Mongodb 将mongorestore用于oplog replay与--numInsertionWorkersPerCollection/同时将mongorestore用于oplog replay

如果我将mongorestore与--numInsertionWorkersPerCollection>1一起用于oplogreplay，则不会带来任何性能改进。我有一台8核的机器，内存为64 GB，我的完整oplog大小约为1 GB（在同一个集合上约有100万个请求）。所以我不认为硬件是这里的限制。请告诉我背后的原因

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基本上，我是在比较mongorestore和sync（用于更新辅助服务器上的oplog）。在同步的情况下，我们有默认的16个工作进程，可以同时应用opLog，我希望我也可以对mongorestore执行同样的操作。

numInsertionWorkersPerCollection仅在插入数据时工作，而不重放opLog

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从mongorestore源代码看，oplogReplay是单线程的，所以并行replay不起作用。

谢谢您提供的信息@JJussi:）。但是，您如何解释同步期间，oplog重放比mongorestore oplog重放发生得更快呢。我断开了辅助服务器与副本集的连接，然后在主服务器上执行了大约1m的操作。现在，我在不使用副本集的情况下运行secondary（即不使用--replSet setName），并使用mongorestore oplog replay对其应用oplog。这又花了大约4分钟，我执行了相同的实验，但现在我只需再次连接辅助设备和主设备（即--replSet setName），大约花了1分钟。如此巨大的差异背后的原因是什么？不同的代码。不同的程序员。我还没有检查mongod关于opLog replay的代码，但是现在它可以并行。在wiredTiger引擎出现之前，mongod也是单线程的。不同之处可能在于，数据已经在内存中，并从内存中重放。甚至我认为这是内存中的原因，所以我使用“mount-t tmpfs-o size=5000M none'filename'”将转储文件保存在内存中，并在其上执行mongorestore。这只会带来一点变化。此外，我还尝试为oplog replay与不同数量的工作线程进行同步（即使用--setParameter replWriterThreadCount=x），以查看一个线程是否与mongorestore等效，但仍然没有成功。这比蒙哥里斯托雷好多了（请分享您对它的见解，或者让我知道合适的资源，我可以在那里阅读和了解更多关于它的信息。）非常感谢！：）