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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。
) I9 W% W5 L7 C
  P' I' I1 t- m' ]% W! @1 x同步
$ X9 M* _3 P# d& p! c" w
, V4 B/ c3 e- e6 K! T$ T2 u    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:
. y- {. V4 b. M5 Z" m    执行op日志: {0 l2 P, V9 \, D
    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)/ @2 |& |, \3 ?& {% O
    请求下一个op日志( q4 T, c$ n, T

  y. p" \) W+ A6 k5 B0 V! 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。3 r9 a% e! o- B+ n7 C
+ X6 X, A# y9 \8 H6 f+ z- 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。9 q' A5 }! x' F2 p) n+ @

) V( |* Q5 u! A8 |! {: W# g4 u; aw参数
2 o: d* A) ?/ N5 k0 R* I  l, P- Q/ t3 y2 W9 y
    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 P/ u/ h' }5 z2 K& x
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})7 l$ Q& ?; F, o7 @
" k! b7 ^+ g0 U* Z" `+ s0 M
    在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:1 j3 Y$ b  C' J9 e, P# \6 `# g) j/ ~
. ]7 e0 R! a/ C  R# U
    在primary上完成写操作;: e5 ], g7 F7 C+ P3 ^
    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;( b9 Q4 v) |" |4 S4 A
    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;. l  q! O2 {* X  m3 J
    secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;
. Z0 U+ s( N! l* C& K. [. C* i    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;
% R' m4 l" B. M) H7 q( B/ d    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};0 C4 d+ ^; m0 e5 [
    primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;
# n+ N, [4 W' [* r: g3 `1 a8 q    getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。; ~9 c) k& X5 u
% k9 h# K4 P0 N% _/ o. y+ Q4 p
启动$ e9 x0 a# s4 t" y' j; \
9 c" W! S7 y) y6 l  R* Z
    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。( U; W# v: i6 t9 }/ Z" b
+ W3 v9 w1 h& z: A) 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。
- P. k; G  f8 t' o" F5 a
/ ]- O/ ?8 y" j, A# U选择同步源节点
& z4 u2 o0 S! r: ~7 C" E: D3 ?; ~* 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:+ q) H: k8 ]" s0 A
; J) N' z, n: w; X
for each member that is healthy:* I: g! k! L* U" y
    if member[state] == PRIMARY% M6 t; y. y3 ^5 @( }) _# p
        add to set of possible sync targets8 f' j3 @4 Q3 M1 p7 ~
; E0 f& A0 y. P! N/ v
    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
3 [, X* R% Q" h        add to set of possible sync targets
  b" N( B& Q+ g" G) u2 C0 D7 B5 A0 o& _1 u
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets
+ f7 y  n5 f/ B( a1 `
( u4 l7 L2 n( w" c    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。
8 D" S, Y# l1 O+ P: G% f; S/ b4 ]
5 x, u& B/ `  i5 H: W7 K    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。$ O% Y0 W9 V& q9 l( {$ i

; r) E( a5 s' @8 b# x- a链式同步
1 E" U! ?* w" L* l' }1 q: u5 s3 A8 C4 d* b
    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。
' T( L+ i1 K) n& y- m' c
) V) k" t" c( ~7 C4 M; B" P    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?1 o: D  I3 h9 p# }
1 U+ B8 ]) {7 f+ L+ O
    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。3 \8 O5 v; @& f( r  P7 c
5 W3 A: {4 n# x0 j, h: _) p2 d
    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。”3 N4 x# G: g9 M7 V  F+ }! a3 A/ V

/ ?. C" Z* z, B7 B    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 f& A; Q0 X+ \; _6 D% C4 _+ t7 V  _& v
    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。
& W/ {, n8 d) \! K! e3 |# p( N4 Y9 K" T$ f" x4 C" O
    具体三个节点间的连接如下图:
2 n, n1 x8 V. m  `) W. j
    S2                  S1               P
+ k' D7 _8 {- m+ l, A: G- }4 E3 Y
                             <====>
+ {6 r4 ?/ i$ C
         <====>       <---->
: U) P  d! L# X% h# F9 {$ e$ T$ \/ E6 t

, ~$ s( U9 W5 g) `1 I; [5 `    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。% T4 p1 K$ a# u- h9 {9 f

5 k( ?& r6 N/ D9 f* N& O1 B+ Y; Q9 i6 h+ n
Reference,
# M) N/ x) i, l: s4 m8 P6 H8 z5 ]1 s3 H$ d4 [3 V
[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing! e, k: K- D" U' b2 k- R5 H- W
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
" u5 C' b9 j3 Q- Z9 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。
    " t7 V3 B8 p- M4 p6 V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
    4 }6 D$ h5 N) ]: k哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。  y# j8 \6 Q$ h$ p" G
    可以偷懒不去搜索了。
    3 u. T0 g1 l, c; C+ m
    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   B  d: N4 ^! x  o
    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
    7 M/ B8 ?) X: i& _0 g5 b4 F% M
    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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