Melhores Práticas para Otimizar o Desempenho de Leitura em Conjuntos de Réplicas

Conjuntos de réplicas do MongoDB são fundamentais para garantir alta disponibilidade e redundância de dados em ambientes de produção. Embora a comutação de failover e a durabilidade sejam benefícios chave, conjuntos de réplicas mal configurados podem introduzir latência de leitura significativa, retardando aplicações que dependem de recuperação rápida de dados. A otimização do desempenho de leitura envolve o ajuste cuidadoso de como os dados são replicados, como as leituras são distribuídas entre os membros e quais garantias de consistência sua aplicação realmente exige.

Este guia explora configurações cruciais — incluindo read concerns (níveis de consistência de leitura), write concerns (níveis de confirmação de escrita) e mecânicas de sincronização — que impactam diretamente a velocidade de consulta em um conjunto de réplicas do MongoDB. Ao implementar estas melhores práticas, você pode maximizar o throughput (vazão) de consultas e minimizar a latência em todo o seu cluster distribuído.

Entendendo o Caminho de Leitura em Conjuntos de Réplicas

Em uma implantação de conjunto de réplicas padrão, um membro é designado como primário, lidando com todas as escritas. Os membros restantes são secundários, que replicam os dados do primário de forma assíncrona. As leituras da aplicação podem ser direcionadas ao primário ou distribuídas entre os secundários, dependendo da configuração.

Otimizar as leituras significa equilibrar a necessidade de consistência imediata dos dados (que geralmente exige leitura do primário) com o desejo de descarregar o tráfego do primário (lendo dos secundários).

1. Uso Estratégico de Níveis de Consistência de Leitura (Read Concerns)

Read Concern define o grau de consistência de dados exigido para operações de leitura. Definir um read concern excessivamente rigoroso quando um mais relaxado é suficiente é uma causa comum de latência de leitura, pois pode forçar a operação a aguardar confirmações de múltiplos nós.

Níveis de Consistência de Leitura Disponíveis

O MongoDB oferece vários read concerns, cada um trocando latência por durabilidade/consistência:

Read Concern	Descrição	Caso de Uso
`strong`	Retorna dados garantidamente duráveis na maioria dos nós votantes. Consistência mais alta.	Transações críticas onde a perda de dados não pode ser tolerada.
`majority`	Retorna dados confirmados como registrados pela maioria dos nós votantes. Padrão para a maioria dos casos.	Leituras de propósito geral que exigem alta durabilidade.
`local`	Retorna os dados mais recentes disponíveis no membro que está sendo lido, independentemente da confirmação de escrita.	Leituras que podem tolerar alguns dados desatualizados (ex.: contadores de dashboard).
`linearizable`	Garante que a operação de leitura reflita o resultado de todas as operações de escrita anteriores que foram concluídas com sucesso antes do início da leitura. (Requer write concern de maioria).
Latência muito alta devido à coordenação.	Leituras que devem ver o resultado de escrita mais recente imediatamente.

Dica de Otimização: Usando `local` ou `majority` como Padrão

Para leituras não críticas (como carregar dados de configuração raramente atualizados ou resultados em cache), use o read concern local em secundários. Isso evita qualquer atraso de sincronização.

Exemplo: Definindo o Nível de Consistência de Leitura no Nível da Sessão

// Define o nível de consistência de leitura como 'local' para esta sessão específica
const session = mongoClient.startSession({ readConcern: { level: "local" } });

// Operação Find usando a sessão
db.collection('mydata').find().session(session).toArray();

Aviso: Ler com read concern local em um secundário pode resultar na leitura de dados que ainda não foram replicados, levando a resultados desatualizados.

2. Distribuindo Leituras entre Secundários

Por padrão, o MongoDB direciona as leituras para o primário. Para escalar a capacidade de leitura, você deve direcionar explicitamente as leituras para os secundários usando as configurações de Preferência de Leitura (Read Preference).

Entendendo a Preferência de Leitura (Read Preference)

Read Preference dita quais membros do conjunto de réplicas são elegíveis para satisfazer as solicitações de leitura e em que ordem devem ser escolhidos.

As Preferências de Leitura Comuns incluem:

primary: (Padrão) Apenas o primário é elegível.
primaryPreferred: Tenta o primário primeiro; recorre a um secundário se o primário estiver indisponível.
secondary: Apenas secundários são elegíveis. Se nenhum secundário estiver disponível, a operação falha.
secondaryPreferred: Prefere secundários; recorre ao primário se nenhum secundário estiver disponível.
nearest: Escolhe o membro (primário ou secundário) com a menor latência de rede para o cliente.

