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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。
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|4 _! p# f+ G9 v. Q! N同步. G% e9 J( N6 U( |. G
C& K4 C5 R; }5 I1 ^
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:
+ [# V h( s9 x1 B, q5 C! ~ F. e7 O 执行op日志! S& W. H) w/ K2 }3 U5 k1 n
将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
" H: O" m+ y7 E8 f1 E( a; H# b 请求下一个op日志
# X% x- \2 Q5 Z% D0 E! I. X; b* u7 o8 {8 ]5 b+ G
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。; I* S. ~8 ]3 n, l6 N( {: I
- j! I! j6 D2 c- Y: N: O2 d' k 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。
4 v) d: S4 }0 [; b6 a3 g. k/ l* ]4 l/ f8 v1 s2 m" n+ o+ ~
w参数
. B% Z6 ~2 W7 H6 Z
0 c/ k7 H: t# w- W9 i) s7 K' z 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:
k$ n( N4 @; Z t% k. @( gdb.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})3 v$ p, ~7 ]$ U) w" N
0 m5 J( A- h, X6 h8 a' H 在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下: ]* a9 U4 \" W2 c8 J" u8 i% ~8 ?' q c) D
! r/ A/ m* y5 T( |4 W6 p) {$ n
在primary上完成写操作;
) y; C' I v# H9 k5 Y- G 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 s# j; V9 d/ |# d2 Y9 N; c4 b( [
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;
/ q7 t9 ?3 G$ L: |3 @& ^8 ^ secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;: z) g, c$ z6 T/ Y, c% B
secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;" Q6 S: R- k/ h5 W, L
secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};7 y" X }/ n/ t/ I' ?- T, l
primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;
- z+ t O& l5 h- |" {6 b getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。
, X: L% H9 u2 n) w1 T
7 [ U" N8 h+ o% @$ k' q" a启动& t/ m+ B* ?0 ?7 `7 Q0 H! N) B8 S* s: `; R
/ J6 d6 g7 [; J" {. a( 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。
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# L) y# c$ q; R5 x 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。8 `! I D8 V/ `- S4 h
8 q! l+ g9 F% E9 A选择同步源节点7 @' z/ Q" ~; S& c1 d- q& N5 y
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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:
! d# i2 K0 ]6 G# C- h: h% u6 p1 x- a
for each member that is healthy:( ^8 ?$ Z6 v+ ?( z: M: z ^
if member[state] == PRIMARY8 z; S6 L! L: N
add to set of possible sync targets
! G! w6 |6 r' g2 \7 h! X& O2 t0 H0 d5 }* _4 B) C3 e; B
if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
& {* O+ r5 L) q6 w6 i3 Y add to set of possible sync targets# f! K9 ^$ ]0 U+ q3 R9 R& L x6 D
- z& C! ]) c% Z: W; e6 G; m. _
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets/ @: r, O( g g6 J7 v' y: m
2 K3 a1 K- J* v# u, j) ]. [ 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。4 D) L5 ? s: D
) L! `! l* u m 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。
# m F, A8 j# o2 H- \* E3 t" ?; L/ ?! t2 B
链式同步/ [% b& ^3 \# t o" V& J. B! e. z% S4 O
* l2 V+ _! {& i8 }3 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。% s' H: ?1 B6 Y4 g
0 G; [! ?3 ~% }! M0 A2 I9 U 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?
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0 M/ O7 J$ f' V2 w MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
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; j8 N1 D. i, |5 I' c/ q$ S 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。”3 `- V3 K- C( m, y) d- ?$ C
- q9 d5 g) s4 I% [- \9 J" S1 D% ` 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。
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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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, j7 J8 r! w, Y: S 具体三个节点间的连接如下图:% z1 J' j& x3 a+ U. S1 S0 T$ E& Q
S2 S1 P 9 g1 e# b0 ]: _/ a, [
<====>
4 k0 t k6 F5 e P: w <====> <---->
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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。
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" F; M0 Y, Y" w* [ P3 t) y/ S- N; r; O2 ^1 {5 @7 Y
Reference,) i& N3 \0 v" N- M
6 f9 G3 ^* s" o; B, W3 y6 Z) I[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
. d: `1 |! [$ _. l4 ahttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
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