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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。
. G4 P8 A/ {# w% B4 e
0 a s) b1 L& J- x同步
/ F) [. t1 I# ? m( x4 Z# w/ j
$ Y0 Z8 i( q5 U: c, @ 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 Q) h2 o: ~$ w# o" X3 ? 执行op日志: f" m8 _( r. v4 z# a
将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)3 g* A# \. G4 ~. K
请求下一个op日志! Z' `! |: r5 X0 e
) R W6 |9 X8 o
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。
4 d, t) O6 I6 T( m7 o7 J7 h( X( Y/ H- c1 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。
) Q" z' A z/ |3 x+ w6 Z: M F# i# h3 B1 R
w参数
0 C3 ` U& A5 M" R+ P- t
$ E/ W4 c6 {" `- m; G, t 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:
4 H! j1 G! e+ y' m+ F. J" a" [; Tdb.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
) P; Z, }- C' G# ~5 f9 g9 u1 ^4 o3 D l7 {; I2 J0 ~
在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:8 j3 S( ?& I2 h! E- `
( p9 l' }% @) p+ m" U
在primary上完成写操作;. ^4 a$ ]2 d d ]/ c8 `: l
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;9 K( l; e2 Y$ R% l7 ] y
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;! y: O( z$ Z1 g6 I2 p, \7 W! m1 ^. B
secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;
1 M7 Z! p, e) r# u( T secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;" Z* i# X5 z' P' n
secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
$ F; A1 w: J+ q4 S, 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;4 h. q+ M6 V0 o
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。1 ]4 A' h. c( g6 j3 E* Z/ W
8 ^4 q/ J& G8 |启动+ q7 f2 N- T: {' {4 X
5 e6 S! n/ c6 y% v
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。) U j( x6 Q. k9 j
( J( K" o: h! P2 Y0 ` 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。
- a/ B8 u" \3 u$ r8 H/ ]# h! {8 P1 ^, | [- P. f% }0 D: x2 u3 L/ U
选择同步源节点
# Z' c7 h6 h8 C# _2 {* W5 F+ ]# Z3 e- ]3 n2 N7 ^1 a9 i+ I
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:
" ^8 x# D6 s% \, W, q) q
% K8 r3 Y; C ]$ f6 v# `* f3 |for each member that is healthy:; c4 {: o& w+ f/ v1 n
if member[state] == PRIMARY
2 u- M* z2 v. Z: U1 }+ k$ | d/ ? add to set of possible sync targets
2 g$ P4 r3 j Q! a/ d9 i
- G) C9 r6 b' R6 ^ if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
& ~3 {9 }8 r! u+ S. k6 m add to set of possible sync targets' D0 b0 C; c; @" H0 h F5 `/ Z: M
6 G* g, q! F& O% b5 o7 G2 G8 V8 U
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets. S0 o- W1 K8 Q+ J5 a! P+ G
8 n2 ]2 ?5 h3 P: Z) E# ]' I2 Y 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。& _: e1 J- |. t. W6 O
) F6 i4 L# x3 ^6 g2 p$ f% F$ y" Y7 n 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。
2 G7 S- U* e! U& E6 ^3 `2 r% D% `+ R5 W/ C4 [
链式同步% E% u/ p4 Z+ G# r
$ Q. m. @- w* X, G8 J 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。9 k8 h" Z0 `/ S/ `' Q2 D# O
- R( h' c; ` g: H% u( p 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?
$ a/ ~" w0 p6 [5 \" t
# k' ?. k3 U* e) ?4 S6 [; t( N MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。6 e! j9 b' F* _5 p! M# s
9 I, e$ j2 }2 z" D, [# j
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。”
2 [; O3 P$ u o. F: Z4 Z& o) t* o6 ^: _4 L4 t# j @$ _
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。6 f5 B& J W, H2 A9 ^9 s
; Q/ e" G6 s, k$ M9 l3 g 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。
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具体三个节点间的连接如下图:2 o0 u* w, ~/ i- A0 A7 W" X
S2 S1 P
' W( n- V4 I% Q# G) v <====> # f0 }( Q" m4 t- Y5 s$ W
<====> <----> $ M l" H3 L5 L
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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。* _4 b: H( |# B! D9 V# M
0 S; v6 C0 J' ]7 l( X
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Reference,2 ]* ~3 t! T6 y
+ H' w9 v p: O! v[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
' O; J" B# u0 mhttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
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