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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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同步" d6 x8 b' R* W- g. ~
1 Z# x/ |7 Z5 ]" d8 U% z 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:" n4 e. q: | ~3 W# z1 A# B7 H
执行op日志
* H8 L- \( N! \* m) T5 j 将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)- f7 M7 S9 W0 i; I5 N- g
请求下一个op日志
5 _' L% s$ d4 `5 h6 J4 H$ Y7 u$ D# d& m r% F1 b) E3 a
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。! d! k, I) E, F- b3 d; Y
( T* f* R7 ` v4 a# q5 v8 q3 Q
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。
* V) k4 i3 z: W9 X% }" C! c2 V- ^) l. b( a8 Z. J; W; n
w参数
; H7 u) n' G3 K6 i
6 L' c7 l( X' u 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:
' {5 B d; m1 X% v5 o! d" ~, bdb.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})! I9 `# s- X1 v% k m7 D! [8 h
7 P* V O: D4 ], ?
在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下: X/ A0 Z- {6 s. u6 u7 L
! R# s% g$ |+ c7 F& M2 { 在primary上完成写操作;4 s, @) q1 m+ T: z' r) B7 g9 V
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;
$ r9 m$ l. x$ i) ^% y0 \ 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;; x+ ~& c# [" \4 ^7 i8 V2 w S
secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;7 _& N( ]% y7 z# u5 F
secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;( L: P ?8 x4 d9 i
secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};3 X! f) X, j9 }2 ^
primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;* l) X. Z& i g
getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。7 ]' z- P0 U8 o9 g4 b9 i
. g6 [& n2 d- x" N+ M# R
启动5 B; g P) Y9 L, [, D
& `2 X) g* u& |# \6 C+ ]0 f' R) G. K
当在现有的某个replica set中加入一个新节点并启动时,这个新节点会查看自己的local.oplog.rs collection,执行一个叫 lastOpTimeWritten 的命令,查找到它最近的一条被secondary同步过的写操作。& I" G, [8 x2 g) Y8 e: i" @; z1 O
* m! {4 ]9 F5 g; S, S) } 这个命令会返回一条oplog记录,其中的ts字段就是最近一次写操作的时间。如果一个节点启动的时候,oplog里没有数据,这个节点会同步其他节点中的所有数据。: K( `& f6 `, C: v! K
5 ^' Y8 u; Y) D1 D; J7 K
选择同步源节点
3 e, b- Y! c3 w4 h2 s# W, ^( s/ ]. E; g
Replica Sets中的节点从距离它“最近”的节点同步数据,这个“最近”是通过ping的时间来判断的。在节点之间的心跳检测中,会记录ping某个节点和收到响应的时间,通过这个时间的长短,来确定距离的远近,时间越长视为距离越远。知道了和节点之间的距离,再通过如下的算法,来确定可以同步数据的源节点:- Q1 |( X8 B$ ?6 @& k/ M: I9 P7 m4 _
' C& f1 j/ j. p' \7 o9 d
for each member that is healthy:4 V- l0 }- B0 m9 D {+ D
if member[state] == PRIMARY
' H. f7 y B0 m# a. l5 T; S' H add to set of possible sync targets- I2 j( l n5 z6 g% U
/ S. H8 R, c1 Q2 l3 x" e3 t! G
if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
! I* t% L4 u6 @9 D. b9 i9 a% U, r add to set of possible sync targets
- P/ `- X+ G, H4 E2 _, ~# a0 @" B4 e
, }. ^( U2 ?% p1 h3 ?1 h3 Fsync target = member with the min ping time from the possible sync targets( s# u( B+ B+ v8 G# ?9 b# o; r
( z1 Q6 E7 ~+ }- v d3 M
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。$ S* V% ?$ M1 {( ^; x0 b( J) e, \' X
3 W% p* k" Z" d 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。
# h0 f9 _# @" q6 B" L6 }
' W; v- y# g- h: g9 D2 [, d R链式同步
' p' r- {' K6 V* V
9 Z, U: H9 x _+ v6 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。
; s5 |8 m+ P+ A/ c
* U' b0 W- g! O" w0 ~) U3 _ 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?
- C' ?0 ?( c3 [
4 R4 t4 U2 U2 [+ }# X( Q 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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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。”9 ?/ a7 G4 u& k7 T; p7 `
t% l8 ^5 t* k9 A* ^( 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。5 h9 Y. h! L% C: g. E& G3 a
8 b% t0 P& u8 \* O+ [6 T i 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。1 `/ D# @2 U2 [/ [% g/ P- C4 e
; Y) ]# X! [5 d- |$ F8 k' o1 K 具体三个节点间的连接如下图:" C5 N* O, U3 [, F; m( B+ F1 N
S2 S1 P , U9 h6 J% {+ `
<====> , X" s# v$ L' O: R
<====> <----> * U/ H% j5 ?7 u
& a# E2 \# U) t$ b1 o. ]& U
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。$ l& Q( ?& Q6 L$ L$ B( o1 J
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: |1 I6 m+ `; w; V" y# ]9 I8 @( h! AReference,1 V5 q: h/ L$ h5 c# @" _# } R7 k x
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[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing+ t" j7 @8 }7 `+ ~
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/- l9 a) [+ K/ F' X* k
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