|
|
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。
, f* s, H6 f9 f, M5 r' N# R9 ^/ y! ]. a! Y
同步
5 _7 q2 d3 N. f$ E& x+ {0 X' A, V" ^$ i* D: m7 M; [1 I
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:
* F+ l0 c0 |: z. B& F 执行op日志
; k9 W' `5 i9 |$ u* c- u5 ?5 n3 } 将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
6 m8 y4 I- ]4 E4 z 请求下一个op日志
$ k/ c& y2 Y, e3 f# a. k
' i( n$ g9 A9 c, g0 P# M 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。
( T$ \: t7 r- |" H; G" i% B$ e
. e6 X! b" R( ] t8 A! t6 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。
, W. L9 L0 x% A5 e1 c h+ F( E& |5 T4 {# c5 [5 U
w参数$ w0 D) e: @+ D) f4 d5 x" z
# N# i1 @ X3 E9 M7 Y9 v
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:
6 ~" {$ l9 ?4 \" u+ R+ Fdb.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
8 n* K8 T7 P; i
, g3 ~" Z. [& l6 i1 G. k 在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:
$ R- U4 c6 |. |6 ]( |2 }9 U+ x* |1 Y" [5 m" T0 [. Y% y6 }( H
在primary上完成写操作;
3 u3 b! @9 R/ O4 c3 A4 M. a5 I 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;, `4 Y7 T/ D. {$ l& m
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;# K& ^' @+ X3 _- B( n
secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;( j: f8 ?& P2 ?: j
secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;' d+ B+ ^. m& [# t2 n) ^
secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
) a6 k; F7 ~7 ?8 D4 I; R, o( u primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;
. ?8 n. [7 S+ {! M9 ` getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。
& L2 Z3 j+ w: W; t/ x: x' [
! O/ p4 z3 t. w启动0 c9 K$ f& E, K: N+ [* A% C3 P
, R; I/ g X! [
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。
7 c+ O, J Z6 W- @1 S
: s# l3 f0 u0 M1 r 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。
( P3 W7 h5 j: M9 `7 m/ I& c2 g' J+ T/ c. _
选择同步源节点
8 L1 i2 M. \, @& q9 J+ h% p# N3 Y" H
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:
9 q1 l9 m9 n; m: Y# I' u1 C! G Y2 D+ }) L3 j/ {3 m
for each member that is healthy:3 [1 M2 f: \6 l! Q
if member[state] == PRIMARY
! t! n# r! x- ~% C$ P add to set of possible sync targets
6 E' v7 Z4 b2 O H( g) o
$ P5 j$ h. K+ c. ^+ j9 k. d8 u if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
8 ^! Q: S8 E, r4 G2 \ add to set of possible sync targets
+ B( E4 h& Q7 o1 H8 a7 P; p* V U/ E+ x; \3 G6 g2 v
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets, A" D6 Q$ A. T! P* A
, P+ I+ c* W$ A 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。8 X) _1 X2 W' i2 l; V0 y$ ?, d7 l
7 `# S4 G- h4 x
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。
, ^3 `7 m3 w) F0 g% h" e7 X" @5 v/ h8 R- w8 L7 q
链式同步
: [& G, j% M& k1 V/ c! V. Z$ a) n
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。
* q G. {3 Z1 A
5 l9 _: S* N6 L. d7 o' e- D3 t 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?# O& N+ a/ d6 g" f7 m5 E2 ?
% l: z. p& O/ I4 j. k3 `8 E( T) k MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。2 J& R `. d- U+ M
; C4 m+ ^" U1 I5 F8 ]) 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。”
; h+ f6 p1 I$ j1 @. r
' i/ O. X" X- z4 `6 R 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 E4 N# `, a; @1 `( d: S( r5 _2 C% a& V5 c! X% a C9 D
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。3 Y! P2 J7 v# s% j2 ^4 O8 P' X
! n7 C r m: x4 K
具体三个节点间的连接如下图:
$ j" r a5 @5 C2 r S2 S1 P j4 \; P! ~( b% f! ^( K6 h
<====>
: Q' z5 K; P( C8 S <====> <---->
+ d9 k% p- T" C! q _& t" ~0 a7 y/ H* \* P
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。
( g% C! n4 Z% R0 W' x$ l* H2 j' F$ Z
+ j1 v; L( n5 TReference,
) P/ g; G/ h- Z- c+ L
4 T5 U4 y: _# s# C8 a" B[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
, I9 M7 L6 h2 w8 v8 \2 dhttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
& p# N9 e _9 o; A* t |
评分
-
查看全部评分
|