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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。
' N  G0 l# t4 P& i  m1 A. L. c& d. i) k, q! E: F% [
同步) P8 k" A. |( l; w
4 a- p( P& q4 u" `0 P. |5 ?
    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:
: g" b7 m; p* C, Q+ G  B    执行op日志
" n3 g, S+ h+ x( |2 e8 g    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)* D% H8 n! @! H: @/ u  e6 @
    请求下一个op日志+ ?* M) P; i, H  p) w8 U

& L, k9 G  a8 |% e; [$ ?$ ]; w7 I% g+ \& V    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。  C1 M+ U) ~' G( Q5 X$ I$ z" |
5 E0 S- k/ Z6 ]
    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 E" ]. ?' t5 A% P$ w, E' m6 G; l5 w

, T7 `2 O( A( _* {0 vw参数8 }& N  x9 y. F% x- E9 D; G4 g9 |
6 L4 t' R5 d! A3 Z# [0 ^4 y: b
    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 {6 ~0 z% ^, q' C4 |  j  L
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2}). ^) o0 B; ]& f4 R6 k
9 W' `' X3 @' [
    在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:
, `! m$ l/ N. P* v, l' _% l/ h) S4 T2 }# O2 R7 L
    在primary上完成写操作;0 ]6 O* @) S. I, Z9 `2 O# C1 a. 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;7 u" n+ w% R( G
    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;
9 ]7 O4 m$ q6 |; r& U    secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;6 m, o! W1 R; Q4 @" U
    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;
3 W6 {: e( w- Q% F    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};4 x0 p& T- b" d$ G0 G' p/ Y) 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;
/ J% e4 q; q& {" 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。
/ `% E6 K' H3 s2 L
" c8 f1 R  U8 b) z启动
  {& `# H# G. A0 x6 e+ S( D- v0 l, s7 q% ?. X7 o" h
    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。
, V- d2 Z( V1 z; [; v& p4 F
0 K* K- ]" a6 \) Q    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。
3 }8 F  V( w3 P8 i3 n
; D0 F" r" X$ _+ P, V! j/ L选择同步源节点
7 B9 g  i" ^5 \' i9 b2 [* F, i, {6 }
4 D+ w% r$ P* f" g6 b( t7 v    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:
, G* A8 B5 c: `: a( \2 e. v3 a$ \3 g: T* _
for each member that is healthy:
: A& Y, g3 ~6 v) `    if member[state] == PRIMARY
3 ^! u' W* E# K0 W) Z8 B3 y6 ]        add to set of possible sync targets0 c+ h7 M3 r; y# s7 G" |* n$ |# F) g
4 H! \8 V) K& o2 n; Q
    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]1 p: N3 }" C; i4 ^4 ~/ K4 f0 l
        add to set of possible sync targets
0 s  ^' G' X; H& ?* l- Y( B! y! k
9 R  m. ?: b2 y3 U' k1 _sync target = member with the min ping time from the possible sync targets% [! \, ]/ R) x7 X) R/ ~# h

; ?! D# Y; [# _. S+ P    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。
+ C% {4 _% D( t' w
$ N6 A* W3 v0 l    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。# X# K0 K; T$ N: h1 V3 V

2 ~6 l+ y6 G7 K& A: X& P7 J# p链式同步
/ p: i3 V7 {# S! |6 k5 f/ p6 v7 n9 c4 R
    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。! M; D9 }' U) [- \
* ?7 A( K- A/ V* E1 n
    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?4 P; E" o( b( n1 d# p
* C+ F$ E; b8 a" Z' u  N: b% k
    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
: I$ w4 Y9 ]3 [; F) J1 _  X5 s7 M( D- Z6 U7 P: h6 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。”1 N- c- r: |0 p* F5 j$ T
# C* r3 b* r& y
    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。
0 h& u# I4 c: \4 o" G1 q; S. W; r) e4 I2 N7 r6 G* q; u
    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。7 }/ y! v3 j6 b. ?2 d- h
) N8 f7 s! K) I3 ?5 K
    具体三个节点间的连接如下图:0 g, T$ h# F$ J) {& ]* Z8 e% ^% B. l
    S2                  S1               P
  ^7 c8 F" S. S: n' G8 Q
                             <====>
9 o2 ]0 R: w0 H9 A. y
         <====>       <---->

1 E! A* Q% F% V0 `2 x/ m: b; U
9 w* R7 Y1 C* q1 G1 e' E4 }    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。* m: n7 Y3 B3 n. `
1 g- Q  Z3 L. w% L

) J6 u) m6 [% h# ?. rReference,) P) B3 Z1 s. B) M* K

0 H6 a% f! ?( l, M6 M" ?8 q[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
5 w, X; N" ?" Dhttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/" i4 }, P' H: A2 q2 B9 I/ g  U

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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。5 r" X% n0 y# s% c
    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 r% G  q3 h( I' Y8 H* J' k- ~3 _
    哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。0 x8 \; _3 l4 Z
    可以偷懒不去搜索了。
    " S4 o/ e( d% a8 k7 F6 H$ d2 }
    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 # R% f; k* h& {- T9 Z/ A
    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

    : u$ K& k$ w$ ?' m9 u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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