Dica de Otimização: Usando `secondaryPreferred` ou `nearest`

Para a maioria das aplicações com alta taxa de leitura, usar secondaryPreferred permite distribuir a carga de consultas por todos os secundários disponíveis, reduzindo significativamente a carga sobre o primário.

Se você tiver servidores de aplicação geograficamente distribuídos, nearest é frequentemente a melhor escolha, pois minimiza a latência de rede para o cliente, mesmo que ocasionalmente acesse o primário.

Exemplo: Conectando com secondaryPreferred

Ao conectar o driver da sua aplicação, especifique a preferência de leitura:

const uri = "mongodb://host1,host2,host3/?replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred";
// Ou usando opções de conexão em uma configuração de driver
const options = {
  readPreference: "secondaryPreferred"
};

3. Gerenciando a Sincronização e o Atraso (Lag) dos Secundários

Se você estiver roteando leituras para secundários, o desempenho dessas leituras dependerá inteiramente da rapidez com que os secundários estão acompanhando o primário. Um atraso de replicação (replication lag) alto significa que os secundários estão servindo dados desatualizados, ou se o atraso for muito grande, as leituras podem falhar ou atingir o tempo limite (timeout).

Monitoramento do Atraso de Replicação

Sempre monitore a diferença de optimeDate entre o primário e os secundários. Ferramentas como rs.printReplicationInfo() ou sistemas de monitoramento (ex.: MongoDB Cloud Manager/Ops Manager) são essenciais.

// Executar em um membro secundário
rs.printReplicationInfo()

// Verifique o tempo de atraso relatado
// Procure pelo campo 'secsBehindPrimary'.

Impacto do Write Concern no Desempenho do Secundário

Embora este artigo se concentre em leituras, configurações altas de write concern podem impactar indiretamente o desempenho da leitura ao retardar o primário, o que, por sua vez, faz com que os secundários fiquem ainda mais atrasados.

Por exemplo, exigir uma confirmação de escrita w: 'majority' significa que o primário deve aguardar a maioria dos nós confirmar a escrita antes de poder prosseguir. Se as confirmações estiverem lentas (devido à saturação da rede ou secundários sobrecarregados), todo o pipeline de replicação desacelera.

Melhor Prática para Write Concern (Otimização Indireta de Leitura): Garanta que seu write concern esteja configurado adequadamente. Se você tiver muitos secundários, usar um valor w: mais baixo (ex.: w: 2 em vez de w: majority) pode acelerar a capacidade do primário de aplicar escritas, ajudando os secundários a se manterem atualizados.

4. Indexação e Otimização de Consultas

Nenhuma configuração pode compensar uma consulta mal escrita. O princípio fundamental para leituras rápidas continua sendo uma indexação robusta.

Principais Considerações de Indexação

Consultas Cobertas (Covered Queries): Projete consultas que possam ser totalmente satisfeitas por um índice sem buscar documentos no disco. Estas são as leituras mais rápidas possíveis.
Alinhamento de Índices: Garanta que os índices correspondam aos campos usados nas cláusulas find(), sort() e projection().
Evitar Varreduras de Coleção (Collection Scans): Sempre verifique no profiler de consultas se as operações de leitura estão usando índices (IXSCAN) em vez de realizar varreduras completas de coleção (COLLSCAN).

Ajuste de Timeouts de Consultas

Se uma aplicação estiver acessando um secundário com muito atraso, a consulta pode atingir o tempo limite. Configure timeouts razoáveis na sua aplicação para lidar graciosamente com atrasos temporários, talvez recorrendo ao primário ou tentando novamente mais tarde, em vez de ficar travada indefinidamente.

Resumo das Etapas de Otimização de Leitura

Para obter desempenho de leitura ideal no seu conjunto de réplicas do MongoDB, siga estas etapas acionáveis:

Identifique os Tipos de Leitura: Classifique as leituras em dois grupos: aquelas que necessitam de consistência forte (use Primário/Read Concern Forte) e aquelas que toleram consistência eventual (use Secundários/Read Concern Local).
Configure a Preferência de Leitura: Defina a string de conexão ou as opções de sessão para usar secondaryPreferred ou nearest para a maioria do tráfego da aplicação.
Monitore o Atraso (Lag): Monitore continuamente o atraso de replicação (secsBehindPrimary). Se o atraso for consistentemente alto, investigue problemas de hardware ou rede dos secundários.
Revise os Write Concerns: Garanta que os write concerns não estejam atrasando indevidamente o primário, o que priva os secundários de dados novos.
Indexe Completamente: Verifique se todos os caminhos de leitura executados com frequência são cobertos por índices eficientes.