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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。0 N( r. k2 }6 P* m0 G3 ]

7 G4 n9 r+ f- ^7 a& p同步) s6 T7 o- j$ t$ P

3 r6 [* o$ L! g8 l& u3 G3 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:
5 Q) y# k0 W7 s3 P    执行op日志( Z) S* G3 F8 B
    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
2 @& t8 h$ L: i4 |6 F    请求下一个op日志! ~' Q! ?) w  B& s- X& [- M7 [

( p) b/ I$ i8 K- {6 _8 ~* P    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 Q% J/ N& O9 R$ t6 d
' V' @% n& N7 V1 z9 N
    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。
, c3 T" n# W: }) b' D' P7 H% j$ _2 m0 `* w
w参数
: i4 P' K- R, }  D" G' ?  N) \, Z! p8 k8 a, `( X
    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:
: b4 ]$ X" t+ m/ M( q/ u" Idb.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
) `7 m2 j) C  d( U/ X5 {" }
% M/ y  L' d# u( b' P    在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:
9 T3 B. a& y" L! F
8 v; H* s# c7 `* C2 {# i7 n    在primary上完成写操作;" U9 q2 K" a8 K7 U( L5 b6 Y0 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;$ @! ^' M5 U( S& w2 Q* K& I5 `
    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;
) s# H  a6 K. O3 `    secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;
" O! ?/ U# E" O    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;
! F1 `0 U' V5 k- W    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
2 m5 D% {- \- p* \' |+ c$ [" w    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;
7 p2 U  P/ [1 @' `4 d0 ^( `3 r* N! P: 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。; a' L8 X7 u* R3 O; h6 N

! W; |: c4 ~) S& T启动( H/ F5 H! }9 U7 j. n8 d9 N+ e+ ^
4 ], s' e& d' h- R- G4 n) s: G
    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。
& m$ ^# t: t# W. Z; d& `
  T4 |; s. @1 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。
& |+ M& X/ o! O/ [7 Z  r
! K" O* }( u- B5 B+ _选择同步源节点
0 [! j8 @  q# N$ o' }; n8 a# R8 b8 D" G* C$ h
    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:
1 i' c- j  ?9 k; c4 I6 X
( U: L; K& M+ w, O' @for each member that is healthy:6 n  w6 }) S, L7 D( Y
    if member[state] == PRIMARY
5 G2 S4 l8 V4 [  u$ u        add to set of possible sync targets
' t/ ~1 z7 l' [4 R
. z& x* T6 }8 p+ f3 Q4 j    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
9 O! J3 o" g+ R, v4 {+ }6 i        add to set of possible sync targets
0 ]8 \% X9 N5 [2 T8 y4 ~' n8 I8 U: Z' q4 K' u
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets2 |6 F8 h8 A! T1 c( T% a* r( `

' h! j6 V1 |+ E8 s9 L    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。
* X0 k! u- B6 ?0 w9 M) @1 T( O2 T- ]7 k% u' {
    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。5 b! p% D4 o2 c" I' z
, @0 P3 a; }0 [
链式同步( D8 l$ C; {7 u- e/ ]
0 U2 c& {0 _, Q. d
    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。
. A8 U" S9 G; ^$ o  j& w5 V& X0 ]7 ?. n9 U/ K
    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?- v; h0 M5 _6 [5 B" s- E
0 ^) H! U. g- W1 j% A
    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。7 u5 R, X5 Y0 |% v$ d2 D

; k4 @8 {/ P0 h, v; v    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。”
" e. B& G1 Q+ a, j/ l& ]* F% t. a8 K
    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。
6 U* D9 V- ~6 M5 R+ g3 v$ u* A0 ?* C( p# M2 z
    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。
9 E4 v; O- c: g6 b8 }  g/ s- q' Z. w1 J5 V" W, `, r/ {
    具体三个节点间的连接如下图:" Y  E( D; x( Y- V+ @& ^8 ]1 Q
    S2                  S1               P
3 v1 h4 ]6 d+ r' q- |& D
                             <====>

$ e8 d4 J* _+ o6 [6 O% v5 W
         <====>       <---->
$ D7 X+ D) z3 q0 A- H
: G3 Z$ ~8 C% Q& C, j2 }- p. b: U4 g6 g
    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。
1 ]; w  q+ _7 {7 C2 }' ]2 G& C* n/ H  s  R% o% k: z+ ?
7 f+ q4 ?! B1 d5 _
Reference,! [/ b- C) b! G, [  R2 F

7 W% h4 S" e% M# D; i[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing8 j. Y% K2 ~) u$ ]
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/% S* m8 B: i& f: E0 f) w& Y

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  • TA的每日心情
    难过
    2025-12-23 14:18
  • 签到天数: 1669 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。: V! H. ]0 v0 v- t: Y8 j+ \" g
    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
    + l) T6 A" B3 d! t2 [* X哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。
    - _( j+ U! a7 S可以偷懒不去搜索了。

    & p* z( e" a4 K$ ~% m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
    难过
    2025-12-23 14:18
  • 签到天数: 1669 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
    . T7 m; G4 k) O8 O: }+ x7 _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
    , z- ?6 ]; K& z$ t
    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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