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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。
" P! O; w2 |3 D8 \7 C% k& b8 G7 B+ c: m( h/ j. ?4 |
同步
& W+ b3 J3 x- y2 P
. I6 R9 s4 I' t' } 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:
8 c* k# s. C4 h% v 执行op日志
4 R! M% R) @+ e0 j- Q 将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs), J3 Q* H" x j( h. i9 ?
请求下一个op日志 u: g2 V: I/ f
4 K5 v) ]" q" F& s+ C
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。( m$ {- J: u* @% d& I
0 i- X& b8 x! T1 `( 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。
% C+ u1 O3 t) ~& z+ v* @! f: [9 N: H4 h# M! [
w参数$ I: ~/ z# y4 t5 `& ~
- i) W3 d6 k0 d& W 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:0 f* H( ~+ p; C& c6 }& U* O! c' Z2 {6 X
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
5 e# q1 ~; j: m, Z- Y; g/ \- ^
在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:$ d5 u5 `' V7 e
- z. }+ M. P; K" ]7 h* p6 f
在primary上完成写操作;% w* q; e; r3 B" o% X
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;
! [+ b# U3 r" ?+ Z' I6 `# o) h4 @ 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;: w0 C6 l( S/ J( V. @
secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录; e P a, _% k2 t3 g
secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;
5 K; V9 s( R& n" F secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};9 p* ~4 w& W/ j" a$ A. A# i* H9 ~
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;3 K( D6 W$ T4 P# i* T
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。
) B! d# `7 A( g' X- n
- f3 B0 g4 @- Z% y* L启动
* q$ W$ _( d- ?3 p: V, b( j! Z9 J; e* h$ I5 s0 a% w) E( z( j" }2 k- L- 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。
9 Q: }9 Q5 ?% A& N4 H5 j' L) b. j2 S9 I! X' W* D7 B; `! z
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。
. x$ q n- ]) |* l. w% E; S2 T8 e1 q+ b: T0 ]) n5 J
选择同步源节点! `. u- B8 o# H' I
/ P' i1 R9 t; v2 ~$ b/ g. W$ ?
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:; ^7 s# V$ Y; V
2 K0 { s) g' k9 ^
for each member that is healthy:# y9 S% |- p | {$ D+ W
if member[state] == PRIMARY
8 ~$ H1 }, I6 f, { add to set of possible sync targets
) Q6 v9 w' M" n: v7 w3 f; P, P& M; z& p5 Y
if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
2 ~& y. a( I8 a* b' }- y add to set of possible sync targets
* Z7 x+ P4 ?8 U5 M7 n/ m/ x; c2 A( I/ P6 d$ D/ V
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets1 J! y, h' u" L. g8 U- `. @2 y* [
2 {$ i9 ~5 m. v- b+ d! p 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。* Z% u; C2 y& U( f' G6 y' @
- e" ~. {2 Q3 a9 j, \; P( {$ A3 Y
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。
1 h& X9 v. g8 V& Q. j1 p& h2 f0 L E. R+ w
链式同步
: {! r5 X. d# ]9 M8 u: y) G' |! h. y1 P( j$ \
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。, {3 |2 l" Q$ T5 i) \( @4 Y
& [! Z. H( P) u/ {2 h
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?
7 v; }1 I& ~7 o6 b! Z% f' {6 y2 E* g m
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。”
F( @4 l. f; Q/ Z. ^' h6 G3 s' e9 o& |5 K; O
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。+ ^. i4 M1 Z2 _1 }$ s
. f) e9 O" D( k% u6 H, }' {3 S+ _ 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。: K$ |8 B) t! Y/ x) h9 _& ^
& Y$ u/ G# P5 U9 S& Z4 B) Z) f 具体三个节点间的连接如下图:
( `+ V, f( x6 n7 R" r S2 S1 P
% L1 O" ~( u6 l! z% n <====> ' j7 D8 g2 G: x( X$ z
<====> <---->
U5 E1 \3 [5 M: B( R8 B& c
4 |+ {" A# i: t3 O/ { 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。
/ p* e4 E! `9 c M
' E4 d8 S7 J9 Q! O F: U1 ]* q
7 p. `5 r0 Q1 J, c% W6 U2 JReference,
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% e4 l; j) T# k; ^4 h[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
% c: s4 y) R% m1 X+ Phttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/9 ?" d% E1 f4 r w8 Z0 E1 y
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