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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。' \. e3 x! |; P7 R2 j( r# ^
+ b* P& y5 t3 T2 r, E/ \4 r
同步2 K& W% \6 [3 C' `& t
R/ @ w% ^* T2 S6 j
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:
/ v4 K+ C8 V9 e( K! f) r6 T# I4 K+ Q 执行op日志
$ I& r0 c7 d0 O1 i) X9 r 将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
& T1 v8 w2 H( U+ K) o 请求下一个op日志7 A/ a- G) ?+ [2 n5 i. G/ W8 t
: x2 \; a' F- O* @1 F' W# S, K" R
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 F' O. o2 e$ p* y
0 `4 d, g$ r* @& v 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 a6 n ~. v2 m% s0 s$ f% A Y/ W& U. R6 ]2 V, T; N* f; s
w参数
v/ y6 m2 _0 z7 t3 W) [8 Q( f! [" Y: X9 g$ h* 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:( \& i s% R. p5 ?* \
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})1 }6 {$ j" t0 B5 F) d5 p: A
/ Q+ \8 b: } l 在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:2 T, _/ ~& ?' ?
4 q+ @5 t9 M9 ^2 g- v/ Z6 g6 d; N
在primary上完成写操作;# G+ |( i+ S- O5 j% b. Z
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;5 |: }* L7 e- a. v4 I3 D
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;
+ k: H$ \( m, g secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;7 j% H) L) I! A: x, p
secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;1 {9 i; H/ Z: x8 h3 Y/ f# v
secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
6 @* } C' T4 ? primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;' X6 Y' M2 l- M% ?
getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。
+ O; H2 D6 Q' ]$ i1 ?
3 |' ?4 l) ]2 t* F1 U; U4 ] ?8 K启动
' [9 F2 J. r! a+ d' |, J
5 i }6 F) H3 p0 }" C2 W0 ^1 g3 R 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。9 P4 M+ W6 g" V: F2 ?
" y5 W- X E0 |0 p8 H 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。# e- T4 @* y- y2 G5 S( o3 t8 w
: [; w# C. e4 r* G& Y0 V
选择同步源节点5 O4 k P G( Y) ]7 h* F* g- B$ H
1 ^+ C3 Q" s3 [! Z. [$ ] 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$ E8 t* l# T+ N# \8 g
+ ^, {( Y* g# Z3 A3 n; ]* Hfor each member that is healthy:
& ]4 g: O2 c+ J' r1 n: L if member[state] == PRIMARY
, O1 B: q8 a; ]) B3 w; F. X- K! b add to set of possible sync targets
1 B7 q- a! L* y; X0 B3 n* u# s7 J! p; E
4 j6 }8 L1 Y; R* ]% i ] if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]* D/ a* L: ^5 o- C
add to set of possible sync targets5 p' n S- s6 q2 ~% v. H
1 @- R7 Z; C- n3 U8 Z* s
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets) c. F+ L3 _9 t, D+ V
. o4 e( x* I# l0 I% 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。
4 M( ~8 N2 B# O' v, M
; g! X5 Y9 H" e! v4 {" \4 U1 [ 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。# Y( s+ g, s3 e2 x
! L h; }0 _5 Q# K1 c
链式同步
1 E+ F1 a8 S: ? ?: Y" _5 ~- k7 d: g) q* q. O; p: D- t& n
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。
7 b6 a U% V% D) T$ j2 b, |, 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?6 y( z1 j& }$ b7 k1 [
' ~ S2 ~2 o; G
MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。$ @! {9 v! M; {3 @) _1 F$ b
: z3 E9 K5 b( \
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。”1 x5 K6 _! l1 W$ J7 m% q- ]* d; h
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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。1 {+ P3 j! U, x8 k, T9 F" x
" a4 t1 e" y/ @. m6 Z: T0 p
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。" N9 k; i" N% g1 I" w. r G
1 ?) M9 @$ S; v/ W
具体三个节点间的连接如下图:
1 {: L0 ]1 x8 h! x1 |7 i2 c# Q @ S2 S1 P # p; O$ H6 f9 E! {: C
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5 p9 S$ t; k* v# W) x4 r( L: ~ <====> <---->
0 }+ R6 t2 k: ?# k# N& P) L V$ ]
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。: B' U5 X8 J$ I- o& Z
% Y9 C7 [1 x9 j5 ^% q
9 h5 Y1 _2 A6 X0 _6 M9 z- }- SReference,
o( o/ H( c6 [% _; \; `( r. l. F$ l6 r6 V# p; [
[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
2 [) X- ~. ~; {http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
. W0 L: A8 B$ E# x! ] |
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