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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。; U$ e* c3 N- K; u
! }0 B3 C" {, }& ^" D- j同步6 t9 I( r7 I! P* \: M9 @; d3 s
5 D7 T' s2 s. Y! H) i
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:) x4 x. Z/ s) F: z# Q' B
执行op日志
' @8 l. X$ W( d! P* l 将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)4 r; C2 O9 I' p/ [
请求下一个op日志& \8 V1 r, H! J7 e1 ?- F. g
) C& p8 M9 d+ C$ L3 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。
D7 \, G" ]# y% j/ }4 \, n+ @( f2 I9 j, H' E9 C5 m
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。. ~1 H' y9 S8 A8 V: x# }
+ f _" {4 N' i- n' Xw参数
* K* L7 K { p, P- o s; {# j7 [- ?/ s( l$ ^9 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:" o" I" B3 H6 H, w6 A
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
& A2 p# N* k' K4 v& R2 |5 s2 g- e& d5 G
在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:! B8 k) \5 p$ n/ b$ r
0 k- T. J) Z- G% o: ?& F3 n 在primary上完成写操作;
8 B) A7 `0 M. p1 D* S* ?- x( n. s 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;! @4 q: s! C/ Y4 |
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;
3 g0 h8 z' s9 U% f) r secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;# O3 }7 h7 n- U" R* c) l
secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;% Q9 c ~% [0 E k$ s
secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
0 |7 L8 F( u C 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;
$ P0 f/ o; `1 h1 C& n 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。
5 _6 k; M* D/ c% Q: Q" H
* E. {4 J" O" Y# N% i d启动& M3 @* N& \4 G' Z0 a/ S
2 g. F2 b' S: A
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 M! u; m( x/ ?* K8 R& w2 M6 h4 ]
( l% H5 B% t6 e- s" e0 n+ T0 k
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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选择同步源节点! ]9 u4 T- M6 M
1 L" B7 u) i) |/ {' 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:
2 n* U% L2 F2 M, X N/ d8 d* {$ j d( ~/ U9 g% {5 e7 h
for each member that is healthy:
2 W5 ^. x+ k0 P if member[state] == PRIMARY
$ k* m5 o" t3 n$ n add to set of possible sync targets/ b) Q( ]! {+ {+ D
( w4 i3 K+ g9 e: ~" ] if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]6 S+ Z5 o1 W' \5 W$ x% g2 |
add to set of possible sync targets
! I3 L9 F8 C9 ?4 h$ E2 @2 y
6 ^- f8 D3 h2 N3 g! J# q+ ^0 Isync target = member with the min ping time from the possible sync targets3 u: ?* a# Q% f8 K$ ]
! j; I# u, @6 m3 Z+ ? 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。
, u. O6 X4 M) V* o" X* M
+ C% b S+ o/ c& E 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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" a3 B7 _' @3 {; W% |* K/ e9 O7 e" \链式同步
- Q% Z7 [; d1 X6 h- I1 Q! G: `& a/ Q3 _9 `
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。: h/ ^* S0 L$ E8 [
' ?1 x+ x% ]" B 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?$ m4 {) P# ~* d6 A: N9 L+ Y
9 P! v" {* l: _! E7 D7 ~2 \- @: @& ] 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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3 {$ f- j* I$ w1 G* X6 K 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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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。" K/ u/ k: J% `+ B. Z
3 K, `# S0 q0 l 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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具体三个节点间的连接如下图:
) H9 H, x& {" f9 h8 w( J S2 S1 P
" x Z% r) {& H4 ^* G <====> . A1 m4 H8 K# [: _
<====> <----> 4 C" {" J. x3 t. Q- ^* S( s
) f' } F9 x: J( k) H- v2 l
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。
# H/ {3 m; E5 p4 l9 A
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Reference,
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) g8 j/ |* l$ T$ |$ @3 S[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing. ~( K4 f+ }3 a E" P/ w M! z* |; N
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/+ v' g% z( p% E
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