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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。0 j7 _. L1 _$ a& o
& f6 ~- ]- o" e
同步
; `( a: W7 }. F  g' S, w+ p! D  i- e( 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：
3 Y8 S4 t2 U. D    执行op日志* r3 J# ^: Z( ^* B+ a
    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
! k. |5 z" f3 Q4 d    请求下一个op日志8 v- `8 T$ h3 I3 i! g% I

2 f/ p, o* u; U2 q! R- v" v' ^    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。
. T- i1 J: V9 C0 i* b8 T; `6 L7 x: x; G9 P4 l; B* p
    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。) ~6 Y- u5 q5 f1 d: o% }
2 a1 B: G6 l, T- R9 ?3 d6 v
w参数
7 s! L' ~4 i5 B0 q" e" F9 V1 x' y, h3 m
    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 c" h4 w' ?/ tdb.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})) R5 b7 i: P* \  l. P

& F2 h1 j& b: F  N$ ]6 q/ q    在更改了这个配置之后，执行写操作的流程如下：" \9 R2 V9 r7 r6 p

' ], P- m) z5 C" I% t$ w' U0 Q    在primary上完成写操作；/ {: }, G9 h1 J6 z; B) U2 t
    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；
7 `/ ?7 }! _0 R* O) q! H. f" u    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；) H  ]* [5 z9 W" s* A5 D
    secondary从primary获得oplog，获得上一次操作的记录；* u& H9 R5 c- w( g: q5 _
    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作；
% d& ~* c& p! O" A% a    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log，条件为{ts:{$gt:t}}；) w1 Y# {/ d5 a
    primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog，因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了；
, {9 y. y- H9 B3 I    getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作，于是 w:2 的条件满足了，向客户端返回成功。
- E9 i6 {7 U% g7 I6 [! J: f, W& l* V7 ^* K; m, T
启动
9 U" A7 V' k; q/ V% h0 t: E' F, r3 v6 B
    当在现有的某个replica set中加入一个新节点并启动时，这个新节点会查看自己的local.oplog.rs collection，执行一个叫 lastOpTimeWritten 的命令，查找到它最近的一条被secondary同步过的写操作。
4 z: y* v' K: K8 l- H/ u- b& L4 c$ `# x1 \& M
    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。
: Y- l$ _! C: R7 p1 g8 S' v
' ~2 Y) N' F. H  g5 F选择同步源节点
- Z4 y- J' [! W' n9 q! x6 V
5 X$ Y: x) C5 d$ X4 Y& d    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：
& P5 p) `6 ~+ ^' K1 g* p* ~! s1 ~( F! {: O8 {+ `  }! z
for each member that is healthy:, [2 @" b. P2 |9 d3 N0 h
    if member[state] == PRIMARY5 |# N' g% f  H: ], a0 _
        add to set of possible sync targets
" L" E2 z- d1 @$ g* a* u
3 q  R2 c$ b2 N) m+ d/ a    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]; i/ Q7 p) N/ `1 f& j! {( _* f
        add to set of possible sync targets9 R0 {, a  l6 g% N/ X: h) J, x4 f

2 h& J, X' i/ G! f4 O: Esync target = member with the min ping time from the possible sync targets
. K' c( V' g0 w) E0 ]( p# f7 C4 p+ k3 t
    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。" r+ m" q2 V: }" z% U- W  }

* f3 R' J  j2 X& C2 F# E( N% Q    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。: ^- ]5 T5 S  i3 ]
% F  B$ P/ ]8 x, X
链式同步
1 m3 @# ?$ [. V8 t) o% @8 f( E4 r" _
    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。* J# {( [1 @: \2 B; B4 ?

! g. `/ W* C  E( @    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？$ D* G$ _& p  X
2 L& X& \! W) B3 ?( D6 j0 R- ?
    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。% z9 ]5 I- ]" Z- p: g
/ l& F( B$ _* K! g6 ^( Y
    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。”
" ]( e: z0 V1 `& m) Z, H. |9 a& h4 u4 ^# v+ P
    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。1 @" T1 T6 e+ K. h
! F& t% ~% [" X/ B3 `# l( k
    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。* w5 G4 |3 f9 ]1 O0 R' a
! n4 l( |+ q- Y4 i( H" |
    具体三个节点间的连接如下图：
  e( c/ m$ V2 `2 r9 R; c! ^# l5 h
    S2                  S1               P

9 f# {4 c7 M4 y$ R- D, Q: c# |
                             <====>
; t+ i( q8 q0 E  X0 c/ z
         <====>       <---->
: ^' K$ V" ~' s' S# v  }
! w- S5 |/ c% m9 d
    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。
4 {" U  V, }: Q' S" A3 k, j0 d+ W+ r; G
& y$ [3 `! V) H3 `) X. |3 ?& q" V, ^5 `7 |# c8 I7 z0 Y
Reference，
6 X& v$ e6 r: _$ }/ u3 u
7 ^+ l$ ^, B, i) K, A% k8 ], O[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing8 z+ e7 M: R; T  N$ Q' x2 p7 L1 P1 j
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
* `' N6 ~6 B' B3 s
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。
; n2 F# `; s+ `% K8 M6 l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 - J2 y/ h1 w' r4 Z8 w; {
哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。
7 f* k( S; y: |9 L- x可以偷懒不去搜索了。

" j2 t7 ~. w' v- F, L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 ) J4 |& ?0 D/ }! ]" H" F
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

- p  L- R( ^) _& M4 E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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