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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。4 ]! J" ~# `! e% U
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同步
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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:
0 b6 E0 ]7 Q+ X5 P' K& ] 执行op日志5 }8 Y/ `4 P) C( M! s6 J; v
将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
0 P3 \9 V# b5 H4 M 请求下一个op日志6 Z1 Z% P* t7 b q
8 K2 E, g; \" b/ P1 k0 M9 y 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。" l# }! u6 r' f! j$ E( |
; N; ]0 Q# l3 `: |1 X. L 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。
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5 [4 V# \6 l3 j0 jw参数
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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 }+ P8 ? e/ h1 O0 f6 ~db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})6 l( m! [% b/ X9 R; x
5 O- e9 `2 { `/ y 在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:
! @' N. y& j8 L) H Z3 ?5 ^. H( X1 C/ U5 V* _5 u! s
在primary上完成写操作; @/ p/ D6 L/ U
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;
M. P; t+ E5 T3 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;+ r+ D! ^* x- w$ a! ?, c
secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;
- V( g2 o: F2 _& ~* t( j secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;
: l- _1 M! R0 _; g6 U secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
1 C, }9 Q" N4 {; ]/ t' M5 J1 P primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;6 \4 S9 z0 I8 L0 ]2 u
getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。0 ?: t% K) P5 @; t% {1 o: R
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启动
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# w+ B* h/ G! } S! j- \ 当在现有的某个replica set中加入一个新节点并启动时,这个新节点会查看自己的local.oplog.rs collection,执行一个叫 lastOpTimeWritten 的命令,查找到它最近的一条被secondary同步过的写操作。
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' w/ r4 }- m" |- `- S 这个命令会返回一条oplog记录,其中的ts字段就是最近一次写操作的时间。如果一个节点启动的时候,oplog里没有数据,这个节点会同步其他节点中的所有数据。
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3 B! @, a& X: B选择同步源节点
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Replica Sets中的节点从距离它“最近”的节点同步数据,这个“最近”是通过ping的时间来判断的。在节点之间的心跳检测中,会记录ping某个节点和收到响应的时间,通过这个时间的长短,来确定距离的远近,时间越长视为距离越远。知道了和节点之间的距离,再通过如下的算法,来确定可以同步数据的源节点:
4 F% z! r( h3 c( Y# g- F4 i6 b/ y. v& q1 A8 ?; j( A# z# t+ J
for each member that is healthy:6 t/ Y4 S8 B8 _* t6 f
if member[state] == PRIMARY
& a E7 X. P$ V+ `+ O# q, a' ] add to set of possible sync targets
, o2 `. i, O5 b0 U+ b2 ]/ P4 A o3 ]" S, L* g. X i- ?+ F
if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]; F4 Y6 r2 l2 \1 S% [2 R
add to set of possible sync targets2 S( x. w$ I S$ B% Y& y$ L8 q
! `3 b8 v; S7 k) R0 T% }
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets
) A4 {) ~& e! v9 y2 o. Y5 w9 I1 L! g! e% Q+ s+ U7 y+ q1 C6 U 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。: H( O4 c& o2 F( C# N/ J
4 ]6 ]7 C$ h( s' T 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。
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链式同步
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: s; V' x1 D# s+ @- I( G2 p 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。& j& h& C3 I; \) r
/ G* N) Z0 }' q 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?
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( }+ [% n( Y2 F( x( f8 X 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。”
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2 I p2 u: S. Z$ E& U* W3 `" P& l 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。
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J" D+ L' u4 o! g5 Z& G 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。
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7 {8 e. f) F5 e- i |- ?" y 具体三个节点间的连接如下图:
" V8 S4 K9 A* R5 ] S2 S1 P
, \( v. u( e6 k/ B3 g" k <====>
" a: e' ?. b; q% K* i <====> <---->
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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。- o# v( [; o0 r
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Reference,. {; d/ B6 o( p0 l/ W" A
6 W6 S o( x# O9 a+ R3 L& R$ }[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
8 \* b7 e5 o( U" E! d2 Chttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/' u9 B9 V" a7 f P$ F: r1 {$ Z
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