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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。
: `8 T9 Q+ d) x7 P; Y4 ^( j& U  |3 H8 i5 \8 A
同步2 t  \' G0 C5 t8 _! F* z6 z* ^; i* q: f

; @3 ~, D1 h2 |) s) |# M    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：
, K+ N, m6 O6 y    执行op日志5 \: I: W- b/ ?: z# T
    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
7 _9 ~0 \2 V5 n" M" M    请求下一个op日志
) k' w# u9 f- c1 [4 S! |" O  e; N) _# H, ^
    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。
* w& y& n/ [6 B& M
$ \' w( a  J! o7 V3 H2 t0 J( J. D    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。' p( A  ?' S0 ^9 D8 y+ j! i: h

$ Z+ |6 k1 J" F1 S! E$ e' y+ ^w参数
, h, r$ \- W/ u, L% ~3 _) K% e9 N$ a5 P6 L! o
    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：
4 P/ \8 Z' G8 B, q8 \db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
: o& b/ D7 D3 p9 w7 a+ C. D; W8 j& I. w
    在更改了这个配置之后，执行写操作的流程如下：
, Q- p4 D7 K3 H# a" y) ]. w8 D/ P/ X1 e- S& a3 a5 w* r% d
    在primary上完成写操作；) N5 T' B3 u$ b! t3 i3 R% j" F/ E
    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；
. Q$ j4 r1 t+ P8 b    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；
4 p  e2 S3 A, n    secondary从primary获得oplog，获得上一次操作的记录；
& W3 k' C. O+ ]. U3 F    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作；4 K7 D% P3 g7 y. t
    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log，条件为{ts:{$gt:t}}；
4 S' e; p2 E/ a) {5 }9 i    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；. K. X" q0 u* y4 \) M6 M
    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。
$ l# D9 f2 G3 G8 |# y# D; Z( c/ _: T2 v: z
启动
, L1 K( O8 y: w" t2 r+ F& D2 N5 c- x$ ~: y
    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。0 z- z& [7 h1 C5 u3 T, U( H9 c3 Z

9 c0 {4 s" o. a- @3 h    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。8 E) u4 c7 g; y  O; z1 r! ~! b& a

0 L$ s- c/ }  {8 W; }7 H4 B; q选择同步源节点
+ v7 D1 Z* p% u& H& G* y) M" v) R7 H" A( Q) U) n' N, l
    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：! ^5 Q' e0 l- l! J9 E2 |2 V

* Z+ a+ b# Y( c! x" y, n# Dfor each member that is healthy:
' \  V$ W. z' \2 K; V    if member[state] == PRIMARY/ Q% B0 d, H) Z  [- T( A8 B9 P
        add to set of possible sync targets. h8 X- Q3 X+ v$ G4 U: k/ w

5 r4 x5 }: I9 @' L4 Z7 `% v    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]$ `' ]% Z% Z% F4 p( ^2 D: v6 w8 c  A
        add to set of possible sync targets
7 U! _. m  f* L' E- B9 k, b' I3 t$ C
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets
0 h8 k5 f# T1 G: Z
! h& y6 g) Q  M3 \( o    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。3 x4 x) k8 S9 o
8 {$ q/ ^+ f5 x! p
    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。. }. O4 K# q0 J' l0 @% ~5 }

/ D, y% U, s  l3 q链式同步1 k" n% C2 I" v: n" b
6 K9 l7 O4 N5 h1 W- R
    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。
; I" ]* [# \; {8 Y$ J% c/ f8 R9 G" m0 L/ }' W
    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？
  L- E' b. T) h$ d! F( d: {8 O1 n" o; u9 i) a' [3 @4 j% Z: U% N' d
    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
6 R# t9 M8 N2 g6 M1 `  ]$ U
) y3 Y& L) ~( [; x* `6 u- d. w, r    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。”
! i" M" f$ r9 G: F
$ \, F$ w& {# T, u( z! p    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。
% F! D9 p! [: |1 J( h
8 f# z/ Z0 _" @2 v4 p8 B8 s    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。5 z% M8 j$ `7 U3 Y3 w# p4 [
* o) N3 M9 {* h
    具体三个节点间的连接如下图：$ q( |+ ]' a  n: M( r& V' _* f! i
    S2                  S1               P
- R4 ^- K7 ?) E+ j/ m9 r2 |; A; Y
                             <====>
' F( Q9 i4 q1 s2 @1 |
         <====>       <---->

5 `0 F0 V* X7 {- d4 ~" e3 A4 \" _, @  j" n. B: K2 ?
    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。; s4 w& w4 ?" F4 r- J6 \% N
/ L$ C3 u- n1 C2 ]+ ]$ I- v- b6 @

3 ~) }2 `4 ]* O+ l8 U. T- [/ tReference，
' j* S: g4 s) E( i% W6 O
5 s& o- B" D/ B! P8 L[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing! ]" J6 m* n2 ^1 U! Q
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
. N! y* C6 u' o" b" d0 B
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。5 d# H1 P5 C+ C1 p0 _
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 4 R" a8 M- u8 G' u; N: ^. o
哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。
- D* \7 a9 K' S* @6 i+ V3 S5 Y可以偷懒不去搜索了。

6 n# V$ X' ~/ z5 e- ^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
& }$ i) o' M' N7 e* [  z0 O, T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

' [) S/ C: g: U1 F5 }* e* j$ D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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