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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。" u) G+ j+ _1 ~* r' S+ a1 k
. g  g9 K2 Q* A2 [) b* G
同步
6 x" X  F( ?9 @0 @  P
: ~1 e) }7 R! H$ v: m" \2 i3 D    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：' C: g2 \# ]: _3 i3 n
    执行op日志! ?: P" j, l3 Y( Z8 m  x. C8 E8 L
    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)2 W* Z* }1 k/ B: y/ |; `
    请求下一个op日志; s" h" g% _, R% T

. A2 v" T( g4 M( y% B2 D2 ~* j    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。
0 d7 S9 i/ D2 w0 B% l8 u2 P" ?) w6 V1 Q% [: S6 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: u3 x& }( v
. D. r0 d/ b6 R; y+ l
w参数
7 }  n+ g% Y7 R& ]2 F2 t9 B, Q" e
; [" f0 }2 C: n  e1 S4 U    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：
; ~( d1 ]4 C9 Fdb.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
% A  {2 r. v0 t, p
% G& w9 Z$ l6 m9 e, T; n    在更改了这个配置之后，执行写操作的流程如下：
' h# `; v1 n( T% g6 D# G! L2 A: k' ^7 H) A# s% \
    在primary上完成写操作；
# A- ?/ v( G; W: B$ R9 l    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；9 p4 P" e: R# K& h; H2 w! V' 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；2 ~% {) D. K2 X! E$ G$ y
    secondary从primary获得oplog，获得上一次操作的记录；+ d0 Q; o7 t$ W! H# O) Y9 ?( }' P
    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作；9 z6 p* f+ N  j* x( B( r. y2 Z* F
    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log，条件为{ts:{$gt:t}}；$ G0 r0 S$ C+ H7 v3 U. |) n  w
    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；
3 h0 p$ W  n# i1 ]( ?    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。% s& @+ g! {; y- D7 ?
2 L* b9 ~4 j) R" p8 w. Y2 ^
启动
2 J  V& z7 M, b
$ x: z" w- R! ^8 g    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 |7 e8 P% Z9 a0 s. L4 b% h$ l

$ F; D9 e5 r2 u, P: 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。$ c" |- O$ O: F3 ^; e2 b+ b

6 i% n- [- d3 x7 d1 T' q: W选择同步源节点
' V. _! F$ @2 r( e( b% U, K& A+ X- M3 e, U+ 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：. M: X8 P0 e- n- A  N# V
/ G/ c1 O, w5 X. `
for each member that is healthy:, g0 N6 ]) \8 a7 A3 p/ h. F" x
    if member[state] == PRIMARY
. [  c4 w* Z. X7 u& l        add to set of possible sync targets. v3 _& Z# k+ F+ i( n/ N: K' R$ h% m

3 M: `& j6 f! K    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]+ H$ q& ^4 E! K+ {1 P% f% j! g) u1 V' W; _
        add to set of possible sync targets1 O% j) X8 F' l
; l" p; a7 v. g. O3 m
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets8 P% Q/ ?& x" l1 ]: Y" W& w
% e/ `" p# l7 e" I, Q  X: B
    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。: M; A7 ?3 P8 @9 O- }

& `! X3 X$ j/ i5 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。- {* o! M3 p8 f4 S; `  H6 m
2 _7 X& a) W+ q' h
链式同步9 e6 i$ F) g9 y# ]5 o9 {3 m& G& n
# U% \! f7 G3 G% ~4 N
    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) {# i4 F. U& A) L
, L" @# G2 U! u  z% h    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？
* H2 n8 a3 N% |& n6 e" R5 k) ?- i9 P  W" _' F" {" `
    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。3 {5 ?$ W: q+ a7 v$ v8 u* ?

% w* b' |9 u5 l+ Y- v    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。”
+ _! P) w( J5 Z5 e0 b  ~
) ~7 f8 P5 H1 F7 W9 S    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。
# ~+ }% K  l. @/ |" _$ P1 B8 f3 A
. [% f9 D! E( `3 i/ 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。5 t, k5 P* B: T4 q7 |7 T5 U1 W: R, R% G
3 e7 u0 S: G' W+ ]* T, c
    具体三个节点间的连接如下图：
8 V4 l, b0 q/ s
    S2                  S1               P

5 t$ s( C; h' Y
                             <====>

1 |( p5 Q4 `& A0 D! ?! p3 p3 x
         <====>       <---->
7 l+ n' L$ J% C5 K  F/ o; F$ L* F& L! U

" {7 h- k$ v9 V0 e" Z    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。3 j7 e! K1 B' \  l% e3 e) e
( g7 S3 D+ @  ^" I+ }7 M4 K
) b1 T. t! A& `0 v, j1 B& B
Reference，  E2 a6 Q+ M& e" K

5 h1 ?. U0 r4 V[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing5 P$ d% d) b4 U1 I
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
" W, j7 T5 c' \! v( C/ \. i" Z
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 E0 g- L, O+ R. F' i  E+ h) T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 3 Y1 N" i; z8 u; h$ l
哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。' t! T: w5 z; X
可以偷懒不去搜索了。

% _- |; K; i4 G) i8 p0 B! o9 y  x. Y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 ( t* K4 o; e+ j( O
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
1 e( i: [- }. j) |
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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