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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。7 z; k2 D- ]* b* y. p$ d3 [0 N# F
3 `& p' z' L4 l$ X ]
同步
5 D& ~& Z2 C8 w2 Q3 K+ V
6 F' I4 b8 x: O8 Y9 o1 }! l 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 Z, @' C& ]; l* @( y 执行op日志
! ?7 {: C: M' L: ` N( W 将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
* N4 X9 t; Z6 H; S7 z 请求下一个op日志
, Y' V8 E: U9 Q& {) b; S, \; F7 B' `
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。
6 [1 e+ p1 \* [; u: ~ g* H# C% F, U3 \# a2 n5 X- f' J* F$ k3 T% L
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。
% D& D c+ `* ~5 p& j* J6 o8 w4 i2 V o, }5 k
w参数
1 \" H* M* W" } B
" t% o- }6 N$ g" n, ~& N; O; @ 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:9 R( [, W0 m6 m) J. a, ?1 d7 I6 i
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})" @, r! i$ e" m
* a0 o V" }. K& l9 Z 在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:9 e4 e0 N" P* Y
, i0 v, c9 _9 q7 k/ E: m3 ] [
在primary上完成写操作;5 g2 J" y: {1 c
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;0 ~2 |: K" N& h: a7 c7 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;% X1 @- K; K7 J
secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;
* r1 K, y- w' F V- U) b secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;
3 N- ~7 f( K( d# u secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};/ Q3 o, v% l% A8 j" M( g% h
primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;% l. B: ?& e3 K" n( s5 P5 o
getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。
! j8 P; t! I# y+ B# f, `8 }
: B7 b: K6 k- K) c J. i. W% I启动/ I# {5 Q. @6 x$ e7 C' E4 v
% p' Y& u" V# A. ]
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。- p! `5 D" b) ?
, d% y$ L- b4 |. e% Y' z* j
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。2 L1 n# C5 ]: k( ?3 U3 H
+ ]/ O. A* v5 R. M3 _, I; K5 I6 Z% L选择同步源节点 g" H/ z, @( m" p9 R8 J4 w
& r7 Z3 h7 k& k3 m& I1 _/ O- j5 P: L; Y 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:- U+ R& P. ?. u! K+ Z
1 T; }# a2 [ Y/ } J( D; J `# nfor each member that is healthy:/ D: r& m& G# e" I
if member[state] == PRIMARY
2 d- m# M3 M! J add to set of possible sync targets$ u& T& X9 ~7 }5 H( m$ ]
$ I1 B/ z) P A' M2 d8 E, h if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]. ` |. \ ]% j+ S8 Q
add to set of possible sync targets
. Q9 V) n, Y, l
) ~. m8 |+ a7 Q, X w$ O4 Ysync target = member with the min ping time from the possible sync targets
1 A) J* b. n+ \% S) L! T8 G3 l" T; W' S4 a; q
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。& C7 Z0 R2 p3 S5 l. h6 g& X
# A& b' Z) ?! N3 U9 Y$ k; r# Q
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。
E' ~7 \2 y4 ~! H& T0 j. ~
# }7 \7 x& z4 C, c$ u& F" k链式同步6 A* {) Z0 h+ U4 ` o
4 B0 e8 l C# q2 @! M 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。
( e* g% Q8 U1 S5 J" [& F4 l
( Z* W4 `; C4 o1 X6 T* r5 [ 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?) c4 c) g+ L. g/ X& M
( z0 y# e' U$ y! @4 q
MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
, f0 e- E7 s4 }" Z" V
3 X* l3 `1 m F6 V* m6 J8 z 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。”
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6 T2 a+ M1 N8 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 ~4 A8 v. J* R5 e
' G7 g$ |2 [% I) o 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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4 P* L" A! a) x6 `9 O6 A: N2 Y 具体三个节点间的连接如下图:
6 I) U4 ~' Q0 Y; p3 X S2 S1 P ; I) J7 o6 A; N/ _/ t0 o2 Q" u: Z
<====> 0 q7 p* ]5 W8 t3 h) q
<====> <----> 4 N" d1 l* m- y6 n
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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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- b" p1 j# A O+ ^# p& Q0 ^Reference,; n3 G# M* i4 E+ ]
. P" Z8 z7 @5 X+ t3 W. O[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
* E$ n* a" _1 F+ [http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/, P& \/ c- K" G8 f. u, k
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