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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。8 }4 |- C8 o. H7 ^, b8 c
  v2 L  G6 }2 I( v+ F3 I) z
同步
/ L$ k9 p$ S) N9 w  f7 V6 v( s2 \( i! R7 O' l. C1 X$ e- G/ y+ S
    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：
& n9 M, L2 L: r: R2 d1 B+ h3 e0 n    执行op日志
6 f9 Y+ a: ^( P# c    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)) G- u+ N3 R/ L4 u
    请求下一个op日志
+ s1 M0 q  K; |" c& F$ t7 @! V% j1 c8 d  j! S
    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。
1 f. ^' J8 V1 A# l# E% o7 f/ C& O) E4 ]
    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。
+ ^3 D' L: |% x# B& E/ M, H6 [) |( B. Z' O
w参数
5 D- c9 u4 W$ @# N# o8 G& `: K9 W& L# r+ U; u( ^* N
    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 @  }$ M0 G1 S8 `2 [db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})8 w* L0 b( y0 e
4 a# M% H6 i+ s+ M
    在更改了这个配置之后，执行写操作的流程如下：
, A* H1 `; i7 }9 R5 c9 O9 Y. E. w2 O' c& C5 V+ C1 t
    在primary上完成写操作；. j4 G& r$ [, k+ i: ~- ^0 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；' O" ], E- ?5 O
    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；* |! Z) f" q3 |8 ~- ^) ?
    secondary从primary获得oplog，获得上一次操作的记录；, p5 c! ?1 i. K6 N+ k
    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作；6 W) A) T2 p- R( q3 ?& v
    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log，条件为{ts:{$gt:t}}；
* s& {! @; ~8 s& S6 }    primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog，因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了；
: r$ W3 k5 Q# y1 S4 P% E1 _    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。3 s: ^: q: y4 l0 N# X2 R

5 X! n2 }& L% f7 W( v9 V启动- w2 p6 p% G0 [- p3 f
0 v1 O% p+ n! U. P1 s6 @
    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。( b  W8 @, ?' F% i' N

3 G3 E' h/ M2 n# A& `. w, P    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。
* t* @) p- ?6 B7 A; H
6 [" y7 U6 `9 ]选择同步源节点% Z8 K* d+ r6 ~% @: R/ e0 `, c
8 i  m2 h4 i( u
    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：7 K% a& K& _5 n* b) R
+ D& s3 e5 L' S# e+ }. f6 a0 |
for each member that is healthy:1 Q% d! M# E& M$ W& B. h
    if member[state] == PRIMARY5 _3 W$ _7 @% M0 `5 H, c
        add to set of possible sync targets
! {% M- d4 r' z& c8 C" R3 ~7 N! s& ~! ?
    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]9 j7 U  i9 u4 A
        add to set of possible sync targets6 z) b0 f, ~/ Z! _( W

4 c2 F3 {" [. J# R) ~) Bsync target = member with the min ping time from the possible sync targets
" ]3 t& l  T* M% S5 A2 \( \2 c8 n* K% ]: U, w8 E* g/ R% Y5 O
    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。8 _/ M" y: b  o0 W4 M! `& K
) E3 S5 \" V& }
    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。
0 `; w" ]; G& j& ?7 c. e1 X% \: v: [. V' l/ z8 E! E% ~
链式同步& b9 j  B' i$ l+ [" m

- ^% h! h" 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。5 g. m- d0 b. _3 K8 f9 `3 t

1 x1 S" ?6 Y2 a/ ]' F6 H5 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？5 \* |" }  ]8 K4 V

" [& p' X  Q- B! ~/ b" d    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。7 J5 b3 d& Q/ _

& k7 {0 p( f' z( f7 w8 h    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。”) t! {' \3 U: r* k& c
3 [5 x/ n( R/ r! K
    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。3 z9 H2 z2 P6 x
( Y/ \$ g; A- F* b
    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。$ x+ I( b6 d2 W8 `

9 J: L2 \9 B" O0 g    具体三个节点间的连接如下图：
! ~9 q! |( S! l* G/ G! d; Z% o
    S2                  S1               P

8 C: t  e$ t4 d
                             <====>

. p) ^7 H0 W2 N) }( Y" {
         <====>       <---->
: q( H9 {% p. ~0 p4 ?

+ r& n" O2 U: D; p$ W    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。
; F# u9 @# e5 M# S9 I  J5 T& N9 `

2 S- G, `2 O. F$ F: a8 |Reference，
; U8 Y0 w+ o5 v. [3 T4 I% c& V) n8 r) R  j
[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing: O' c) a8 H7 u; }
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/2 w+ H8 K8 g4 i% P
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。
- J- g+ x  R) |# W2 m) @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
  J3 w# x" _& M, F  y7 e哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。; m2 X8 \0 \# `) U# a5 ?2 l
可以偷懒不去搜索了。

8 U# L' e$ ~; e/ w( k6 b! n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
8 H) S$ O# |7 ~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
! N' N4 S5 d8 M) N+ o& F, A
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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