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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。. i$ Z. }$ d2 ?4 x# Z5 S  i
: L8 J- S( _0 E) t) Q
同步
$ [# ?* u3 t1 v
( }5 G& E" I5 z9 p    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:
+ {$ b+ f! S% L% m& x    执行op日志
3 a6 y- R8 c% i: U4 i    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
# A2 K: }1 Z0 b; k# P7 I    请求下一个op日志8 u. y- Q9 v4 o
2 M( z$ T% A- W7 @' q2 H3 K
    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 c/ V5 L- S" s/ n7 B0 u
& i6 V- U6 {$ b6 A1 o  F
    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。9 m6 _; t7 B9 T) G! E

9 _$ J1 R! h: T3 o+ v" ]w参数/ B  b8 k5 c  u' D1 Z" j
) `7 r- w' {3 z& w/ k& E$ U: Q
    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:
- T0 [0 ^+ ~; q9 D2 v) ndb.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})4 h/ l, W) s9 L

! }; t1 e4 g! [) @- c4 \    在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:
# C" W+ N- j6 |1 w3 A' d' L& ?5 ^& `1 g- r- R5 E7 _: m
    在primary上完成写操作;
% F$ s' P7 n  e, Q    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;- W# F. h+ ^' G- y8 t0 ]5 `5 f6 ?
    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;+ Q3 Z. t/ _( c
    secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;
4 z: m7 [8 T/ `5 ~- i. W3 C    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;* \. k) c/ D. q
    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};8 t9 q0 ]7 E0 ~3 J4 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;
% j2 q! m0 X9 z, {    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。
) T6 S  D' ^* X( y8 H: _" T" w0 B1 x6 J: Z7 _3 Z! d
启动# k4 G5 I( N. Y

: o6 F1 r! M8 o0 m( t6 k3 A" p    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。
  _5 L. O9 j; D1 `: G) h0 c+ |
1 D& h: G! L! @( b& t    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。
! F9 p+ z8 _/ l+ R9 t& w" U7 C, c) z& n5 q: B
选择同步源节点
- b6 U: U- s2 f% L! O6 Y" z& p& j# z
    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:# T* Y% k6 ]7 G" s1 k

* b0 n9 N/ p0 [& i( e/ [for each member that is healthy:
5 n2 D% a5 j% C; Z8 ^3 n' Y8 B    if member[state] == PRIMARY+ B( b7 S$ l  d  Z7 F0 f
        add to set of possible sync targets$ F& h6 ?# T- v  _# f! |
' K- b( B$ W$ X! z
    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]' M3 i( T1 d& V1 D6 _" k2 U
        add to set of possible sync targets8 f* b9 l4 @  o

! }  h- P# S& m$ lsync target = member with the min ping time from the possible sync targets+ B% |4 v) p% o9 s; T/ g2 r

* s4 D; d' p. f- `1 G) d    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。: d0 G2 g, s) _0 w

/ ?' C# `! K  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。% E+ @3 [8 c% o  T! d

% N) l7 ~3 ?  z: L5 B, T9 P链式同步0 X, i5 N2 \7 e

. v& L$ G. T% t0 \9 J$ {/ 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。5 d& t0 P3 q1 _- N( m
; L3 C2 W! d9 Z# X8 }
    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?; c) n+ }) P4 h! S3 p$ C7 K
$ Z- {6 E+ T% ]8 X
    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。  o- s' a# M+ v/ @; m1 w

! [/ ^6 M0 v3 D6 R. `. G' @    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。”5 {/ j5 t+ ^- ?8 G" V

. Q3 _; C% A, F9 e3 O( V    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。- c$ a3 c# _1 q: O
+ Y& L% E3 k! f2 V
    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。
- r6 `6 h9 J3 i! V3 Q/ \+ H- s4 C
5 C- _  u9 L5 w/ Z1 s* a  ^$ z    具体三个节点间的连接如下图:% `/ G; s. K6 z' k8 t, K- H7 Y
    S2                  S1               P
# y5 W, v2 J  U
                             <====>

' R- r, v$ u1 V8 F- A
         <====>       <---->
+ ?. b. ]  T+ w( @; m

( c/ h% r4 m8 p* _$ d, U    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。0 s0 P. T) u3 S$ H

  `5 j1 y% j2 q# w
, O& S) V1 _  ~& [Reference,' `5 T4 W, u/ P3 a

: T/ G% I5 D% C[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing( g) c! `$ }8 N7 A# y% B
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/4 B$ x8 x$ F; `- ]: Y

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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。+ Z6 s! w- M  d, N
    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 . r- w- t( d3 H% h9 U) ?
    哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。
    7 r, ^, N' E/ K8 i2 M可以偷懒不去搜索了。

    2 j7 T0 j" u& T; h7 p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
    2 v, s. e9 E; a9 ~' E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
    # y6 w/ [1 i6 ~% 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

    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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