Mongodb在1.8版本之后开始支持journal，就是我们常说的redo log，用于故障恢复和持久化。
持久化为了保证数据永久保存不丢失。MongoDB具有高度可配置的持久化设置，从完全没有任何保证到完全持久化。下面介绍一下内容：
1. MongoDB是如何保证持久化的
2. 如何配置应用程序和服务器持久化等级来满足你的需求
3. 没有启用journal的影响
4. 什么是MongoDB保证不了的
MongoDB可以保证当服务器崩溃或服务器硬关机或硬盘故障时的数据完整性。在关系型数据库中通常是使用事务来保证数据的持久性。MongoDB是不支持事务的，那么是如何来保证的呢？
1. Journaling是干什么的
MongoDB journaling 工作原理
当执行写操作时，MongoDB创建一个journal来包含确切磁盘位置和改变的字节。因此，如果服务器突然崩溃，启动时，journal会重放崩溃前并没有刷新到磁盘上的任何写操作。
数据文件每隔60s刷新到磁盘上，默认情况下，因此journal只需要持有60s内的写入数据。journal预分配了几个空文件用于此目的，位于/data/db/journal，命名为_j.0,j.1等等。
MongoDB运行很长时间情况下，在journal目录下，你会看到类似于_j.6217,_j.6218和_j.6219文件。这些文件是当前的journal文件，如果MongoDB一直运行，这些数字会持续增加。当正常关闭MongoDB时，这些文件将被清除，因为正常关机不在需要这些日志的。
如果服务器崩溃或kill -9, mongodb再次启动时，会重放journal文件，会输出冗长难懂的检验行，这表明在正常的恢复。
1.1 有规划的批提交
默认情况下，MongoDB每隔100ms写入一次journal日志，几兆字节的数据被写入。这意味着mongodb批量提交更改，每个写不立即刷新到磁盘，但是默认设置，你不可能失去写入超过100ms的数据，在每个崩溃事件中。
然而，这种保证对某些应用不是足够强，所以有几种方法可以得到更强的持久化保证。你可以通过把j选项传递给getLastError来确保写入已经写入持久化。getLastError会等待上一次的写操作写入到journal和journaling只会等待30ms而不是100ms，journal下一批写。
> db.foo.insert({"x" : 1})
> db.runCommand({"getLastError" : 1, "j" : true})
> // The {"x" : 1} document is now safely on disk
请注意：如果每次写使用 "j" : true，意味着写的速度将基本控制在 33 writes/sec。(1 write/30ms) × (1000ms/second) = 33.3 writes/second
这一般并不需要太长的时间来刷新写入到磁盘，因此你会发觉写性能提高了，如果你允许mongodb批量大多数写，而不是一个一个的提交。该选项用在重要的写入操作。
提交之前已经提交过的写也是一样的，因此，如果有50个重要的写操作，可以使用“normal” getLastError 不带j选项，然后在最后的一个写操作用j选项，如果成功的，说明50个写操作被安全的刷新到磁盘了。
如果连接了多个写连接，可以使用j选项来并行写入，提高吐吞量，即使延迟高。
1.2 设置提交间隔
为了journaling侵入程度降低的另一种选择是，缩短或延长两者之间的journal提交。执行setParameter 命令来设置journalCommitInterval 值为2ms到500ms之间的值。下面设置journal每隔10ms提交：
> db.adminCommand({"setParameter" : 1, "journalCommitInterval" : 10})
该选项也可以在启动时设置 --journalCommitInterval。
不管间隔设置，调用getLastError "j" : true 时间将减少到三分之一。
如果客户端尝试写入速度比journal刷新快，mongodb将被阻塞，直到journal完成写入磁盘。
在生产环境下，我们强烈推荐开启journal。但是，在某些情况下，可能就希望将其关闭掉。journal影响mongodb的写入速度，即使没有j选项。如果可以容忍数据丢失或更着重速度，那么就禁用journal。
禁用journal日志记录会有个问题，mongodb崩溃后数据的完整性没法保证了。没有journal情况下崩溃，数据可能被破坏了，必须进行修复或更换了。也可能该台的数据没法使用了，或使用过程中突然停止工作了，某些数据损坏丢失了。
如果希望崩溃后，可以继续正常工作，有以下方法：
1. 更换数据文件
