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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 W- J2 h* V" `: _: S' q7 P& p& U% ?# V1 o
同步: ?* x) `* J5 \1 p
; T) M9 g6 I' {' a 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:
3 V$ a& \8 c% m, q 执行op日志- a1 J! t! g( V# ~6 s+ ]8 Y$ N
将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
, a" S: q1 R' }- ?+ C 请求下一个op日志8 F2 F$ m- C1 T' C* F1 Z
5 \, \9 Y4 N8 I/ e; {) P( I
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。/ `. V; T$ X- B! F! H5 e6 D
5 X9 T1 Y( u9 N" ]
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。8 t* ]1 }, G6 @' H0 ~
" u) o) z+ p3 i
w参数% [# R/ S% p8 _! [4 b x
( s) J2 K/ Z7 E3 p' U 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:3 F) L6 U: q0 r& \+ k; X$ j. h
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})1 d0 ?+ [$ l$ X
# U& b6 f- O: G T) }: w h* m
在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:
4 M: b, y" ?4 p1 }- H
! o3 W& S1 ]3 U1 C 在primary上完成写操作;" j+ e( o" `1 a- V c
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;" c3 r. w) f$ y4 g# A9 a
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;5 {- P3 q5 [0 H' w' [
secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;6 D# K. ~, ~2 x" `: k& }) v
secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;! ?5 V0 }0 T. J; n, e: \( l
secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};# V: z2 q: Y/ {' [% l3 r
primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;
1 T2 V$ H4 I4 e4 ^ 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 u7 u! V& X& y1 u7 J
5 K L, A, ]5 \/ A5 Y启动
2 W$ O% q w& k+ i( P9 ?/ |% W$ {' d1 u! X, S1 \
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。+ n' E" Z, d# V
6 c/ |: s$ V* F9 j$ w+ g$ g+ X9 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。
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选择同步源节点* l/ ~( W: z3 _6 j$ t9 D) U
1 i7 N- @! |1 E/ P4 o 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:
$ L4 ]! J6 Z. n7 N/ m/ w! C6 }- |- m) w' j* v. p+ `( Q
for each member that is healthy:
' z2 _) L& }& N) T if member[state] == PRIMARY& o+ f5 n" W* T. F3 D7 e" m: g
add to set of possible sync targets
3 g" E! [8 a, L: j p& g
3 X; L G3 f8 j; `; D! Z5 k if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
+ `0 k) i# y0 E- Q! e add to set of possible sync targets
5 q" ?. D; @) E! q# {! N8 `9 S" i: k9 i: c+ K! |& V) G
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets8 k* t. a# f# J( u
- F ?+ M Y" S& I2 K 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。* C1 w6 W# M) ?+ ^" r+ {
0 L3 G# t' D/ d$ w* P; `3 C 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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2 S8 R c* K7 e4 G* e# ?链式同步
8 j0 a* c0 R; b, Y+ y* D: l/ t" _0 S, B2 H# V- W- m7 \
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。
# {- K8 F" L: T3 ?3 {$ i$ Y8 U8 `' Y1 l% k0 T! A
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?! S, j& I7 B7 t8 O
: g3 O6 y: p9 ~8 e' h8 l5 f1 q
MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
# U+ O2 q! ?7 R; q, {( \
9 A% o7 V {& R @" o+ K T8 n- ] 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。”9 I! h, j r5 S0 {, a
2 y* W. z9 j# b1 D0 e/ a+ @ 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。3 g+ A! e( x6 _6 g3 i/ f
3 Y4 t4 q9 Y F 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。* y( I3 c- ?! S4 T' p4 U
, N1 u! `$ z+ [ 具体三个节点间的连接如下图:
$ J( F& u! e0 u S2 S1 P 8 n9 c' _. z: X3 s
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; b6 @# b+ V: d- O3 F' @( p <====> <----> 3 j0 ^$ D; X5 I+ M4 g: X+ r
* _3 f" |& s$ I& _- w 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。3 u% X- s( F' D6 d7 m: x0 C
2 U4 y& S3 s( ]: N5 E5 o' [8 y d
3 o' X6 d1 }& ~7 b4 J' CReference,! W6 w/ W7 f) {8 `: I( L( W
' @" y4 P' `3 w5 B( [[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing! z( t! V6 d$ C# O- L
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
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