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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。
' o0 ?" m7 x- Y3 k$ u  i! |7 z, q  D# f! c) t+ t* G; \5 P
同步' A! F, z- q* [  N! l
0 }) l4 h$ y1 ~' h: D
    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:
4 p' q( Z" k+ x# A, `* B" M! |    执行op日志
% @4 D2 W2 M3 i& c: d5 Q* `    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
" b& g+ v( b! L; \    请求下一个op日志
. B/ P; Q. t3 Z2 @( {! ]" h/ R( E4 F* u$ C& V7 P; s
    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。
* K0 {: f5 c  b) E& \8 K5 F$ i
' X, p# }, Z$ s/ Q# S    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。
7 J& j1 G0 C8 p9 y, Y( w2 v. J- N& R2 A% Q2 Y( F# l; n3 s! U' q
w参数
5 z+ g2 G2 l1 k/ d2 \3 W- _, z- a$ F6 d
    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:, H/ u: X" @( Z; V; x* w
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
3 Y8 X  `2 a4 Q. \+ K5 O2 Z4 M. L7 T5 }5 p
    在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:5 f  b8 ?$ J+ ?$ R6 M0 K

2 G( K# V' d+ w9 R+ o* \3 J    在primary上完成写操作;
! f5 ?, ~. x5 W8 m- e* i6 U: d    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;
6 ~8 _0 C8 C( S" 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;
" U, L- V4 k% n    secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;8 V1 T( m$ Y7 d
    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;$ q: Q" c) \0 m0 z7 q1 H
    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
  W* v2 ]: o7 v' N+ V    primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;( e5 W& z  T# C( A
    getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。+ r' F3 t& k$ M- S' j* t- @2 _+ W
: S9 T8 e& @3 r+ h6 Y2 k
启动
- j# e3 @/ E, |4 @( @( g7 |/ U5 Z' C- S2 ^: h* H% U+ U
    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。/ G" e. f9 a; t  M
& s+ G6 F3 A$ V8 ]
    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。
  {" u0 O0 A" J4 P: s3 T: z& d, h7 a4 d* J' e. V
选择同步源节点2 X5 `6 e" w5 w3 c- l2 e+ d1 M
% c, b9 H& y% U0 J& A* L1 v" f0 Y
    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:+ Q4 z! h  z1 x; s2 f

+ f9 T2 }# S6 U' K  o2 I- }2 gfor each member that is healthy:
3 V$ A$ }* @+ c  m1 w* ^/ f  D    if member[state] == PRIMARY
& b! _' z' Z) S+ t  c        add to set of possible sync targets
  v5 |: M) b+ p& K4 d
% E( L" m: o1 c$ h: f  v/ e    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]3 P. C! ^" m; h( x! s0 @- S, P
        add to set of possible sync targets
0 x2 G2 L0 \9 {, `! Q7 D2 m* N5 k0 ~$ J
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets
0 U5 N7 U; H  B2 y# E  b2 n% i+ _! ]; S# B+ E# a
    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。' d8 v5 U& Q2 O; f# E0 G
4 m7 S  X: B7 o7 S2 l1 D7 o
    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。
) Q" x0 o) D7 ?1 T4 i* i. B( c0 Q' y% c& ]0 ]  h
链式同步0 y7 G& ^( e  K
& R* X  e/ [! D) D  J, z' K( \
    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。' r$ a% H7 k; l# a
1 a4 L% a" g8 E) f* E
    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?
) |6 V. Z# w6 B2 {+ u! Z! K! f* J
/ s7 N& U4 O' W8 n8 Y    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
8 l% D8 ]& _+ d& Q9 G  E+ r/ ~" }  w3 D
    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 V! [- N% {/ X) L
; Y, U7 J) T0 ?" @# 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。) Q) f: D0 u  a' W

$ K' f0 `& H  a& |- ?, R    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。
& \1 A- z% W/ ]5 X% f* ^
+ O: \3 L6 `! i3 j3 V    具体三个节点间的连接如下图:8 s/ `( z+ d' }- y# m7 e. x+ w
    S2                  S1               P

" w3 q' X% Q" \  g# D8 U
                             <====>
' Y( |5 D/ a! r+ X( c/ ^
         <====>       <---->

$ b% e! K; S: Y! K6 F, {! q% ~- w0 B  `9 Z
    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 W; r5 \% H9 u2 ?% h& T$ P# p

9 o3 j1 f  w1 \2 Z$ k
4 w9 ?$ E* R! K  kReference,
8 z3 |2 o9 [/ n
6 U5 S2 R( f9 H- a[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing  q5 v4 u% k! M1 Q- f6 e
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
5 C3 q* u) R* G2 E- a6 y: j3 u  Y- X

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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。
    , O' s+ t3 m9 z' Z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 5 D$ `. d* Y7 y
    哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。
    ! B/ a! n6 C# m6 k7 F可以偷懒不去搜索了。

    2 P  E! o* A% J' X8 t# ^- D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 : c! J* F+ J% f9 p$ J* O( {/ J
    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

    % [/ _7 C1 Y. v1 R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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