这是最好的选择。删除所有的数据目录文件，从备份中恢复，从一个干净的成员中做个快照，或从复制集重新复制，得到一份新的数据。
如果有一个复制集并且是少量的数据，从新复制或许是最好的选择，停止这台，删除数据目录文件，并重新启动复制。
2. 修复数据文件
如果没有备份，没有副本，没有复制集，尽一切的办法补救数据，能恢复多少就是多少了，死马当活马医了。所以，一定要备份数据且保证备份数据可用，这是最后的救命稻草了。
这个情况下，需要使用repair命令了，该命令会删除任何损坏的数据。mongod附带两种修复工具：mongod本身内嵌的和mongodump内嵌的。
mongodump修复可能会发现更多的数据，但是需要很长的时间。此外，如果使用mongodump修复，仍然需要再次启动之前恢复数据的。因此，应该判定多少时间恢复数据是可以接受的。
使用mongod内置的修复，运行mongod加上--repair选项：
# mongod --dbpath /path/to/corrupt/data --repair
当运行在修复状态下，mongodb无法启动监听端口27017，但是可以查看日志，看看在做什么。
请注意：修复过程需要占用大量的磁盘空间，确保磁盘可用空间多于数据大小。如80G的数据需要80G的可用空间。如果当前磁盘空间不够，可通过--repairpath选项指定到挂载的新盘上。
# mongod --dbpath /path/to/corrupt/data --repair --repairpath /media/external-hd/data/db
如果在修复过程中被killed或磁盘空间不足而退出，不会有任何影响的。因为，修复的所有输出是写入到新的文件中，不会更改原始文件直到最后一刻。
mongodump使用repair选项：
# mongodump --repair
3. mongod.lock文件
mongodb数据目录下有一个特殊的文件，就是mongod.lock文件。当运行在禁用journal情况下，它是很重要的。
当正常关闭mongod时，会清除mongod.lock文件，下次启动时知道上次是完全关闭的。相反，如果lock文件没有被清除，mongod没有正常的关闭。
如果mongod检测到没有正常的关闭，不会让你再次启动，需要你复制一份数据。然而，有些人已经意识到，可以通过删除这个lock文件来绕过这个检查。但是，请不要怎么干。在启动时删除lock文件意味着你不知道或不关心你的数据是否已经损坏。除非是这种情况下，请尊重lock文件。如果阻止你启动mongod，修复你的数据，而不是删除lock文件。
4. 异常关机
不要删除锁定文件的一个重要原因是，你甚至可能不会注意到硬盘崩溃。假设重启服务器，初始化脚本在服务器关闭前停止mongod，然而，初始化会尝试优雅关闭进程，如果关不掉就会硬杀掉它。在繁忙的系统，mongodb可能需要更长的时间来关闭，init脚本不会等待它关闭，很粗暴的硬关机。
1. 载体崩溃
当出现硬件问题或文件系统出错，特别是硬盘损坏了，就没法保护数据安全了。另外，不同品牌的硬件和软件具有不同的持久保证的。
总而言之，如果硬件或文件系统破坏了数据，MongoDB是无法保护数据的，这已经属于底层存储的事情了。可以使用复制来避免这个问题，其实就是单点问题了。
2. 检查损坏
validate命令用来检测一个集合的损坏，如：
在上面输出底部，有个"valid" : true 说明没有损坏，如果不是，会找到一些损坏的细节。大部分输出是描述集合内部的结构，对于调试不是特别有用的。
只能检测集合，不能检测索引。
如果出现无效的BSONbj，通常就是损坏了。最糟糕的是出现pdfile，pdfile基本上是mongodb的数据存储核心，几乎可以判断数据文件已经损坏了。
如果出现损坏，会看到下面的日志信息：
Tue Dec 20 01:12:09 [initandlisten] Assertion: 10334:
Invalid BSONObj size: 285213831 (0x87040011)
first element: _id: ObjectId('4e5efa454b4ae20fa6000013')
如果第一个元素显示的是垃圾，不需要做什么。如果第一个元素是可见的，可以移除损坏的文档。如：
> db.remove({_id: ObjectId('4e5efa454b4ae20fa6000013')})
如果损坏并不局限于该文档，这种技术可能无法工作，你仍然需要进行修复。
3. 复制的持久性
复制集一个写可被回滚，直到它被写入到一个大多数的集合中。
> db.runCommand({"getLastError" : 1, "j" : true, "w" : "majority"})
只能保证primary写入已经持久化，secondary未必持久化。
