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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。
4 b, l, t2 ^5 h' T7 b. k7 H6 d8 d2 J$ o7 L% h# J. q, C# n
同步
. s1 c' G. M* `4 B3 P
, T0 G+ z! X" p' 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：
, J% Y. q! H  G& L4 b' R/ u$ e+ A    执行op日志
; ~9 N+ T9 ~6 Y% y! V' ~' c    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
% @% o6 ~( t: o8 i/ J6 S. b    请求下一个op日志
7 k3 d$ h  j3 m  ^  A  g
5 t' P* b1 P# ]: x- r# b" Y    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。8 Y/ O3 Y- S  f. D5 J& E- k
7 P1 ~  }1 t+ o) X8 Y
    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。
/ w6 g$ [( R* ^/ t3 a! ?' n8 n9 n
# ]/ ?& _! Z+ sw参数( {% H0 [, u! {. m9 R6 ?% e( e

8 l6 l" b9 {/ h2 `% B    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：# T, N# U) s2 K
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})/ I7 C2 _+ k5 i* t& o8 s, c9 [0 q6 }

# W3 Q' Z" r0 m# ~) H/ K4 i    在更改了这个配置之后，执行写操作的流程如下：
( B# z% m7 l7 X5 h+ W& k2 s
' U' F' M5 |4 c( P  a9 a2 A    在primary上完成写操作；
3 ~2 o" f. g1 S/ A; [# d    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；2 D' T; Y2 O, r4 n% Z3 f
    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；
; g9 w" b3 m% K" T- H  [. ^    secondary从primary获得oplog，获得上一次操作的记录；
+ |+ i- I' w9 }# W  X    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作；
0 t! @& G- k( g  O8 C/ e    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log，条件为{ts:{$gt:t}}；) D6 y' c7 ~  G) X" K4 d( u
    primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog，因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了；$ ^  d' ~/ o+ g
    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。& y  e: N/ ?* s1 A

1 ]) w' ]. l  |3 @- c启动( d# e. Z: Z7 T" S+ m" d4 r
4 Q; x2 A: X/ k8 b+ a, U& r
    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。
6 a! @; v9 c, R. Q
, u- C2 P4 Q% e1 k/ M& c, i    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。
( f" y9 a8 L' k: @
: N4 U0 W8 M3 S4 S8 H选择同步源节点9 P; X2 o# V" r% J) u: \6 G4 H; @
( K2 S# f* ^) 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：
5 Z  [. G, |' B& }" }: R3 e
$ t1 |. L  e) t; n+ S; j0 r! Bfor each member that is healthy:. }$ t6 v  D; k+ ?
    if member[state] == PRIMARY
% R9 [1 N% r+ L. Q/ z+ ]3 l        add to set of possible sync targets
! Q1 ]! Q6 P+ a7 W2 P- q
3 y6 f4 ]3 H: H/ c! U# u* Z    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]" c; B5 O- ?# e3 n' P4 n8 t& P
        add to set of possible sync targets
- q" x( _7 `% g0 N3 D# N6 s) A9 G/ p3 s- b
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets. }, f6 R7 V2 x. J3 y& H

" V" d9 B' B0 P& H* 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。( s% V+ a  |. `" t; o" k* I

  i7 p% b; j' i    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。$ T9 e/ \# ]) `+ A5 e6 f4 {
3 j8 c" z4 R. `  @
链式同步
: a2 c& |6 R% M2 C
8 J+ b0 W/ k; s, J  v7 P    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。$ W5 D1 E  v9 f( \
$ ~3 A% J# b( n, S: P
    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？
3 a' D8 C0 H7 E3 [9 V. X% I0 J4 R9 T- K, s6 z+ H2 Z
    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。1 ?* p& \% V  t9 r+ m/ N3 a! x8 P

$ \: [5 m8 Q7 R& T2 }- K    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。”* E4 y- O3 ]( N1 D

1 A5 ]6 t- R% G0 p2 N+ n    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。
& E6 r! D8 k$ x$ M& c
9 o% P/ Y7 v# Z* d+ O0 \$ p- 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。
5 g$ A  B/ D; H! O! p. N
+ g: H1 m0 A- N2 M    具体三个节点间的连接如下图：
0 @. H( Q2 z- H& n) Y8 k( ?4 j0 h' m! s8 V
    S2                  S1               P
$ U( m( K- x+ L5 Z; T. n
                             <====>

- H3 G4 v2 @( b  n9 A
         <====>       <---->
; n  {; k( w7 F- V

  _" r$ D% s* ~6 a3 }3 b1 S! n7 q    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 \# Y$ I$ |5 ^7 m" Y
) t( g6 l. [% `' [7 E* L# k/ R: H+ K
: g" p5 z  ]) R' P& ^$ x" b
Reference，
3 F# E) i3 L* ~4 y" A3 \7 `- d
( I1 W  X0 M) X[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing+ i7 Z, W  a5 F  Q( h
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
+ M  W& y  _# R) T2 a
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。
/ a1 \, g4 c% d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 6 v* G1 |. z+ v: f! o
哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。0 V' @* |4 {9 S9 i% y0 X
可以偷懒不去搜索了。

! k* i+ `) V* R1 C; W' o- l2 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 ( b( G& ^0 f8 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

/ V2 g/ Y! ]4 I! L3 U( B1 }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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