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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。+ @, |$ |4 ]& X3 F1 M2 I; \; T
1 u; R& s5 b+ Z1 q/ q0 f
同步5 T# W0 b5 q, `
6 R& {2 ^% B$ [) Z2 _
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:
) I+ J& ]( M% a3 W, C% q; R5 w) J 执行op日志
- j e+ `! D4 } 将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
* W) V% l* B$ R8 z" X0 J8 w 请求下一个op日志
2 l* M3 }. z' {1 Q7 O9 ~1 A1 P
* P- O5 n7 l4 p; l8 s6 e4 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。
5 }5 F) q2 S3 S/ Q$ o/ V- J) a8 l. S/ a& z7 i% @. S
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。
# I* w8 [4 v6 W; W5 h
7 z; U% j( b6 k1 A. yw参数3 r, ]! X5 }; i$ C
8 N/ B! R' u4 j7 H8 [ 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 K& V; e! U: J5 \db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
$ W8 ~, p3 v- \+ x7 r& z- O# }' r
1 i: _' i8 ^; l; S) C3 B 在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:
4 y1 O3 o/ Y# [0 u& G. g! V$ w2 B. J9 j; l% _/ |
在primary上完成写操作;1 N# x& j: M4 l7 s' O3 G% l/ \
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;- i- s+ [& N3 m7 K* r
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;
% I- T( l- R6 v" q+ ?5 O7 y: B secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;5 q1 n; j# ^; V7 C1 a( H. p
secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;
$ @. Q9 `# K3 i1 z3 o0 u secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
. N! g( M9 z# k1 \" ^) g: D( { primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;/ a% s+ Y0 x9 l9 j
getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。
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启动
0 L$ Q: ^. T; j% V( J
6 c3 {- s8 | d" 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。' @* g7 _; D/ t+ \5 J$ z
" c1 ~+ t4 d* m% p) Z/ M0 a& q- e
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。
& Z3 }5 R& Y3 } p9 ?2 R" f7 h1 ]: c |, q
选择同步源节点# m% E3 b$ F$ k7 R* L: u5 k& S( s. Z
/ P. U5 A6 O2 O 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:6 s. [4 ~2 G5 Y: W/ \" K
) E. W/ q) I9 A' Ffor each member that is healthy:8 [2 A) F7 F% F( ]# \0 o
if member[state] == PRIMARY9 J4 z+ g4 W$ h8 C+ F
add to set of possible sync targets& C4 T# G! ^( k% M
0 `5 a4 |# U, z5 o7 I7 @
if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]$ g3 c8 n, f/ P6 c$ a
add to set of possible sync targets8 {2 f8 g6 U+ D9 K
, l t/ d. y: S$ `; f0 G [
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets
' B& s& F Y; q# P: F/ r
U/ @& X4 r+ i' w 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。
; W/ ^* Y- y! O+ v1 d3 z8 t) O5 y' `) T8 m) G% C) d$ T8 L3 E: N
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。
% g, D( A0 m" w' `9 E
. E2 B6 d1 C. i7 {' G链式同步" n7 E: h! Y4 \% W2 W* A0 q
1 i7 J' g/ ~- h' i" G: G 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。
& \; S4 c: ?. `: }9 j8 `/ c: f# h0 o6 @+ Q
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?) q4 y# r- ]$ e
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MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。7 v+ p2 O6 q- t7 b% ^0 g$ ?7 ^
* R. w2 Q- Z, l) j" W) T 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。”2 u& ^" W8 e$ M% U0 Q5 j% D
4 X/ @6 _/ k8 [! G 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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具体三个节点间的连接如下图:
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<====> <----> , W' u' G6 |! }) ]
% m j. B! m* K9 `3 S" l 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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Reference,: p/ P8 O, `: |4 T
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[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing5 w! C3 i4 n0 E D* n- o
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
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