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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。* \% U' \# Z9 Z2 [! a0 P

0 J# l7 @% Z6 Q% x' w0 j$ S同步2 Y! E+ x! i7 N5 a/ [% S) @

* z$ K. d: }. w5 G. [3 [    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:; J5 M8 Q3 h; W# j% m
    执行op日志
$ d1 p0 t2 M& J    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
# G. x6 h* L$ L2 D6 z" j    请求下一个op日志3 A4 D& O" K6 S- U' ]6 A

& b. y" Z9 L/ l* z5 A  z    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。9 @5 o- R4 G, T
+ ]* @, J; F9 p. N8 ^. z
    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。
" c, q2 R8 N4 o8 z
# b, N( u. n  ^0 G$ g# N/ Ow参数
3 k& v1 a4 M3 l9 T+ P- c( n" e; B/ Y0 K' ?$ u& Y
    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:0 c, u, Z1 G: y# h9 o
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})- h6 P9 v9 M9 U8 W& M

5 j4 a8 m. c: E+ J! u- F) A' z    在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:# M6 ]& L* F8 X1 O( t
6 i  n3 S; X6 g. W* i
    在primary上完成写操作;. }0 r- ^# q+ k% m
    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;/ B1 K) D1 L4 H: s% p( t% @9 ~
    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;+ V+ N- h+ r4 f  a; h
    secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;
! o. `' l# k/ w( w7 Z    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;6 y0 m! L; N# ?; E- ~! o) P
    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
( G0 k3 O2 ~2 o# J; t" M" b8 M    primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;: a$ X+ }0 W# O( `! X6 n0 H7 a
    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 x, Q: s9 B& ]4 ~, i( E

- x- i8 }$ g: J. d启动0 O% p0 u  }$ ?: L9 h

; e5 }5 k: V% K9 k    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。
0 `# A3 K( {7 [: @& q, I: _% M" T4 R! g+ s+ l1 i. 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。
" R" w2 u' s- ]! u/ z# K" Z! e4 b' {
选择同步源节点
- B2 G$ `4 c6 h! n& J- y9 ]; \" [5 X, m
    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:. D6 }' b" F% g0 n) @

! l$ |- l: H! cfor each member that is healthy:9 r: }3 `/ O- S* `; |7 p
    if member[state] == PRIMARY" t; w4 O2 e9 C8 s+ b
        add to set of possible sync targets
+ }* R/ L9 O. U9 q& |  m3 v
/ N' S5 e$ T/ j& w1 V& Z( U; P    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]1 I2 X" D! N3 y& d: \  y: j; g
        add to set of possible sync targets
" P; M7 w$ X/ n  n9 G8 O8 W& V  Y3 h% E7 o' {9 p
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets1 Z/ N7 o5 y7 f9 d
, z% F+ J$ d8 G, \8 n9 r  f9 p
    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。
( L0 f( @9 m9 F% C+ i# k
# G& L3 r+ X) D! s9 z    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。9 u. {& @$ G5 [9 o
2 z% Z! t; J6 C# }: @' m
链式同步% b0 q; I$ S& j1 T7 ^' a* g

5 i% P( ]3 k. T9 k7 s$ X8 P" g( {    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 T$ l" G; [* a3 [' X1 j6 w8 d' N' \9 O2 k) w, Z. m; s2 c8 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?
4 s7 I4 h" ?3 H' A6 `4 r0 O
: {) T, H+ P4 H4 o9 W  ?    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。+ s' q. r9 A3 X! {% G! `! N# J
$ {% Z, Y* ^3 h2 z
    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。”
  ]1 m1 v, h) V6 l+ R7 K- A8 k& Z9 B6 r! M
    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。# V, F/ s$ S: c9 ]# \

/ I9 h; i) x$ q    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。
# m: S# m- c* ]# L2 c) [6 h$ n2 m6 J" c' D) l7 d5 `
    具体三个节点间的连接如下图:
/ O/ v- \, \9 P9 i
    S2                  S1               P

5 E+ P' J7 s/ G
                             <====>

2 k% W) k! I5 F) x. n
         <====>       <---->
7 D; I% I9 w& a. T8 Y$ ]+ f
% a. m( N- N5 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。
+ y- h" d/ K, g' H! `5 v6 o  e, x7 @% N1 b2 M

3 B3 Q; Z* V1 W" ]' N0 o1 A; `Reference,
% F' D& U* u# I8 @! o' V1 O" p5 k
[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
8 q- v, D7 i' U. C. H7 p7 zhttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
5 Y2 [) x; g9 e$ D. Q7 g

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  • TA的每日心情
    难过
    2025-12-23 14:18
  • 签到天数: 1669 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。# B! G. v6 O6 I( b! A, {2 q9 W
    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
    . w& N0 `- g9 p' z( \' `. X& n' u哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。
    ' Z1 ]; ~% [6 c6 S& n* ^' M可以偷懒不去搜索了。
    7 ~$ p+ h% _6 ^
    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
    难过
    2025-12-23 14:18
  • 签到天数: 1669 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
    ! p' J+ b* t) v5 |' f# z+ x$ V, T- \6 q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

    ) G: z# a) l; c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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