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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 H; l2 z$ ^! F' u! M# M% S- O8 s+ o
同步
# T; b  g3 H7 f. y7 z% V9 W. C* X# A6 W
    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：) L- |7 j* y0 F! I
    执行op日志
6 j8 u& j1 t) u# U) \    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
' z8 w/ {7 N, b9 G1 V, h2 J    请求下一个op日志- g6 c7 L1 h: m" a

. p# I# Q3 F: {5 \# G    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。
/ i' b; B4 f8 ^6 g
' _0 m  K3 _+ L3 R* ^    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。" w) K; }1 a3 ~/ h

) ~4 s+ g1 Y8 s- s6 hw参数3 p# W& |2 T5 z4 ?7 u: a) |0 N
: q' D+ @" u9 `) \( W
    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：# M6 ~2 k) t3 ^
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})/ H2 J$ Z* }4 Y' L% {

$ Y- H0 E  W2 `% T3 Z    在更改了这个配置之后，执行写操作的流程如下：
; ~- a  d9 S! E7 A) ~! Y
, \! H; W3 H8 j+ R; g/ f" G    在primary上完成写操作；, D5 p0 s" i1 i/ d# d5 N6 N2 w& P
    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；! [! G6 W  I8 ~+ |# n# m) ~0 S
    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；0 `8 s. s" f. p' a) O
    secondary从primary获得oplog，获得上一次操作的记录；
2 |" H) a- x/ q    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作；
; V- k% x, X  D' Y    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log，条件为{ts:{$gt:t}}；
2 T; y5 |& i- K  B    primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog，因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了；
/ I9 Q8 w  H3 i# V( i% Y1 F    getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作，于是 w:2 的条件满足了，向客户端返回成功。- I1 g! [6 T) v$ V0 w, I* q2 m

" j* G4 A4 H9 r. Q, s启动' L& ]. U4 G# f& n! Q
  M, o, D+ s8 h0 y1 l
    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。
3 r( T! A5 `7 ~9 _5 L9 ^0 U" @0 `9 h  L! [1 T
    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。
7 w! n! M4 W) n6 @: B
5 X# t& s3 @7 r选择同步源节点3 B- W, Y  C8 x: U1 M6 h- ?
# u% N& t: P. c! s( n0 w  ~
    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：& M9 p, n  @7 \$ l8 p
0 T1 {4 q9 d/ s9 B+ Z: k0 `' i
for each member that is healthy:! s$ V2 e, x$ R. E3 t2 r* ^# E4 a
    if member[state] == PRIMARY: e8 }; \; N/ r* _
        add to set of possible sync targets1 ], d, U. Y. y: S+ a  g' e

" j* X4 \3 z  J( ?* s  a' P7 ^    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]! G5 W+ x# J6 z+ m6 k0 K& I
        add to set of possible sync targets" s" B* A( c  N% F
- P# N4 V) K& X( x8 [
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets
+ |6 N% W5 l9 N" H* x* c
( s7 V: d- Z" t$ ]. W7 l    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。
; x! p3 s( u5 |/ y) G
- x; w; w3 Y5 c7 U4 g, f, U+ X6 C    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。
/ B0 I9 h9 R3 j5 d1 u6 c7 e% ]- t9 X: I
链式同步3 m) M# n  K% B

- G/ y) D, Y. J9 t    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。# m' v2 X2 X( b8 a

- Y# {6 Q7 o" `6 B% _% Q    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？* m6 L* x. t$ I) C- Q

5 _( i) {* Y8 S    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
. Z. c  V' k; C6 t$ e5 \9 W& R0 |; t/ u1 k& k/ N
    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。”
( ~& F5 w7 _9 ~' N! o$ A' |4 ]! j5 U& c
    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。
: m+ b3 }, P7 g$ D' `) m. c
7 l/ Q/ t$ k0 I5 D+ O    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。- B$ m) d% T) m/ f+ K( ?
5 S# ~$ q. t' x/ d
    具体三个节点间的连接如下图：6 R: X6 D$ q" x4 ~5 ^  B& x
    S2                  S1               P
4 d# n+ I" p3 U6 p7 e
                             <====>
' R# Y$ U7 h9 O
         <====>       <---->
* Z, f- d5 F8 }+ Z( G/ H/ J! i/ Q

6 T6 c1 _+ W; F    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。
  ^. [5 a7 `7 M2 k1 d
, ?/ d  X6 V$ S4 ~& B& I1 _' B4 P+ R. ~2 j  i  [, x& Q
Reference，
/ j" l" Z1 O& B8 K8 Y
( B! |! U/ B+ P( Q5 p# ^[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
8 Y* K* P3 |/ U. }! k: u0 i. Thttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/' h7 {% a8 h( ~+ C: M  Z; x
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。( z- m: A7 P% p5 X. V! N  U& L" C5 @
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
) q$ x; y3 L5 d; s! l7 _; x哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。
0 |6 b1 S6 [8 b) {1 @  T8 k1 g可以偷懒不去搜索了。

& c3 Q2 n! Q" ]  g' `* q5 A( h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
9 e& Z: s" X, D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; e  w" K8 Q4 V  y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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