
    }
    .build()
val latencyClient2 = MongoClient.create(latencySettings)

val latencyClient1 = MongoClient.create(
    "mongodb://localhost:27017/?replicaSet=repl0&localThresholdMS=35"
)