Mongodb在1.8版本之后开始支持journal，就是我们常说的redo log，用于故障恢复和持久化。
1. 启动
启动journal功能使用mongod --journal选项，也可以关闭--nojournal，在2.0之后的版本，journal都是默认打开的，以确保数据安全。在version < 2.0 或者32位的系统上都是默认关闭的 。因为打开journal会使用更多的内存（下面会详细介绍），而32位系统支持的内存太小，所以关闭了。
由于Mongodb会事先初始化journal空间，而且在初始化完成之前是不会打开监听端口的，所以启动后可能会有一段时间连不上，不用紧张，查看日志，待journal初始化完成之后再连接。这里也建议，尽量使用ext4或者xfs等文件系统，诸如ext3这样的文件系统，初始化磁盘会非常慢，你会看到启动mongod之后，很长一段时间都停留在打印日志的状态，而用ext4会瞬间完成。而且Mongodb在运行时对db的空间也采用预分配的机制，所以使用更高级的文件系统是很有帮助的，防止磁盘引起的高并发下拥堵问题。
2. 文件、恢复和备份
journal存放在数据文件的/journal/文件夹下，运行时的文件一般是这样的
其中j.32,j.33是使用中的journal文件，当单个文件达到1GB的时候，就会创建一个新的文件，旧文件不会循环使用，自动删除。
lsn保存最后使用的journal序列号，是个2进制文件,它实际保存的是系统启动到现在的一个时间戳。
prealloc.2是还未使用的初始化的journal文件。使用db.shutdownServer()和kill -2关闭的系统，也就是clean shutdown，journal文件夹下除prealloc.*文件 都会被删除。
如果系统掉电或者运行时死机，再启动时，mongo就会使用journal进行恢复，不用运行repair。
我们可以将journal，oplog，data做快照备份，在数据丢失的时候，可以恢复到最近的状态，保证安全。盛大的云计算系统就是这样做的，同时使用go语言做异步备份，有机会可以跟他们交流。
3. 批量提交
journal除了故障恢复的作用之外，还可以提高写入的性能，批量提交（batch-commit），journal一般默认100ms刷新一次，在这个过程中，所有的写入都可以一次提交，是单事务的，全部成功或者全部失败。关于刷新时间，它是可以更改，范围是2-300ms，但是这并不是绝对的。mongodb提供了journal延迟测试的函数：
> db.runCommand("journalLatencyTest")
在实际运行中，刷新时间是--journalCommitInterval设置和延迟测试中较大的一个。
不得不吐槽一下，有的服务器磁盘有cache却没有电池，情何以堪，在不走cache的情况下，延迟相当大，图中就是不走cache的情况。mongo也是支持ssd的，有条件可以使用。在比较繁忙的系统上，当journal和data放在一个volume上的时候，这个值也会比较大。
查看journal运行情况:
> db.serverStatus():
commits:在journalCommitInterval时间内提交的操作数。
journaledMB：在journalCommitInterval时间内写到journal文件中的数据量 。
writeToDataFilesMB：在journalCommitInterval时间内从journal刷新到磁盘的数据量 。
compression：v>2.0，表示客户端提交写入到journal的数据的压缩比率，注意，写入到journal的数据并不是全部的数据。( journaled_size_of_data / uncompressed_size_of_data ) 。
commitsInWriteLock:在有写锁的情况下提交的数量，这表示写的压力很大。
earlyCommits：表示在journalCommitInterval之前的时间，mongod请求提交的次数。用这个参数确定journalCommitInterval是不是设置的过长。
dur.timeMS.prepLogBuffer：从privateView映射到Logbuffer的时间。
dur.timeMS.writeToJournal：从logbuffer刷新到journalfile 的时间。
dur.timeMS.writeToDataFiles：从journalbuffer映射到MMF，然后从MMF刷新到磁盘的时间，文件系统和磁盘会影响写入性能。
dur.timeMS.remapPrivateView：重新映射数据到PrivateView的时间，越小性能越好。这个之后会介绍，这也是为什么journal会使用更多内存的原因，因为journal会另外使用一个叫PrivateView的内存区域。
