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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。( q1 f7 r% W8 h8 b
( m7 A2 \" j5 [4 S
同步
6 c# [6 J2 h* ?- `* e1 d! p4 R# U# w2 r3 @$ g# w3 Q
    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 P/ v6 q" d: Q+ X
    执行op日志
' x- }9 a% @4 d: H  b    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)! U! w: a$ ?2 T
    请求下一个op日志3 `9 W6 b# N# K, V1 p

, [4 ?# ?% Q/ P3 a    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。
) d( |7 Q$ W" r5 F/ M& T+ y8 `0 m8 O9 G$ J
    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。
$ ~* G- j1 M' M( i$ E$ R  v* T# l* K' d7 ?
w参数
3 z' @3 X: d" V2 P4 c! g- m. A1 b8 v/ P) j
    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：
$ w2 b$ o2 f  a$ P% j! m6 _" ^db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
6 i; ^$ P; e+ d( |, |, p
8 \( P7 R: Z% x* h    在更改了这个配置之后，执行写操作的流程如下：& F3 M6 ^7 Q: j

2 P1 r4 }- F* U' c4 F/ j    在primary上完成写操作；
( m0 D4 ^: @0 B( }$ g    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；8 b( B# Z' p! F- Z2 K
    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；
- w9 K- T3 f7 Q4 M  @+ `* c    secondary从primary获得oplog，获得上一次操作的记录；
4 y/ e; g- b. K    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作；
+ A. F' R; W7 r2 n, D    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log，条件为{ts:{$gt:t}}；! f1 p. T- [; v3 m3 C) p
    primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog，因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了；" N1 J& }$ o8 ]( 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。
5 V8 v% ^% ~$ }! B1 D5 g5 H& {4 s4 e3 d
启动& Z3 w1 h+ Y3 i/ g

3 C* L8 {% R5 s' 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。
* O; i' O7 `: g) o2 m- X3 l: F) ?
    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。: {1 B2 W& ~! E6 z, q5 F& p
9 k/ n# x0 w, j6 k7 T4 U
选择同步源节点' m5 ]6 Q) h) i. ^$ n: v- L. _
0 P( ^4 v; O6 K5 j
    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：
3 b" k+ ]% h" A2 t, R% I9 M  c+ B0 Q+ i5 ^; o+ x
for each member that is healthy:3 y, e1 k' I) j( E& d
    if member[state] == PRIMARY+ b! h- m$ ~2 I, s# O& b* R3 a
        add to set of possible sync targets; r: b* J  K4 ?1 x3 {# x
. [# v/ A/ O& K; \/ Q
    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
8 p, W/ y# f2 X* D2 T        add to set of possible sync targets
8 q- K6 l% q6 O% v/ Q
) K. e2 O1 ^$ c7 X' ?sync target = member with the min ping time from the possible sync targets
( }" Q# o# U5 c! ?4 }/ m6 ^3 G8 T8 O
, N* I. k0 X' r3 n6 z- @/ j' @/ D    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。
2 z% s9 e' o# @+ p8 y' k2 K, m% V# j( n' s4 i2 e
    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。
4 ]" w; D1 W; E$ v1 E1 e- z! V- b
% F0 x2 A9 U' z( ~链式同步+ d# L' R# d$ i  T
! w/ ]  Y" S2 g! i
    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。
) ~, f# ^2 Z1 O' O) C9 F) L5 t( ~  r3 }3 @2 |1 o% s
    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？
0 s- ?: N) X8 j0 @! T" B. f! @/ v5 n' Y% b8 M
    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。/ x$ U# t  N6 o7 {. e7 R
) Q2 y% Z* i: ?# p& u/ e
    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。”6 A+ }) s$ Z- s: j

- A/ S& p! n! F& s+ Q    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。
/ p' R6 R. r6 d; z# I6 i* d% h7 v7 t- w1 N! 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。
8 ~& \) l( y& ?& U; Z' |% i# @# x% t
9 L9 E5 X6 H8 ?    具体三个节点间的连接如下图：  N. Q5 A& U! G2 ?/ Q, u4 r0 E
    S2                  S1               P

& @$ \; v3 \" i: U
                             <====>
: L4 w0 y" j) P( E9 L6 W
         <====>       <---->
  ?7 K: g9 `0 D

8 }5 a' j! |( S+ ^1 a7 t    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。( [4 K( ^# H( S! k7 g  F4 d0 P' T
% o9 F% L0 u9 V7 }9 m
- W$ n- ]* [5 n. N
Reference，
0 ?+ p1 {$ y' k. T3 Q4 N
5 o* h4 A+ A4 d% }[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing: q( i8 X: Q4 t) E+ I
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
/ B6 I4 q# l6 a8 ^' C4 d( \! 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。
- m( b. l, X9 Q% q/ F1 d1 I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 ) j  {& x& M# u2 u# I! X9 l: @
哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。
& I6 p7 W; M- h# P$ S8 s/ k$ K可以偷懒不去搜索了。

2 a* r2 l: y4 u" R' t( 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
作者: 四处张望    时间: 2012-9-18 13:46
shengnan007 发表于 2012-9-18 13:34
3 V! M7 V2 V% `( r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
4 {; B8 J% W7 p
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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