1.日志
·对于每个写操作，mongodb将改变写入日志文件，即事务日志文件。写入的频率收到storage.journal.commitIntervalMs参数的控制。默认是100毫秒，可取值的范围是1--500毫秒。
·WT缓存中的页数据也会被标记为脏数据
日志文件的格式示例：
$ wt printlog -u -x
{ "lsn" : [15,256],
"hdr_flags" : "",
"rec_len" : 256,
"mem_len" : 256,
"type" : "commit",
"txnid" : 3836082,
"ops": [
{ "optype": "row_put",
"fileid": 14 0xe,
"key": "u00e8du001au0015bu00ffu00ffu00dfu00c1",
"key-hex": "e8641a1562ffffdfc1",
"value": "gu0000u0000u0000u0002o….,
"value-hex": "67000000026f7….."
}
]
},
{ "lsn" : [15,512],
"hdr_flags" : "",
"rec_len" : 128,
"mem_len" : 128,
"type" : "commit",
"txnid" : 3836083,
"ops": [
{ "optype": "row_modify",
"fileid": 6 0x6,
"key": "u0081",
"key-hex": "81",
"value": "u0001u0000u0000u….",
"value-hex": "010000000000000008000000000000003e0000000000000008000000000000000100000063151a64"
}
2.检查点
检查点在持久性和一致性方面的作用同样重要。检查点相当于日志，记录了上一次检查点之后相关数据文件的变化情况。
每个检查点由一个根页、三个指向磁盘上特定位置的页列表以及磁盘上的文件大小组成。
在每个检查点间隔(默认为60秒)，MongoDB将缓存中标记为脏的已修改页面刷新到各自的数据文件(collection-*.Wt和index-*.Wt)。
使用相同的“wt”程序，我们可以列出检查点并查看它们包含的信息。下面显示的检查点信息是根据每个数据文件(集合和索引)存储的。这些检查点存储在WiredTiger中.wt文件。
上面的图显示了检查点中的信息，而下面的输出显示了使用“wt”程序列出检查点时的信息。
$ wt list -c WiredTigerCheckpoint.33: Sun Mar 26 08:35:59 2022 (size 8 KB) file-size: 8 KB, checkpoint-size: 4 KB offset, size, checksum root : 8192, 4096, 3824871989 (0xe3faea35) alloc: 12288, 4096, 4074814944 (0xf2e0bde0) discard : 0, 0, 0 (0) available : 0, 0, 0 (0) WiredTigerCheckpoint.34: Sun Mar 26 08:35:59 2022 (size 8 KB) file-size: 8 KB, checkpoint-size: 4 KB offset, size, checksum root : 8192, 4096, 997122142 (0x3b6ee05e) alloc: 12288, 4096, 4074814944 (0xf8e0cde0) discard : 0, 0, 0 (0) available : 0, 0, 0 (0)
检查点信息中的重要点：
·根页
包含了根页的大小，在文件中的偏移量，检查和。创建一个新的检查点就会创建一个根页
·内部页
只含有keys。WiredTiger遍历内部页面以查找相应的Leaf页面。
·叶子页
包含实际的key:value对
·分配的列表页
发生检查点后，wt引擎的块管理器记录了新分配的页已经他们的信息，比如大小、偏移量、检查和。
·丢弃的列表页
检查点结束后，相应的页会被丢弃。
·可用的列表页
当这个检查点被执行时，所有由WiredTiger块管理器分配但尚未使用的页面;当删除之前创建的检查点时，附加到该检查点的可用页面将被合并到该检查点的最新可用列表中，并且每个可用页面的大小、偏移量和校验和也将被记录。
·文件大小
文成检查点时，磁盘上数据文件的大小
检查点的触发机制：
·每60秒，除非有非常大的数据需要写，这样会因为io瓶颈生成backlog
·eviction_dirty_target或eviction_dirty_trigger分别达到5%和20%。一般不会达到，除非硬件真的无法处理写负载
如果发生了硬件故障或者不明原因的奔溃，会发什么呢？我们来看看mongodb的启动过程：
(1).mongodb尝试做奔溃恢复，查看事务日志是否有数据
以下是缩减过的日志：
{"t":{"$date":"2023-03-27T11:22:48.360+00:00"},"s":"I", "c":"STORAGE", "id":22430, "ctx":"initandlisten","msg":"WiredTiger message","attr":{"message":"[1679916168:360670][9811:0x7f43b45d
7bc0], txn-recover: [WT_VERB_RECOVERY_PROGRESS] Recovering log 15 through 16"}}
7bc0], txn-recover: [WT_VERB_RECOVERY | WT_VERB_RECOVERY_PROGRESS] Set global recovery timestamp: (1679916159, 1)"}}
{"t":{"$date":"2023-03-27T11:22:48.688+00:00"},"s":"I", "c":"STORAGE", "id":22430, "ctx":"initandlisten","msg":"WiredTiger message","attr":{"message":"[1679916168:688481][9811:0x7f43b45d
7bc0], txn-recover: [WT_VERB_RECOVERY | WT_VERB_RECOVERY_PROGRESS] Set global oldest timestamp: (1679916154, 1)"}}
{"t":{"$date":"2023-03-27T11:22:48.695+00:00"},"s":"I", "c":"STORAGE", "id":22430, "ctx":"initandlisten","msg":"WiredTiger message","attr":{"message":"[1679916168:695497][9811:0x7f43b45d
7bc0], WT_SESSION.checkpoint: [WT_VERB_CHECKPOINT_PROGRESS] saving checkpoint snapshot min: 10, snapshot max: 10 snapshot count: 0, oldest timestamp: (1679916154, 1) , meta checkpoint timest
amp: (1679916159, 1) base write gen: 11982970"}}
{"t":{"$date":"2023-03-27T11:22:48.705+00:00"},"s":"I", "c":"RECOVERY", "id":23987, "ctx":"initandlisten","msg":"WiredTiger recoveryTimestamp","attr":{"recoveryTimestamp":{"$timestamp":{"
t":1679916159,"i":1}}}}
(2).从数据文件找到上一次运行成功的检查点，从日志文件恢复未提交的脏数据到wt引擎的缓存中，缓存中的页一会被标记成脏页。
以下是缩减过的日志：
file:demo/collection/108-2625234990440311433.wt access_pattern_hint=none,allocation_size=4KB,app_metadata=(formatVersion=1),assert=(commit_timestamp=none,durable_timestamp=none,read_timestamp=none,write_timestamp=off),block_allocation=best,block_compressor=snappy………checkpoint=(WiredTigerCheckpoint.33=(addr="018081e49e1d91ae9a81e4b44eefcd9b81e4be132c8a808080e30d3fc0e30c4fc0",order=33,time=1679897278,size=819200,newest_start_durable_ts=7215101747935576783,oldest_start_ts=0,......,checkpoint_backup_info=,checkpoint_lsn=(4294967295,2147483647)
(3).刷脏页到对应的数据文件