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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。
$ \2 Y. ]: u' t& ^' ?9 a: H8 a3 {9 v$ ?4 z0 r5 n) c
同步4 y$ t& X" G1 @; v
7 h) T# j7 p2 H( 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：7 S- W+ H" B' m) P
    执行op日志) i% N# S5 X' U0 V
    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
+ _) q$ N4 H& Y! p! _* T    请求下一个op日志& x% {" h0 k/ E# {

+ G1 P* S  x/ m8 P$ g    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。
* w. Z1 l  _  }0 J6 h4 q; O* G! c2 a$ y4 M+ G9 l  _0 K
    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。/ h, |, q7 P1 i0 r
% g  g5 Q( _# H) ^% q) w, I
w参数+ Z4 w7 Q2 z3 I& t: @
, Q) i- ?1 I  T4 B7 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：5 j. z$ T* N; t1 [
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})" A# ?+ U& N" J. N7 r' j

( L( {: s" b# ]# G" g" u6 x. }    在更改了这个配置之后，执行写操作的流程如下：; G1 a! b$ P9 S& o6 }$ {0 I- U

7 [9 y: F9 y0 I3 y- i( k    在primary上完成写操作；
" }# E( H+ R8 i, a    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；
- J, b! p- A8 ^$ i2 R  _1 [    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；
9 k) Q  C% O% x& G$ |8 z    secondary从primary获得oplog，获得上一次操作的记录；
" ^( R4 S/ l. \  R( j9 W    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作；
) K! [6 d# W& M% Y# w    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log，条件为{ts:{$gt:t}}；
' x! d' ]% w4 k# p; h6 n    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；
0 D% q" i4 y* Q8 {, M/ W, ~    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。& k" @, S! o- }; ?1 j0 l

/ ^) S4 u8 R( |$ w; S启动1 W2 j. ^; H* t% I# w0 |# s

" h8 k/ \; `, |2 `& o4 S, i" ]- r7 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。
9 V& x8 H1 m2 Q; n( w9 T1 D9 n: s' N  `. H; A/ h0 \0 |: d
    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。% N  [; {, }" p% Z, d' `' S, N
7 H6 e* ^; J* q  o' {
选择同步源节点
1 P1 C& o1 {: Y: F9 \1 p
- O8 |4 [4 P, f. U9 d! K1 N    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：  }  R% S( i2 q# y2 S

% }5 v: {, P! l2 T  }" K( `for each member that is healthy:
9 I7 V) ^; \. H  f    if member[state] == PRIMARY1 i) s" s4 V0 ?8 o+ T( c- U
        add to set of possible sync targets4 H+ W) G5 `* `4 U
/ [( ^5 c0 L- q% o+ D
    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]) v. G6 Q4 V+ H9 k
        add to set of possible sync targets% A( S- }: U+ V5 W  x4 `
2 E, I+ |! J, s; I- F
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets
" U9 t+ _4 S9 p) o* }- F- G2 {
$ K$ f9 ^1 o) {# [7 W# `    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。- z: K" Z. ~  C1 e4 d! B0 n7 b

5 l& S: {( t( z: R2 }% U    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。3 |5 Y) K% |" j2 F# Y+ n) a4 P7 S# V/ i

% l/ O. ~; e8 U- J6 N链式同步3 A! P& M0 i- S" }  ~, n- l2 ]
  i, ~/ B* b) `4 G, o
    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。+ N5 ~# q  ]" M3 b! G" @1 P) E
* I( L8 r8 }7 T+ z: L+ [. Q
    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？  |' f4 y2 j. Y5 }2 W

3 |) ]( J4 H+ Q0 Z3 ?( n& r    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。7 l8 o3 ]/ n$ Y$ I3 {/ z; d' w

# p# r8 a4 J) S6 z" p+ `    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。”
! `) F  ^' D* G# x. S) f( ^2 S3 x+ L% |) D: z, }2 P( I
    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。
) m# i8 z5 b, G; e7 \2 x+ X. n$ M+ }9 Y$ c
    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。
* r: X1 x! s: z$ n  i: f8 X/ p& m& v6 `4 X6 r- G6 e: ^0 z
    具体三个节点间的连接如下图：
/ n: T/ X9 R. g6 @) p* Z: D
    S2                  S1               P

, m, _, F8 [4 A/ P, Z9 Q* O# ?
                             <====>

. F* K1 \# u' _' Z/ ^( ~8 m
         <====>       <---->

) d2 H5 B1 Z  q
) n* e! \* g2 l4 a, q' b7 i' 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。: M6 a0 Z8 r+ R* d5 X9 c+ a

7 `; C* a& W0 A3 G7 N. G' E9 t. a# z5 T( j* F% K4 p
Reference，8 a2 b# e! G: ^6 T: ~* N6 |# \  K' |

+ p0 R1 L4 F3 A( ~& e& N& [( b[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
2 {. q5 t. [- Phttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
0 D# u: x! t6 p& R* L7 q  ~# C
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. q0 B9 \# ?' I1 b4 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
! _; f1 ^' o" s' V  \哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。
, b" L8 n# F" @( G: S$ J& A可以偷懒不去搜索了。

2 W- V$ [" _) H5 w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 G/ G$ c3 s) R' Q% 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

0 J/ M8 x2 R, S5 f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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