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标题: Replica Set的数据同步 [打印本页]
作者: shengnan007    时间: 2012-9-18 13:20
标题: Replica Set的数据同步
    上一篇文章，我们了解了replica set是如何选举出primary的。当primary被选举出来，就开始处理系统中的写数据的请求，secondary要及时的同步这些写到primary中的最新的数据，保持MongoDB中数据的一致性，那么secondary是如何进行数据同步的呢？接下来我们详细分析这个问题。% }& B2 i, O: ^; L

. j0 o8 }8 }2 a4 I9 i  j同步1 ^* u7 k. n3 D7 }2 E( o* {
6 x( O8 G$ W1 i& X
    一个secondary在正常运行时，会选择replica set中的一个节点，从这个节点中叫做local.oplog.rs的collection，拉取oplog同步日志。获得同步日志后，进行下边的三项操作：
+ o1 D1 h5 x9 N% H, p" D: J    执行op日志% M7 ?! D- z2 l" W$ r' U
    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs): o* g/ Q, o$ H6 x
    请求下一个op日志  O; {  `9 N! v3 @, j
8 y7 z& b6 m5 t) P' z
    如果在第一步执行完毕，第二步还没有执行完的时候，secondary宕机了，那么在secondary重新恢复之后，会认为第二步的写操作还没有执行，重新开始执行第二步。在MongoDB的设计中，oplog的操作是具有幂等性的，也就是说将oplog中的某一条操作记录执行多次，不会影响结果的正确性。
# `# d8 y% _' w- S* v# f$ N! x& p" G. l
    比如说，有一个数据是{counter:1}，我们在primary中，对这个数据执行了操作{$inc:{counter:1}}，就是把counter字段的值增加1，结果是{counter:2}。Oplog不会记录inc操作，而是直接记录{$set:{counter:2}}。因此，对于oplog中的操作记录，无论执行多少次，都不会影响结果的正确性。- b5 D! k  V* W# k4 J, s
% {/ S: B7 H: G; C# M
w参数4 }5 A2 m0 S" N# ^' f, t, l) t

0 M- U; c- [- X  ~+ K    当我们在MongoDB中执行一个写操作时，默认情况下，写操作指令发送后，就认为写操作执行成功了。为了保证系统可用性和数据安全性，我们可以更改配置，当写操作在n个节点（n包括primary，如果n=1，那就是在primary执行成功后返回）都执行成功后，才返回成功。这个配置的命令如下：
& H, f3 r* z4 c2 _db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})0 h! o  a, X/ i5 w
6 R" A( R% j7 p5 N9 O- C* [
    在更改了这个配置之后，执行写操作的流程如下：* b3 d* Z/ r, Z% C% h
" K1 h$ n8 d; B) _' o5 [7 [5 g
    在primary上完成写操作；
. }- e" g6 b! I! O. I+ o    写操作被记录在primary的oplog中，oplog中包含一个ts字段，记录了写操作发生的时间t；
# @1 N7 ]" s/ t4 o5 s# m    客户端在primary中执行{getLastError:1, w:2}命令，primary完成了写操作，只要再有一个节点完成写操作，就可以满足w:2     了；
9 M2 Q0 w# J- Q% n2 K* d, v    secondary从primary获得oplog，获得上一次操作的记录；$ B$ G( h8 d8 q7 \* c# _# T
    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作；
2 [! z, e% O! K    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log，条件为{ts:{$gt:t}}；
6 S! h# w. s+ J' `    primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog，因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了；0 K" J5 s0 F7 S3 Z* K
    getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作，于是 w:2 的条件满足了，向客户端返回成功。) O7 J4 a! k3 ^: ^" {& ^( F
  T: i/ n! y# F. |0 M2 P
启动% d' f9 X  L9 j# S) S4 @
- ^! J9 ^: C) z; f
    当在现有的某个replica set中加入一个新节点并启动时，这个新节点会查看自己的local.oplog.rs collection，执行一个叫 lastOpTimeWritten 的命令，查找到它最近的一条被secondary同步过的写操作。
7 |1 u7 E. C2 d2 i. X+ L- `% z( ]2 H- y/ E) t. E
    这个命令会返回一条oplog记录，其中的ts字段就是最近一次写操作的时间。如果一个节点启动的时候，oplog里没有数据，这个节点会同步其他节点中的所有数据。) h# V* Z/ E9 R
5 C7 E" o, F2 z  E
选择同步源节点) h6 k+ h: n; l! P+ r2 M: t  D
8 A. w$ b9 G$ @; ?
    Replica Sets中的节点从距离它“最近”的节点同步数据，这个“最近”是通过ping的时间来判断的。在节点之间的心跳检测中，会记录ping某个节点和收到响应的时间，通过这个时间的长短，来确定距离的远近，时间越长视为距离越远。知道了和节点之间的距离，再通过如下的算法，来确定可以同步数据的源节点：
. V0 u7 o5 X2 ~2 S  k* }
+ P5 Q& a: I2 b4 _for each member that is healthy:7 ]( K5 ?- w2 g6 N( \: w
    if member[state] == PRIMARY+ }( j# L: l1 z4 W( _+ u
        add to set of possible sync targets
7 T* x7 R3 ]9 A0 a/ k" [4 b8 ^
) @* K* z% Z1 M9 y1 E3 D% T    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]1 d1 [0 d; |, ?( G0 N% J
        add to set of possible sync targets
* U# r( o7 ]- f' Y
+ R/ i; ^/ ]5 _4 x" e8 x. hsync target = member with the min ping time from the possible sync targets+ d# {" L8 k$ u( M8 Z7 r
9 E. d2 l  z/ @+ j' u+ @
    对于节点是否健康，MongoDB各个版本的判断依据有所不同，但都是为了找到能够正常运行的节点。
. n% Y7 i* L8 @$ e0 _; o7 C9 `( a5 h# {) W
    我们可以通过运行db.adminCommand({replSetGetStatus:1})命令来查看当前的节点状况，在secondary上运行这个命令的时候，能够看到syncingTo这个字段，这个字段的值就表示secondary节点同步数据的源节点。
  z6 g) D3 O- f! M# Q) J1 t1 a
链式同步: R  S- i* t0 O: s. d% v

