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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。; i: `5 q7 x( D1 w/ {% s5 r, a' }
9 L- O( ?( \7 ~, X同步
, O" ^ d% X3 U5 ^" E& p1 c; A" g& L6 |" l* B. B
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:
$ O: _5 b0 N# q8 [ 执行op日志% z! H$ J% N, Y: ]
将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)% R2 C: R r( W1 H: h# n
请求下一个op日志
1 K8 v4 Y' W7 @. y
& A C9 j5 M% q C# G- ^ 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。7 |8 K/ W" L! E, C2 w; l `
2 }5 x& V% j+ s: l- M4 R
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。' E, k. J. B( [) D: J/ h3 p2 z
- u3 J5 c. y* c: X, o& Nw参数
. P. F: W) C& j+ f; S8 w
, E( f7 S9 h& Y6 d s 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:
# w8 J9 H9 D6 s( @ n' ]+ p6 sdb.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
! G: _9 [0 h7 Z$ A% J4 i0 {$ V7 T1 T
$ S% r6 p2 F9 C; s 在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:" { x" d- @) C* h! f0 }$ K
5 K/ ~9 }. b; _ 在primary上完成写操作;* G& n% G" e+ t: r7 }; \3 W4 j( ^' p
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;& f) a# v6 x0 i; \% H: 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;8 w3 Y8 `6 o+ ]1 T- r* B( \
secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;( x4 X0 e) D5 C4 d* K g0 m( M
secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;1 Z2 I5 s) z3 s) ~: O
secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
( \# N9 ^; k! w, V" X primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;$ i8 @+ \: ^3 z' [; K# i4 F1 _9 w
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。
4 m2 p0 A, x& k: W
- @! ?9 a2 t9 d$ N启动
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% d- M- y( G1 Q( K7 F 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。/ v( M ?: u( \( u
2 a6 j3 N/ \" g8 ~ 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。
o( A" y1 q; F$ h `+ s1 X
& b. }! O: A9 z$ s选择同步源节点1 ?" X! F. H# h- T: d4 ]' R
& w6 h& h. l3 T& O. Q# N s+ @
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:- n6 P- ^$ c( G% T- e$ N/ n
5 {1 T6 Z) O6 O- b) T; K" L1 t
for each member that is healthy:9 H5 p* S) g- W& r, F, F/ \4 w
if member[state] == PRIMARY" z- c- q" m9 k" o" M6 j( c$ o5 }
add to set of possible sync targets
5 Q1 \8 X- a4 S8 I/ F: t; L( z6 |9 L# l# d. D0 B4 Y) N# n3 Q
if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]: y! p( h8 ^, A( @; r
add to set of possible sync targets
+ z* H$ W0 o: D, m) g0 R# J! V, |4 B0 b8 D. A L- v/ y
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets+ f, i Y4 E1 V% |! G) ?6 u
# S4 q6 ?9 q1 D, O; P4 R% ~+ i+ ~
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。1 C/ k1 `' J1 T( p
1 P& ]+ W6 Y6 ^7 g- b+ {5 S 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。
$ p: |& a0 J& U( \. {5 D
. W: e( [8 d& X% E; ]! p链式同步) G0 P, N- R9 N% j- B2 T
' x w2 `: @' a# W! l4 U
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。! z8 n8 @* e. y
6 s1 W7 S; n1 U$ } 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?
7 k. A- I S: B$ _# z6 h1 P9 x; ?
2 L6 i2 W1 Y) | 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。”
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+ |3 ~7 A! ]4 D0 f/ O6 q. O 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。$ q( E0 ?6 r4 l0 ]+ P: `
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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。" F9 G" q, G8 X9 D
' v6 {! `6 B; b4 { 具体三个节点间的连接如下图:
* O' h7 d+ X% ~. a, L+ ` S2 S1 P 2 A& e3 ~3 l1 b2 P W# S
<====> ! `8 m! s3 L, y+ }* x6 K
<====> <----> / \6 b- u2 Z5 N" h" |: h
* R4 j- c4 m4 B0 C 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,6 Q+ u$ {! V1 B- k, q) n
; \7 l# B, f- _$ S+ k) u' L6 }[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing/ P" z( c% V0 T _% e" }5 ?, `# Z& h
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
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