4. 总结：
mongodb在使用journal之后，备份，容灾得到保障，批量提交也使得写入更加快速（不持久化的不算）。我们也需要选用较高级的文件系统和磁盘还有更多的内存来保障journal的良好运行。
当系统启动时，mongodb会将数据文件映射到一块内存区域，称之为Shared view，在不开启journal的系统中，数据直接写入shared view，然后返回，系统每60s刷新这块内存到磁盘，这样，如果断电或down机，就会丢失很多内存中未持久化的数据。
当系统开启了journal功能，系统会再映射一块内存区域供journal使用，称之为private view，mongodb默认每100ms刷新privateView到journal，也就是说，断电或宕机，有可能丢失这100ms数据，一般都是可以忍受的，如果不能忍受，那就用程序写log吧。这也是为什么开启journal后mongod使用的虚拟内存是之前的两倍。
Mongodb的隔离级别是read_uncommitted，不管使用不使用journal，都是以内存中的数据为准，只不过，不开启journal，数据从shared view读取，开启journal，数据从private view读取。
在开启journal的系统中，写操作从请求到写入磁盘共经历5个步骤，在serverStatus()中已经列出各个步骤消耗的时间。
①、Write to privateView
②、prepLogBuffer
③、WritetoJournal
④、WritetoDataFile
⑤、RemaptoPrivateView
下面详细介绍每个步骤的过程：
流程图：
1、preplogbuffer：
Private view(PV) 中的数据并不是直接刷新到journal文件，而是通过一个中间内存块（journalbuffer，或者alogned buffer）一部分一部分的刷新到journal，这样可以提高并发。
preplogbuffer即是将PV中的数据写入到aligned buffer中的过程。这个过程有两部分，basic write 操作和非 basic write操作（e.g.create file）。
一次preplogbuffer是以一个commitJob为一个单位，可能会有很多个commitJob写入到aligned buffer，然后提交。
一个commitJob中包含多个basic write 和非basic write 操作，basic write是存在Writeintent结构体中的，Writeintent记录了写操作的地址信息。非basic write 操作存在一个vector中。
具体结构如下。
Aligned buffer 有自己的结构，这也是写入到journalfile中的结构。包含Jheader，JsectHeader lsn，Durop，JSectFooter：
每个JsectHeader之间的Durop是属于一个事务范围，一起提交，一起成功，一起失败，即all-or-nothing.上篇文章中介绍的lsn文件，就是记录这个lsn号。
2、WritetoJournal：
writetoJournal操作是将alignedbuffer刷新到JournalFile的过程。默认100ms刷新一次，由--journalCommitInterval 参数控制。writetoJournal会做一些checksum验证，将alignedbuffer进行压缩，然后将压缩过后的alignedbuffer写入到磁盘。写入磁盘后将删除已经满的Journal文件，更新lsn号到lsn文件。写操作到这一步就是安全的了，因为数据已经在磁盘上，如果使用getlasterror（j=true），这一步即可返回。
3、WritetoDataFile：
WritetoDataFile是将未压缩的aligned buffer写入到shared view的过程，然后由操作系统刷新到磁盘文件中。WritetoDataFile首先会对aligned buffer进行严格的验证，确保没有改变过，然后解析aligned buffer，通过memcpy函数拷贝到shareview
4、RemaptoprivateView：
RemaptoprivateView会将持久化的数据重新映射到PV，以减小PV的大小，防止它不断扩大，按照源码上说，RemaptoprivateView会两秒钟重新映射一次，大约有1000个view，不是一次全做完，而是一部分一部分的做。由于读操作是读取PV，所以在映射完成之后会有短暂的时间读取磁盘。
经过这四步，一个写操作就完成了，journal提高了数据的安全性，并不像想象中的会丢数据，重要的是如何使用和维护。
以上均参考自mongo官方文档和源码，有理解不对的地方也请大家指正。
