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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。$ A" t+ D' g% \% K- R) T6 |! E3 [0 p
+ E9 r+ \6 K" U: q7 T
同步4 ^' s, [% E/ S7 a: P4 |
* k+ V3 u" T# Z) |/ ^
    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:( a* ~7 b9 t5 k0 l- U
    执行op日志
! R. c6 }9 c& l- q0 ^    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
- e) i2 h1 C2 \! C7 }" G! L+ g5 ]    请求下一个op日志
& _& @0 j9 b. O
, y" [" W& [1 s6 w+ p    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。
* B$ x, `: k% Q+ f
' W0 i  y5 X5 b8 h6 s% Q    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。
  `% M0 c2 C0 k7 z! ~' y  s' _1 Z" G5 W5 G+ ?( g
w参数/ V' [' R6 N# q3 D6 {% x& S: O' x" _
) ?2 m+ s- D2 A: W- V
    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:
* |7 Z4 |: l% D: ^2 I9 _9 s9 p( Wdb.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
% }8 v4 J5 y! R, n3 a1 r; {; ^* W! ^! W9 E$ Q8 T& s* f
    在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:. M( _: B/ W0 F2 K
) n3 p$ F: h2 d- {. M' r. K( f. ^
    在primary上完成写操作;: t7 K- w; j$ `5 ^& C+ i8 S; 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 I: B, N7 U% I7 s2 ], x; `7 ?8 P    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;5 b( y, H' n' [- k6 ?2 ~
    secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;
& \4 ?+ P' _% y* q# m; A& `3 C    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;
0 y: Y; R2 I7 k, K; I    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};; o- w* H- n( J+ S& F$ ^9 H6 R! X) ]
    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;" l$ S% v* S, ?2 F- B) C1 C0 D7 [+ U, y3 k
    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。
- q! C, P. U. l2 i" t6 t
# }+ }0 M8 T. o7 L* u+ r( }, {启动- {+ U) ^1 j: A' b
4 a# h0 f2 T+ Z8 U+ m+ }3 w- p0 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。
( L! ]8 K6 @# l3 h8 C& Y9 k! K" t3 H2 C5 B5 ^: T* j
    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。
! P+ r0 K+ P& t! x# G) s3 E) g! n5 ~" g+ L9 \) K+ ?6 S7 N
选择同步源节点$ p/ M2 o* c9 J- l$ a( k1 X
0 ]; F; R2 J7 [: n6 O* E  }
    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:; D. h) I( Y% y* s9 C6 r
& q8 F: t, A. j- |+ M5 {
for each member that is healthy:  ]' r, W, J( y  T1 R
    if member[state] == PRIMARY+ F, T4 Z7 R/ U9 v+ @
        add to set of possible sync targets0 C. `7 A$ V6 H7 T1 S$ S
; K0 y8 A$ ^! C) G
    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
( ]5 P" D  p6 S        add to set of possible sync targets
0 c) ~$ x+ a2 R3 ?7 h
  U- {0 X+ t% |4 t% Ssync target = member with the min ping time from the possible sync targets9 E. G( Q5 c. b, i
: J( {8 {  T" W! C
    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。
: Q6 r  E, P3 p( Q3 L& y5 s
3 O. o4 X+ g# j' Q& Z! W    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 Q- }) x2 v: f4 u0 [3 e* c" {

, d+ g4 F1 h% X0 A4 C& t& d' y链式同步
: R/ U5 g9 ?( X9 w+ p4 j& q$ T) c( X. C& W' w! L
    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。1 y- H% E! I9 ?# d& N

9 E, N4 N& v" u2 U  J% 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?
* G0 X" f6 g, Y0 _9 @" Z3 p4 x2 v6 h5 i- k3 f: Q, r
    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。( N( ?) o" C- F3 u
4 G% U+ [4 H4 c8 l! l/ @
    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。”
4 u* E5 V6 a: I+ O; _$ Q: C$ R& J# I' w7 e) ~/ b* J
    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。
6 z2 _  v+ n2 Y0 ?- P6 s  X. X1 b( r: `
    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 F( y, S5 [3 u, P# V3 M- B: b" F0 t+ V! B5 j; S( [
    具体三个节点间的连接如下图:
% L0 b- Q  d3 @; h+ R$ S6 s
    S2                  S1               P

* d0 y. Z' \8 h7 `3 q" w
                             <====>

" C2 q  I3 W% r7 m
         <====>       <---->

! i1 ?' C% V' H& Q; I! |
- z0 T+ S$ J: [8 B: 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。0 f3 I" G% ]0 C
8 m+ y( \7 q1 d  F3 @
! L* l$ I* L% h. f$ o4 E4 M
Reference,* S9 S; F% [5 `) e- P" W

  [" a  k. {) T, ~5 u( Y2 ^. L[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
8 E% ~# ^( P8 Z# Dhttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/9 U, ^& T+ `, V, `6 z3 c5 ^

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。* v& X: A& _+ G
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 0 E- m' E* [( ]. i
哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。1 J: p( O2 S( `# O5 u
可以偷懒不去搜索了。
1 `! X% o, ^- a& u6 I
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
4 z1 z2 g6 Z/ [8 \$ y8 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
4 ?1 _5 y4 b5 \* R  s, M% d% {
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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