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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。7 U* z- {. C* X1 |5 n% o4 s
% y9 A' o+ x# q: j; X& A9 u同步
% q3 P9 V4 c6 C! x$ ? C2 | Y* d6 T1 h; z V8 }
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:3 S: G( y3 ]1 A4 @8 k7 w- o
执行op日志
+ u$ b2 a- T# P6 u 将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs): h% j4 N7 p% l$ ]3 |& o( P, i
请求下一个op日志
' l! P; d7 G& j' H0 V: q8 {2 e- O2 ~( s
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。4 ?, Q3 |( B" W3 Q( h6 }
# m! c; g. [' f$ @. ~0 ~
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。
0 p/ j+ h- {( J: Q8 Y4 a, t+ _/ G! V) x& l
w参数
6 h4 \+ @* a8 ~6 Y0 C3 p) {# M
# [0 M" ~" e1 b4 w2 j 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:* N8 i( I+ X8 L( C7 ~
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2}) M/ b% M, S4 z
7 { r; O5 \, m/ ~ 在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:8 X7 |# ]# Q7 p8 R& S6 D: T) \
- X; C3 |4 {7 S
在primary上完成写操作;
; B E d1 Z5 U- ~" E* _2 w% I8 C 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;
u# g8 x. x( l W 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;; W( z* T( @. y6 G C% D% F
secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;5 b+ B( _0 c4 q- a5 q( g
secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;
% {7 m6 x; C5 z secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};5 i8 F( X; i5 R9 l
primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;, m) ?, Z0 R& X ] D4 _% E5 @0 U: ?, F! L
getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。
5 `9 P( A7 N4 ]& Q5 E4 y) A) Q2 ~2 K* N5 U
8 K& {& q/ B8 }' R; w$ } I, [启动
4 h1 L7 T! H1 {. j& O/ P* @0 t+ }; ?3 j( m/ `
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。- w& N8 ?5 G8 S" ?
( g, j- z9 ?, a6 ^# N9 M 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。* v0 h$ P, m5 y: K$ [: H5 B% G
" L6 T3 h0 B. D选择同步源节点
& a a& E- M j3 ?+ q3 y/ T( y! k7 D- t# \7 y: l7 d
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:, u6 S0 c. A1 V: u! S" I/ H3 P
9 o' I5 g+ z) V; E) Pfor each member that is healthy:
! H2 n& U0 F& h, U% E if member[state] == PRIMARY
- S. D0 S( n# t) g; ~# W add to set of possible sync targets+ T. e& o" {8 s3 T- N; u) i
! o" F4 C3 m( I& B3 ~
if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]5 h' x# c5 h* O
add to set of possible sync targets0 Y' V5 @- Y1 c' f
: o2 Z, C1 `3 `6 U2 f7 N
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets
) W& e; n( p- S- F3 W" G- N6 u' A8 W( S
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 {3 t2 D$ T% E
) Q0 J- h6 w) |( h; T/ g8 e
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。
$ T' o' t B1 d, k5 a! s5 s% B* Y/ n7 a9 z5 }
链式同步( c7 R4 h6 c( n8 b! q5 U4 j
$ E5 X; K6 Z, @% z6 y2 e: Y
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。& [+ y6 V2 z; ^" X2 u! i
2 Q7 Q9 E9 Q1 a 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?9 ~ f) P: c4 x; X( P% A6 b- L, Y
7 K& r- }, S0 h" e1 X7 u1 z/ a MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。0 o+ U ?* a9 u$ Q3 m9 c. z
$ C5 e# l2 O: d9 l( [8 ]& @
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。”
4 r) k0 r9 d3 J( z2 P) g, N: w; _# d N/ T, R! l) 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。
8 b: R4 W6 |5 k$ t9 C4 r. y, {# C! m& z. C5 J5 e
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。
4 i+ k& [6 }, G s
+ L- G. n8 O6 u7 {7 M8 W 具体三个节点间的连接如下图:
" F0 }1 O8 } P: J S2 S1 P ( Y! ^8 `# z. \! r1 B6 O
<====>
7 h+ w+ S% _! [4 k, S7 _8 v <====> <---->
5 P, d4 P+ U+ r B7 X8 [5 [ e. `
1 g6 ~8 `6 X! w, h! o8 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。5 v0 f- v5 t, @( ^
w( C% y0 Q7 _; P2 l, v. j& Z% k
% ~; ?, f0 y+ F7 p
Reference,
7 V/ E8 \& j4 D0 i" b4 ?- Q
1 @/ J( {- `5 v% Y. N[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing9 L& v( D7 D1 i) V3 \/ `
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/8 ~& N1 k7 `( I: w% U6 F
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