|
|
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。
8 k% z$ j ]( b) t% Q1 y
3 m; g, _& Q8 Z- Z" A7 H% l$ |同步% I* z4 z: D3 t4 Q
* U2 S0 t; H1 Z8 m6 T" Q
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:
, q% j+ z2 K3 R7 \ 执行op日志4 p5 T S# ]8 i. D" a& G( i4 b
将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
1 [' W& F' z6 G- _2 h& ] 请求下一个op日志
# z1 \; s& p, _; \" r8 k, P
) ~: R" x4 G. t, ?5 g" X2 C$ p 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。5 U/ f: |6 ]$ ]$ t5 D5 A
) O/ [' m$ w1 X% a' \* d
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。
! M& Y6 C2 @+ r' f6 M2 ~
7 O0 v' W: d8 i: L. Q% M% Zw参数
3 Q p2 e( W" L% X" O
" A2 b; a( Z& _6 T5 l( H! ~ 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:
5 i! m6 d# @6 A6 t0 \7 Ddb.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})8 g P6 r$ I0 H8 F
8 I, l; P; c0 W5 F+ ]6 c
在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:" i/ d$ G% p1 E; F+ G4 A
b! o" z* Z0 s* v! u2 I$ K 在primary上完成写操作;7 B3 j! {# k# y6 B, X$ a
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 G/ t1 |" q7 s% D9 {# f+ J- t 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;) w3 a& M- O% z B9 T: Z6 `0 a
secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;
0 k+ r2 s* R l: \- e secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;# X W9 {9 T$ l- U
secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
" s& L9 {( @5 k( F u primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;
3 L9 C m5 i; d getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。# g1 D' R. g4 E3 h+ n
! f+ q" [6 F1 h7 [
启动3 @, \! q; r3 f- m% k
: y# b) d4 y7 ]7 p0 }0 w
当在现有的某个replica set中加入一个新节点并启动时,这个新节点会查看自己的local.oplog.rs collection,执行一个叫 lastOpTimeWritten 的命令,查找到它最近的一条被secondary同步过的写操作。0 {( \4 u' e; l& K" ~9 b' a$ G
* N, u& x0 u- d7 g3 _3 n; i! G 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。
# g$ k; v0 r& C7 Y: ^$ P
5 x- w6 j& A- I4 Y3 ~! Z选择同步源节点8 r- A' S6 ?9 }: p$ `
! e i s9 f8 b6 z6 V. S c
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:
* _0 O; p9 ~- O" I2 I8 K) {( J( N' Z1 n0 ?5 [; E" b2 B4 j5 s/ ~
for each member that is healthy:1 x2 c: a# G* S
if member[state] == PRIMARY
# Q8 F' r9 ~% `/ ^1 |' H' W [ add to set of possible sync targets4 B# O! c# Q" c5 m3 @
1 p( F7 \( N" J0 c5 |( G: C" |
if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]5 c- {4 L0 K& ? X h
add to set of possible sync targets. H/ S# x n: k" z% M& K
# D, j/ P! ]4 p, r& l; q0 H& k
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets
+ U+ Z% o( C# f* A* r
) u" S. j: A7 d3 F7 F* T 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。
% {3 o5 k' v' T( s, `$ Q+ _4 l, ?6 Q- h! B, f
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。 e4 t; |# W R( t
# q G! ?9 }; `$ ?$ e& q$ T; `- `链式同步. ]) b. J& y9 n! M$ M% ?, A* M
2 L. \* d2 |0 h3 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 C% v9 E) H1 x
6 U6 @0 Q( Z ?6 C1 x1 s5 @ 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 i+ L% V& t C! A9 R* E
; w6 B( m- [# f! [6 S MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
% @* C/ i9 c7 M1 l" m) l0 {- }* W% ?0 i. h7 D* g/ f& A% r- _, e
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。”
; K) _7 B/ A, z A$ P9 u9 {0 t; k1 B9 z _6 I
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。4 g4 u4 v( p' F
' x6 A2 e- x" n
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。, V( I, ?+ d3 w* o# G$ [& X
8 B# F1 Y% p, m z0 Y
具体三个节点间的连接如下图:
5 ~) K4 z& u$ F4 N$ N* w% i9 K S2 S1 P 2 N9 ]3 r: Y: o4 ?( u* m& B/ W6 V
<====>
- ]" {" j* v% A& C6 i( B6 O% U <====> <---->
. ~5 v4 l: l5 O
7 `" ^. `" v1 {9 J9 ~- J0 h 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。 _) k. w. W( X
1 D! l% e$ D7 J/ _
! y4 C' F" c& g1 lReference,
- q5 G2 g- `- |1 @) G2 b0 O2 s1 w( I& }
[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing* u4 n8 g* t3 [0 i, E, b9 P
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
. K0 J, ]' n; q! | |
评分
-
查看全部评分
|