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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。
* q8 r) w* j% K) b# \( K6 ?. n( T6 F, R$ Z
同步: z" K; k; k0 N9 S, k2 |7 ?! b

' }6 ~2 |5 e' M- J2 O+ \! M& U+ j    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：
; T: l, {. c$ m) _    执行op日志' K2 Q& p) H6 U% d' |4 M
    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)3 x: I7 ]* \2 D
    请求下一个op日志8 r/ E* K+ N$ ~) |; `

; t, Z# v$ p3 Q" R6 c) b    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。2 M' \/ V: X$ F6 h  e7 l

* |" L+ V! e( ^' a    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。+ b& |1 h; L- J' l, r0 ^4 z/ y
8 f4 w+ ?' u3 e; y: ~0 r8 u
w参数
& \7 }* G, ?- E4 B4 H% `7 r3 N+ ~
! M" Y; n+ L) C6 f( j" a% `* B    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：
* D& |+ q& o+ o1 k# xdb.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
7 [; u' k' J5 g
4 Q! d( X& R" Q  Z6 R) L" a    在更改了这个配置之后，执行写操作的流程如下：
6 \5 @% d1 w  t& u4 G; R+ @; U4 b& x4 m( C+ Y0 k
    在primary上完成写操作；* H( M+ Y1 W* ~: g. N) }
    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；( `( c5 u8 N  L4 ]
    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；
3 e7 W- |' I0 p7 i% {0 ?# M    secondary从primary获得oplog，获得上一次操作的记录；
3 J) P( O* w) \2 X    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作；
* Q( l6 @7 z1 R9 L, b! _+ e1 ~    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log，条件为{ts:{$gt:t}}；( n$ g% I2 p# p3 a/ ^5 @6 O
    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；2 A& t, B& z! B5 F' E6 W, a9 u
    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。2 ?/ K- m- V/ ^: ?

* d  t" E% ]: j0 M2 R启动
) ^7 @$ c3 e7 v8 V4 U
4 `) B) O' z) D    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 D1 ?& h% p# g

8 D# E/ Y0 P( V5 d+ s6 ~& 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。# z- B) l& {& D8 i9 b
) @4 i' T9 I% N) g2 D6 k
选择同步源节点
$ v$ C% e0 K: z; `; @, Q
. Z1 K% C! Z* u+ Z    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：
7 J5 L7 D# i9 `$ o7 Q
6 t. h, |: t* `$ Q* s' @# j0 T- Kfor each member that is healthy:- J: s# m. R* e
    if member[state] == PRIMARY$ G3 w+ k3 _. W: v
        add to set of possible sync targets
9 o% a+ v. e. j6 w, C2 r
( e& O/ r3 F+ [* i7 q$ ?, i0 i3 I    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]1 i+ ~3 t5 Q7 o; f* z
        add to set of possible sync targets- A% e7 g0 f  a3 Z, o
. ]% u! ?) B9 B: i
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets
% z1 w4 q0 L, W, F1 L! z8 p2 G) v
" A% w8 p  n; h) n5 }    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。
* ~4 L( i+ K9 S8 p+ M+ M1 `
% g) f4 I( g; j0 U" B1 J3 R    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。
  [1 w0 n. P0 K# O! f+ t$ m0 i1 T/ f+ E' j4 N% O+ U8 m0 _
链式同步' E+ X3 k0 d. A( \

6 x0 ^. U' u) H9 D3 }    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。
/ Z, C' H" \( D* ^) s* F: O* A7 p! N
    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？
7 ]  M* H7 K- g6 F! l0 f" G& P$ P! H  T: t4 r+ I
    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
) `+ \5 V# y+ P+ q/ m' w7 |& c0 A. s) X. b' t
    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。”
0 C" O* Q1 c/ ?- ^8 H$ z) Y' G. T  E+ I* x" x0 B9 Q1 [( Z" k) l
    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。: G) m+ ?2 U; z) g  G. ^
, r  g4 o6 ^$ K8 C, E7 M) [
    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。2 ~! H7 p; p4 P9 ]

% q8 x3 s3 F; x- x3 j    具体三个节点间的连接如下图：
* U+ K9 d( S! M/ }& E9 V2 Z& J# {
    S2                  S1               P

! o, P+ _! ~- y: R
                             <====>
6 A" R7 d$ j8 q" `
         <====>       <---->
) L0 ^5 i* M3 y9 s. P5 [) n! e

2 O" B0 T& K( I1 l    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。* f2 n1 X0 P/ Y% r5 ]( g. x, }: K

- P# k! e+ m! e
/ s0 h: _. b/ H( d! r/ \Reference，
6 O  s9 U+ z' p9 z* R4 [" z9 G( h# i5 N* {( l' L) A8 L3 ]
[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
8 o4 Z  k& P# o  ~& J$ }http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/" z2 \- A0 T) s
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。
7 v$ c. ?- m$ T3 Q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 a+ S4 C" F% L$ n, i7 N& P. ~6 h
哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。6 g0 F. z. F9 B) M0 U
可以偷懒不去搜索了。
. k' s! x# g: k6 o. y9 z
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
* C  b5 Y. N, ^9 t( x, x+ \. [3 Z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

% o% r7 h$ ^( o" I* X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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