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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。+ R: ~7 Q& ?( N; Z3 J: @' H

! \* G3 P6 d& g+ Z" T" K+ f* s同步3 t! _# Y; C+ H
. l$ X1 a; j6 H/ }
    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：
0 ?6 ~# [" K+ Z. L    执行op日志* `, r& e4 ~" f( c
    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
/ m, T" A- c5 N) v) e* h/ v    请求下一个op日志
0 E  y) T6 b) k, a* E3 I: X
2 U# V" j) o; e    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。
$ J- V# U$ k; Y, ]
2 z' ~' l, m$ O3 W- w# _    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。
7 C0 x' T' S' H" [2 G" a
1 A. z  i, w9 B/ z8 d0 Xw参数5 |9 S1 I4 ]' q6 F! s3 y
& d8 C' d% J# k: ?) m% ]4 d
    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：
2 X9 a1 R+ Y' r+ d( l% fdb.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})& M9 [( o3 T/ q+ o$ p( I
  C+ {! d  c4 `
    在更改了这个配置之后，执行写操作的流程如下：+ ~3 ]0 H; A/ ^# s  D
* r- J5 s$ R9 L$ C
    在primary上完成写操作；# H' Q4 B, A& r" {8 e9 W' U
    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；
5 d$ g; Z& a) `+ _    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；# f1 M( ~4 D' K
    secondary从primary获得oplog，获得上一次操作的记录；
) S5 L  [) h! a& i% I% z: _) ^5 [    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作；+ G! ?. B1 a0 v0 t- |9 Z
    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log，条件为{ts:{$gt:t}}；9 w$ y* I: U: `$ f6 D8 P3 W0 G& E
    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；
+ D- L% P) j- Q- E* z. b1 N, S) h    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。; P" e  v! T' l! k
( J* d2 ~( T! N. ~% |
启动, s: H/ f2 b* Q0 \
/ ^" w( ]( z5 y; h- L  M/ z9 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。
2 h# n3 D% P% W3 _, w, _
, R1 k: q/ ?; p! K$ c4 b5 T- N5 d    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。. W  h  a% g: t7 g! q0 K& F

3 i% m  x8 X% N* x选择同步源节点% E' I7 p1 e' W
# E. V8 o, s: n; [) O
    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：- d3 z8 b; S* D  e- O& I0 Q

% f! s/ N+ h$ V- Efor each member that is healthy:5 O: P1 i9 Q2 L0 Y! K
    if member[state] == PRIMARY. i1 T) Q/ I5 z* r! r# J
        add to set of possible sync targets
8 Z* `  ~: P- j# {
# J9 H$ ^0 @( [    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]" R  s1 G3 O" e; L' x" \
        add to set of possible sync targets
. M/ x# U) s$ b1 @$ N7 [9 |2 ]+ M7 \& S5 z
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets! k+ ]& b9 P+ @0 I) \- v, N

: m0 x5 [, N, f! N( T* Y, b) O! [4 b# H    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。
# C2 _8 _' r. @, j' O7 t
4 B8 [6 ]! B: D" m) Z& R" s( S. a    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。
! v+ f3 T, {/ q$ V" @0 E0 G) [/ E
2 N9 G/ T* u# K6 T( s链式同步
8 q' ~. d% x/ R4 i
+ t8 ?' h  n; x+ K9 G* y$ @    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。
8 ?( C: [2 q1 J' t* O5 n) D* m2 e3 X* S* X. }: R  h( F$ n5 _
    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？
2 v+ v4 v4 ^" [/ _8 {( \% \1 W
+ m- F* a+ p8 B5 ^& e* ^    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。- B3 K) @# c0 H! L5 x! b) P

" Z! I( y7 n7 h+ P' b% Q4 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。”
8 i6 p0 S4 G2 k$ H; Q; s
7 @5 r8 X6 |8 k8 Z, S3 \; 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% C5 W" o7 u9 F) Q. |2 u8 G( F2 N+ g  \; A: ?5 t, Y# F
    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。) s0 W0 w3 J$ O- Q- G  |- T) h

5 N4 A5 D. u1 r. r0 M" [    具体三个节点间的连接如下图：7 `' [2 p3 {: V; t8 P
    S2                  S1               P

) k2 H; T5 i( B7 i* [/ I1 p
                             <====>
: M! W! ]; G, w( X; J/ F6 L
         <====>       <---->

# l4 X$ u6 z. z" r. F( w; S
" N: i# Y5 a3 y% Y3 N    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。
* m. P& L8 Z; j: ]
' U1 J7 B2 F4 Y. _5 a0 i! m- P4 ?* j6 ^, g- d* s
Reference，  u4 Q, ~8 S) X
- F8 a6 E/ s3 I2 U: v' ^0 O# c
[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing. G- @% w0 ^* ~& H; X) N" Z: k, {9 X
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/+ Q3 Y/ h3 Y$ t! m; y, }8 O
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。, T9 N% s8 y5 `1 Q0 ^$ b/ a
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
$ k6 Z: |7 [8 f9 y' w$ C哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。
1 G( ~; v& \. S2 L% {9 I可以偷懒不去搜索了。
. k( f+ l2 y6 X1 y1 z' p
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  ~# N' {. z7 A7 Q" 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
6 D% a+ Z' m9 E
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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