* w6 j. {/ q, |5 x$ Z" f, T  m$ H    前边所说的内容，都是假设有一个primary和一个secondary，这种情况下的同步过程比较简单，但是如果有2个secondary或者更多，那么这个过程就要复杂的多。
: r/ r" U; L. }! Q( X6 g/ w  i9 X$ C2 t. x: l0 |
    我们用w：3来说明这个问题。比如S1和S2节点是secondary节点， P节点是primary节点，S1节点从P节点同步数据，S2节点从S1节点同步数据。这样P -> S1 -> S2 之间就形成了一个链。如果我们设定w为3，那么除了primary写入数据，还需要有两个secondaris完成同步，才可以返回成功。那么P节点如何能知道S2节点已经从S1节点同步成功了呢？+ s1 N; X& b2 [% q3 A" Q! A

$ E" m$ _/ d1 A# q; ^: W: y    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
" h. w; n5 N* {
3 P5 |- B2 G. ^' N: V* }4 C" g2 }; W    当S2从S1同步数据时，S2会给S1发送一个特殊的握手消息，“Hi，我是S2，我要从你这同步数据了，把我也算到w参数里边吧。”
& v- b- S- S" L0 S6 ^: _' J& T8 s5 X( J! A
    当S1收到这个消息的时候，会说，“我不是primary节点，我可以把你这个计数转到我的同步源中去。”然后S1打开一个到P的新的连接，然后对P说，“这个连接你就当是S2的吧，把S2也算到w的计数中。”这个时候，S1和P之间有两个连接，一个是S1自己的，一个是为S2建立的。" V: q! _9 l% y7 V
# _9 I: D' S7 a  {5 i7 w" D
    当P执行完写操作之后，S1首先会获取到P的oplog，执行完这个写操作之后，会告诉P，我已经执行完了。然后S2从S1获取到最新的oplog，同样执行这个写操作，执行完之后，告诉S1，我已经执行完了。S1在收到S2执行完毕的消息后，就通过S1代替S2建立的和P的连接，告诉P，我是代替S2建立的连接，现在S2也执行完这个写操作了。这个时候，P就知道已经有P、S1和S2都完成了这个写操作，w：3已经满足了，然后返回成功，完成这次操作。
1 n. ^) h/ Q) n+ y- Y& D7 L
! {  p) K) @; _8 S" t: L. Q    具体三个节点间的连接如下图：
1 [1 F! I& R" ~9 I1 q
    S2                  S1               P

" ?) t  _3 T! ^4 h% N% M
                             <====>
4 Z6 F1 M3 I7 w3 D! Y" p
         <====>       <---->
5 w$ P1 g/ `* h# Q

! G! r/ z) T6 O. U: u* s    S1和P之间有两条通道，双线那条是真正的同步连接，单线那条是一个虚拟连接。# @3 e* Y- G. _! k$ k1 a7 D+ }0 f
) \1 o/ w6 `# K4 Z
4 F  h: u9 f% _9 f; D: ]8 ]$ \
Reference，
7 d9 u& Q  l" b' _2 X# t; i6 r" Q  ?  N! F# C
[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing# |) u7 e- ~+ ?& ]( N
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/; u9 I; g2 g* \; r+ F$ _% @% E- w- V
作者: 四处张望    时间: 2012-9-18 13:33
哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。
: G+ o4 V4 e( ?) y" h可以偷懒不去搜索了。
作者: shengnan007    时间: 2012-9-18 13:34
四处张望 发表于 2012-9-18 13:33
  p6 \& c8 }8 Q( l& J哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。8 b7 W5 t; A& Y0 E; n* q; O
可以偷懒不去搜索了。

9 j# k5 u$ Q) P/ C" w1 F前期写的一次性发出来了，后续的还要等一等。写的慢啊，哈哈
作者: 四处张望    时间: 2012-9-18 13:46
shengnan007 发表于 2012-9-18 13:34
, g# W4 M' z- L, u. @0 p( [; _$ Z+ K前期写的一次性发出来了，后续的还要等一等。写的慢啊，哈哈

# i$ I4 }9 R8 z! \2 M  b2 T邓侃在西河的文章，对我启发很大。可惜最近两年没有实践的机会，mongo db也就是浅尝辄止。现在有这般好帖，正好
作者: 假如十八    时间: 2012-9-18 14:44
电脑小白路过学习。。。



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