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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。
4 r5 V' r" H  g0 C6 m" k# d* Z/ [$ Y0 b  ]3 B
同步+ i: v( z8 P, P
- [2 F! [' r3 {9 N7 S9 f0 N$ 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:
( b8 s/ W, |$ H5 T+ X( Z3 ~    执行op日志- _4 f' W9 s6 ^
    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)% P& T: R2 ~! h6 V, J$ S& n0 k9 |( S6 ]
    请求下一个op日志; Z6 j9 H! D8 t) n8 k! c

6 l1 L* q; _' ?/ A( a# o% I4 F    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 Y! J2 U9 Y! t* Q9 O5 N' e1 \4 i) g( ~: H& K6 ?6 f( w: _4 H
    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。" I2 B+ d5 J( [0 D' F9 m2 U$ O* [
$ S: K" _" B1 H9 Q% o
w参数$ Y/ {4 J, T, Z( a3 z. o# X
' [4 q7 _- B; U& B% q- ]7 Y1 f
    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:
: L  p8 P/ X4 E! `/ Idb.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
9 [# c! s3 B4 O9 s; C$ B1 i8 ~' \" o! Z0 \
    在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:
; I4 {1 x' Y: G, C1 a) n: D* C5 d# o% N# o, n- C
    在primary上完成写操作;
; R% d  H( ?0 g0 b. T" 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;
% ~. @' P* x1 t+ Z    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;
2 q$ c1 w# t4 {0 ?, O    secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;* t* d+ {2 y3 l+ H1 X
    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;2 A  W- d8 A* K) `* i
    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};4 W: b- x0 a( k: n- z
    primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;* s, Z; Y2 z0 |9 H6 O0 ?- T& ?; A
    getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。
% U  `& f$ R0 L' k* x2 U
  N  d1 |  Q- `9 r* e" p; r启动
$ _, t4 s% \8 P! d, }. r
5 O) |3 g& D  Z; j/ k6 _* [    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。
, d$ n7 d3 n+ v' [# z9 z; j0 M1 e
2 _# s. c6 n* r/ x3 @- b    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。
0 Q  r% e* |  M- [
! ~, ^4 C, F+ f5 s2 k- m7 D选择同步源节点/ k1 C& U5 E/ @( N
9 W8 {5 z' \% d" X! \  c
    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:
" O$ M4 E" Z  k9 [5 M3 v# O% l
  D) Y+ i% ]3 d7 |  v( _( ~, G% qfor each member that is healthy:1 B0 v3 q4 S+ F8 j5 O' q- T
    if member[state] == PRIMARY
$ f' I! J! P% y        add to set of possible sync targets
* k4 f5 c$ c4 ~, L3 Q: a2 w1 x8 L$ P. M
    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]6 S6 e  Z! q/ `
        add to set of possible sync targets: c+ d5 ~# c6 F: w) B7 Q

- e/ Z# p! ~0 async target = member with the min ping time from the possible sync targets
$ t6 M- C7 I6 G5 ~# S. h+ V0 O# y/ q! z# R. g7 S: ~: u' ^
    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。" l. Q4 [: j! l; a: L- Q8 I
6 a* L0 G& C: k2 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。2 P5 P" B% \3 d# G+ T
% [( K+ w+ ~) b" i$ e3 b* [; r
链式同步
9 G8 f; a. l0 M$ n: u/ ]5 c  s; d
" `9 J6 c! ?' d0 F* @+ V    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。# C0 V( T2 R+ {$ s
2 \. `6 I( ~! H* d' j* h- T/ z! t& e
    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 ]) r2 n% ~7 R2 X9 s( _, Z3 r( z* e( U
    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
' G* v( g$ ~0 X3 K% B# Z
: h0 S' n  d7 v- F/ `    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。”
! q& h7 x$ K1 i) e+ |; }4 C7 t4 l8 J0 O! S
    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。
0 Z) ~/ [) G- j' ~" m% l1 B# a% G: ^) D+ A4 A  Y9 S  N* x' 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。& R# V, i' S' g/ j2 C4 n

* e% @0 ^. A4 e    具体三个节点间的连接如下图:
; Y3 s6 s2 ]4 `% l! B  H* j. L7 G& {
    S2                  S1               P

/ x  Q1 p0 ?& W( _0 b2 @
                             <====>
  p; a6 d9 m' ?: A* b7 {: b
         <====>       <---->
# p5 K# F- J9 V, ~( X0 u  @1 v8 }

: }5 t' s0 _3 Z7 y2 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。! [% ~- F& F; @) D/ J
+ y0 q3 s7 \  \6 U5 l, `; y

; N, a* J5 f1 y( c2 \% iReference,
( h* M' |6 n+ c$ l1 V
. Y  G" M& o2 ^& C0 I[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing: [2 k9 Y6 l+ q" d$ O
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/" t& M) ^% q/ a6 L

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  • TA的每日心情
    擦汗
    2025-10-23 19:40
  • 签到天数: 1667 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。
    % W/ c8 h0 u8 O8 f' ]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
    - _" [1 M2 D; h哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。1 ]! a" V! p, V
    可以偷懒不去搜索了。

    : w* a/ N7 ^4 f1 p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
    擦汗
    2025-10-23 19:40
  • 签到天数: 1667 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
    1 W4 f$ f; Q' z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
    & x: z5 j- P6 t* u: |
    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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