|
|
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 W: Y/ c8 L) U
/ P: k5 E' I* [2 `, `同步
9 `& {' g7 g7 f: R% m2 @% D. ?9 B8 Q! m9 i d( s" d
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:$ D0 w; L1 T$ I
执行op日志
* s$ ?6 s4 c' @' H( {- X2 F1 Y 将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
+ v+ l2 P9 |7 p7 m% P 请求下一个op日志, t1 z$ U- D: L3 V# T: j
" C$ E0 Z% Y$ I6 n3 _
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 a0 S+ j& D3 D6 T6 v" p
. g* X4 [! \3 z' I$ }( L& W( n 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。+ Y$ {* B; |6 F; B& h: p& \+ ]
. B; s0 J2 R; Q
w参数2 w4 P$ @/ \& ]9 |# y
# Y! w+ K# G4 N& h& `" x) H. x
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:
) ]3 M. W) ^. ]" s9 ]db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})$ {( J0 V: A v# E. A+ B* f4 ?
$ _* O1 C* `2 E, B* N- f( N
在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:0 T# q. p7 X3 ^3 j# o, R
4 Y$ C0 D' ], K: ?1 ~- _9 x
在primary上完成写操作;
% d/ F9 ]0 c/ E 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;( ` q4 J) m1 [* f; h4 ?8 L
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;
3 H& U$ L! m0 G% B& h/ z$ g secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;! [7 q2 L* Y9 G
secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;
+ }& X! f) F& z1 W4 ? secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
" ^) X8 Y% i: _- L primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;
7 i) M5 K# D7 ]9 Y5 Y* B getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。: k) @5 K2 v* s: c% N
" [8 @* F/ W# b. X$ W8 @8 Y: Z启动" p' `6 p# d: i$ q6 t" ~7 S- e
3 | i c' O2 c' [4 N 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. Q# W3 H( A8 S5 v. x1 l5 l2 D
E) d6 t5 h* ~1 y! d O; @* A: b 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。, I4 r$ V# j8 ]0 F
- |; v; w, ^1 Y' q选择同步源节点- I5 n0 f+ S2 [$ U1 W1 `7 L4 ^
" Y; Q' [! _8 t8 g6 [1 T6 F 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:
. p' v$ [6 \% S
$ a6 w! {. n, w# t( ?for each member that is healthy:, a' D0 W& Z. ]9 f' O/ p8 [
if member[state] == PRIMARY6 [" X2 D: \9 v9 K' z
add to set of possible sync targets
7 O: @& z6 ]! J/ I' {0 X' e0 A
if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
+ O2 e; [4 @5 _; ]! P! @2 N& d add to set of possible sync targets
5 F4 c9 {" G8 s) k9 I, |4 i' T, l) _/ b" Z, U8 f: Y' `
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets" i1 B* V* \) n/ G4 `
5 x: f( H6 D9 o( H
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。
! X6 N) X2 [* v+ d/ ?# b
8 ]0 |6 J4 ^7 @+ j$ _ 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。
7 Z+ K& J* A! p; R7 K( i) ~ m/ D. l7 I& Y6 a# y
链式同步
% t# A: G& k1 z$ j( k; I' L( Q
: F2 h9 N9 { E) \1 @1 v: `3 | 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。5 J3 k& z% Y4 ^4 C
% F1 v6 W0 B8 q/ s8 o/ I ?3 t
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?; Q" g1 m- W4 d5 N& K8 v
5 W) ?5 O- g4 m MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
% {( b4 _* |2 n1 M: M2 X1 F
S; [% h" Z9 k+ n5 j3 p2 d; 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。”+ y' A0 c- k$ ?* t* D9 x
4 ]" S7 J4 `. J/ g: h" a
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。& j! j1 Z+ z) D6 o
$ x, k- U: l7 t3 R 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。
. G' @; K# d0 P5 f! w- n, M' w- A7 G4 F6 x& U
具体三个节点间的连接如下图:8 a* D. i$ m+ ?6 A
S2 S1 P $ c o, |% s% T+ X; c# m) F |
<====> : W1 i2 ]; y+ B
<====> <---->
) O3 B1 R5 k7 M* `9 H- g4 ?. Z3 p: m* P9 z 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。! p, ?8 J/ a. ~- E2 P; }
9 {. @+ O+ A7 d9 j# q
) Y7 {; D+ r4 c KReference,- E" X8 m! R, Z, W3 [" W
5 f6 Z1 V" N& n% }0 D
[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
" P8 ?1 j% H U% }7 C) rhttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/( ~: u8 U7 f' Y% D8 [
|
评分
-
查看全部评分
|