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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 X( }; m' y* G4 d$ {- u
- v5 X4 X' ?9 y, i4 Z. K) C同步
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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:2 N- t* W# R' z+ N# t7 H( m) F( a* ?
执行op日志5 R2 E8 R0 }1 u
将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)2 {) l6 e0 A1 B9 i3 v7 i
请求下一个op日志
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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。' o4 D. w1 i: X0 Q- l1 M/ o9 ?) {# [
; D/ _* D* @, b
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。& v, t d4 W# C; F, C: f, z
! k# o* ]* I9 [w参数7 s7 }$ \. p# ^# d3 a6 p! J
" x3 B. s- Y& q2 o' A
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:1 z H0 [! K3 c6 H" R
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})! I% f$ R$ s1 P) w7 |
' T0 C' p2 N$ s4 w/ z 在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:' W+ | p. V% N! b' h( G+ [
9 K: v! g/ P* v" f# k7 _2 s
在primary上完成写操作;4 h! v/ n2 V4 v5 v& X
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;: S' Y3 E- [" c7 N, v! }* o" m+ L
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;
( ]7 [1 d3 t7 }. G2 T secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;2 c% \+ ^3 k! v" R
secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;7 R! D& e. W$ G
secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};7 T ?, v! I, [2 t+ ` _
primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;/ _+ s9 ^/ i5 b2 ~. ?
getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。
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启动" }9 Y0 z% I4 X& T
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当在现有的某个replica set中加入一个新节点并启动时,这个新节点会查看自己的local.oplog.rs collection,执行一个叫 lastOpTimeWritten 的命令,查找到它最近的一条被secondary同步过的写操作。; \" E, a4 s% M5 H3 G. R- @
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这个命令会返回一条oplog记录,其中的ts字段就是最近一次写操作的时间。如果一个节点启动的时候,oplog里没有数据,这个节点会同步其他节点中的所有数据。
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' P( k, X; k( A选择同步源节点9 ]( _! M+ J N+ ]
) a# ~* [; a) F+ D, D
Replica Sets中的节点从距离它“最近”的节点同步数据,这个“最近”是通过ping的时间来判断的。在节点之间的心跳检测中,会记录ping某个节点和收到响应的时间,通过这个时间的长短,来确定距离的远近,时间越长视为距离越远。知道了和节点之间的距离,再通过如下的算法,来确定可以同步数据的源节点:/ U/ A1 I# q m
* T+ }. Z" z# i8 C- F+ E
for each member that is healthy:
7 ~; R5 S* p8 N0 R& B8 o" d/ n, } if member[state] == PRIMARY& T+ u% d$ Z+ v
add to set of possible sync targets
. h6 ^7 l( i) `2 ?
1 S7 T6 A' E8 }, g8 m# c if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
. u- \+ E/ D( a+ ]# D, ~ add to set of possible sync targets4 g, l/ u" A5 A1 }" @* p. v. ]
: x d& A% F6 Z0 L4 o$ ^
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets
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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。5 v" f6 b8 I E* K+ N
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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。
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链式同步) @. [1 r6 ?5 Q1 a& Y" v: ^
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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。
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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?
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! L0 t) V/ q( X6 i MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
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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; I) T) z! t) U
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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。
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+ G( b: U% D3 M' j! f$ y7 H 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。. g1 e* B4 W4 f! J0 p: z. {
4 J2 ^) s/ H2 I$ I 具体三个节点间的连接如下图:; D. ]! j* L2 S5 M" k" x9 @% u" t* q7 W
S2 S1 P
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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。
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Reference,
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[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing3 L' S& B& I' o
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/% t. e" I7 d, j
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