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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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0 H- t3 c! k7 G8 K同步+ @/ G! }- N7 y5 p7 D
0 e) j; E) n5 N. s* l& c! C5 }; K
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:# r, M( ]' {- F+ ^
执行op日志
, ?8 w( e. b1 y2 E; D' K& ~& r 将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)3 |! Y+ \8 A: Y) |: Q/ A
请求下一个op日志( R+ K& q! ?, M* d6 a
+ @3 p& E) \5 D' g! A$ L1 n- i
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。
; q- u$ G; ?: u' C. [: B2 j: a) ?3 F3 R
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。
* l4 \( ]" y& ?2 S5 w& U8 R+ y0 R/ F% F) P+ C
w参数 v* a6 J- Z$ K
8 w* T) v. p" i3 v2 `, j9 ]' X: L
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 F9 o+ p7 f* S2 idb.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
# Y# f$ I- M+ Q( [/ O4 M" v, c/ T' @
在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:
$ k7 H1 n) l1 o) w% c; X; _' H' s" L0 Z2 m( {7 X3 _- x2 N" G
在primary上完成写操作;
. v) k# [* K# d, G0 j, W1 e& a 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;6 j+ v; x& s5 e$ Z7 H
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;
* q- k [# X. z+ n6 e6 g* z5 z secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;/ D% G, b4 j+ Q) X1 B
secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;- F3 ~7 ~4 i% g2 b9 i
secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};8 Z9 \' b0 ^* d* I. |
primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;
4 K! T. e- A+ e- v; V% ]# d$ ` 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。, T I. ]! r$ A y9 I
4 \- u. m6 ?* g. B" p/ `
启动" s- U: o* U9 q6 k
) E( v3 A# D9 |" F
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。
; }1 \, X. y2 |& u$ P8 A2 F# Q$ V/ I2 I$ d1 _0 E& 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。' {: ~/ C! M; i5 D. b. F6 Z1 Q
- U9 g: c' S9 C9 V5 S5 N选择同步源节点# r/ T4 F4 K2 b1 n' y
1 F' x# y; }8 r: C! r- i 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 a! U& j3 v6 a9 B
8 a" J$ M: Y$ R y# I
for each member that is healthy:3 O( o- [ a Q7 I+ z: R! f
if member[state] == PRIMARY/ c2 {8 S: t. P' Y1 y
add to set of possible sync targets) O& Q; o1 }. W- i/ J
( w' O; Q, {( G" s, V if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]$ l4 D; h! M* W% h3 \ J
add to set of possible sync targets( ~$ P% E8 L) b
; g5 A J) P! _' r9 T* U$ ^
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets/ y ]/ S. ]6 O5 l
3 d# S; V' {. k 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。9 ?2 ^4 N v0 E o5 |- h0 h
+ b( R" U- ^+ l2 i# W
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。
4 r2 J, _; Z9 H o/ o* r% e: d' t `3 D
链式同步
4 z7 b6 {8 o$ r2 w0 }- L
. a; {+ _: f( g# u; z 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。8 x! W3 K: X: z# H5 L2 y* M% O. o6 ]
" J1 a$ @7 ~, Y+ l 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?0 g- Y( W& f% h: g4 R% R+ L
$ J' m! K' g7 Q2 b
MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。0 o5 y5 i% s' L8 E* m
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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。”
5 n! ]4 z0 E6 V
! c- t1 w n7 \" P4 c0 z* p 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。3 Z5 u6 |1 c' X+ L& I" [) O
& c/ M3 X! p, J c4 s5 O7 k 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。. y+ P2 K6 N) w; C6 W
: g( C" P3 J: } 具体三个节点间的连接如下图:% b" u1 l( z& Y+ `7 F# K* g" C
S2 S1 P
- E! v/ {' {7 i2 S" n <====>
6 z. |, e$ v$ G <====> <----> 3 M7 e3 @$ b3 h# F) H' N1 j
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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。; Q4 P* D* B- M* g
7 c0 {5 `1 z' M7 `, I* F; Z8 }3 ?7 \4 L! Y& q
Reference,
0 r" F- C& M; ^ [5 ]+ P/ }, I1 {% G; `. N& z
[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing9 n7 ^7 X2 J9 H
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
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