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[信息技术] Replica Set的数据同步

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楼主
发表于 2012-9-18 13:20:29 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
    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。& K( z9 J, y) W  b) w+ \2 G

4 W' n0 y& d5 d- C3 J同步; g( M& g! P, \& _

$ H! g# A+ }. f! H    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:* e$ ~$ X1 [3 g' a
    执行op日志0 i8 L9 ?, k6 S, ^
    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)/ U" Y- }. S4 L. g" d9 m% C
    请求下一个op日志
/ }" V; x8 [2 ~7 R6 k0 T9 F  E; D
: ]  J: O4 c) h/ u    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。
0 Q; I% r1 i  d2 f$ Z; y& G* G6 r2 R9 I
    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。+ f7 b1 h2 M5 U1 R/ L
2 b* W9 ?- i) R  C" l$ T# ]
w参数
- |( u$ r/ D7 c$ V  J$ [; A& X. j- @- s& f3 P
    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:& m% [/ ?4 S1 _1 d- c2 \
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})* ?1 `7 n" h  H$ c5 J

0 R) d+ H  \5 p; d" w0 o    在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:
- U; x/ ^( l3 Q8 O' p9 M3 g' U5 `, s/ {0 K, V
    在primary上完成写操作;
* i6 d' H1 z' P* N: G9 W& N: k    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;
, C- h. ]7 x& K: V. ]5 y    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;" p+ i* s" ~) J" m
    secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;* t4 M2 |! P8 l  y+ [
    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;) }% i! S: G6 g
    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};+ ?5 h# S. T6 z
    primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;& P% w3 R& U: E7 d5 |7 q
    getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。
& }9 s+ A- g3 q- u: P7 ]) S  Q1 U' G5 V) a
启动: J9 V; @( F# ]' G
/ E0 |2 n) w! k% R% n  y- ^
    当在现有的某个replica set中加入一个新节点并启动时,这个新节点会查看自己的local.oplog.rs collection,执行一个叫 lastOpTimeWritten 的命令,查找到它最近的一条被secondary同步过的写操作。" U2 X7 M: Z, c) r
2 ]. A/ O$ W+ O, W
    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。
6 z  ]9 u7 S. e& m8 t: @
% ~. y7 ]7 E' B7 K8 S& W选择同步源节点7 `) |, H" T* g; G
& q* l: e$ S. J
    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:" n: i( ?1 {6 \1 i0 k

% f- ^* T7 D9 ]. R8 e! Jfor each member that is healthy:) I4 i% f0 p: C( a6 z+ S' |
    if member[state] == PRIMARY9 I4 }$ z/ ^" _6 h# D
        add to set of possible sync targets9 f8 Z! w, i" I* C0 J& Y
8 v, B* ?0 H" N* e# k
    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
* N( L8 f' l: r        add to set of possible sync targets
/ I8 d; ?2 O9 w* V+ y; i+ R; _: f" D- |0 l' ~
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets5 D0 C4 O. U: W# a$ p

$ v" k+ M- X7 S; |* ^    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。9 I2 M. O- x9 ~; V

9 i' R8 \9 [. x# v+ B& r4 @    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。
/ N, o* `9 G7 d, j2 k+ ]4 p9 d$ U% c: }! M7 w- ~
链式同步; @* T" u* ?. ~9 [0 P4 |3 Z
# {3 r. J5 V5 L+ j) h0 t% A
    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。
# I4 k& O- \: P! e# a! ~' J0 x4 i
    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?
! f/ N; p' `' S3 _% s( E% p0 Z" p0 J% ]3 ~6 R4 p. a
    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。1 B* i* R2 o- g+ i/ _  Y
* e% l: z- Q4 H8 S: B
    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。”
$ x1 d4 z! r( R8 n: B# U
& Z9 f% @: K, E+ c1 D5 d    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。, N3 f+ X1 X! o/ I! N3 b) J% q
+ N' b# n' D9 A7 y8 H8 _5 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。  L' s$ a8 y* ^5 O* O

6 g7 q1 [  S# g% M* m    具体三个节点间的连接如下图:
# {& ]4 H! u9 d3 Y
    S2                  S1               P

; B/ i- @. g, r! P' y
                             <====>

3 R# ?4 ], f2 D
         <====>       <---->
7 i6 X# u% T- ^. Z& w
9 E! |3 P5 ~  P4 S4 M$ n1 O
    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。
1 k3 r6 y1 @1 M8 p8 K" ~0 p
+ |, k9 F$ ]" E; M5 u. R- A/ I* A! M
Reference,) ~. R; K* ~( X8 K3 S0 E. ^

  q9 i9 G+ V3 C[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
% K# E$ L' o( A6 Fhttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
! n% K8 m5 N2 N* Z7 p: Z: N

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  • TA的每日心情
    慵懒
    2026-2-25 18:51
  • 签到天数: 1670 天

    [LV.Master]无

    沙发
    发表于 2012-9-18 13:33:28 | 只看该作者
    哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。8 z. C+ G# o( p. Z  \% K
    可以偷懒不去搜索了。

    该用户从未签到

    板凳
     楼主| 发表于 2012-9-18 13:34:48 | 只看该作者
    四处张望 发表于 2012-9-18 13:33 8 A9 h" Y0 z0 {
    哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。! W% J! y" u& Q6 u* X5 X$ M
    可以偷懒不去搜索了。
    ' ^- L5 r6 M; v! D: u
    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
  • TA的每日心情
    慵懒
    2026-2-25 18:51
  • 签到天数: 1670 天

    [LV.Master]无

    地板
    发表于 2012-9-18 13:46:57 | 只看该作者
    shengnan007 发表于 2012-9-18 13:34
    5 j) F+ |. z8 U, r  w' M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
    1 T! Q/ v. I' ?. w' w/ U
    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

    该用户从未签到

    5#
    发表于 2012-9-18 14:44:18 | 只看该作者
    电脑小白路过学习。。。

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