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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。
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同步
. r$ N r1 z# k0 }7 M
( h. n9 ~& A4 D% d8 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:: p7 C3 s0 B- f7 J5 \, \1 k
执行op日志
- U. w( l: m+ S4 H" U 将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)$ t& a* P8 `( z: M7 {
请求下一个op日志% o5 d( @% R; F) F n
' r" m" |9 U$ V1 \4 D" I
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。( W/ f3 e/ S' `; a, S Z0 X
' i5 @1 l& w$ B7 f4 h* D. z; B 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。: A$ ?1 ?9 ~, j
$ e7 G& p/ J4 ^7 ?, Q( ?0 u, y
w参数7 ~$ b0 V" {$ M& t
) m+ G i S, J 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:
: R: y- o5 C+ E0 @6 f9 I5 H Pdb.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
x; m5 r* L! b0 e: k- Q$ K+ p; n) ^
在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:
# \; ^7 N, E0 g
( D0 ^9 G3 ]& F+ O% W 在primary上完成写操作;
1 v7 p- N7 X3 h( B3 m+ O 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;& H, n, n% E$ u# Z+ M
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;
4 @" I$ S; Z' V4 [5 W) o X1 j secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;
7 w! ^6 B, {9 T. O6 k4 f$ ]9 O secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;
8 j! W2 n( B) h8 M8 e: y; e7 I secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
0 |9 m2 `- O; w primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;
i# G# ^, ~9 p4 |5 b3 u getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。; }& L+ E5 W G( e( \$ E+ N
; G5 u' N' ^6 [5 i( _启动
8 S) \$ O/ f8 z- |- V8 X7 e# o( E( Y# W' T
当在现有的某个replica set中加入一个新节点并启动时,这个新节点会查看自己的local.oplog.rs collection,执行一个叫 lastOpTimeWritten 的命令,查找到它最近的一条被secondary同步过的写操作。
& k+ P" D) [9 g( a' o' n7 j$ k) `+ j9 } i
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。
8 Y8 j) h9 `' |0 \2 W
7 P& {! S" g1 j6 ]! b/ K7 i选择同步源节点
5 b! V1 f4 V" f R! m d* e6 p2 {$ J- v: ?/ s! t3 I
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:
, ~" T$ P; R4 t: S5 P/ s4 C
2 @3 e I+ p. d; A/ j4 P8 k& Zfor each member that is healthy:( c+ l. D& j W5 w6 g- O
if member[state] == PRIMARY
) G+ v( B3 n# s+ ~. b add to set of possible sync targets
& e% W# n3 O* w" Y" T" K7 T
9 v) n( I+ M4 x: @- t% p, b if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
& ]7 G( {) s O. s9 e( o+ I. I add to set of possible sync targets
! ^; f& D5 L7 n) z3 q+ @) V9 X" Q' \9 U! K- \
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets# }! B. T& V. ?8 D$ D
% w5 v" t) _. a( Q! s
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。) c) }9 C' H- U3 q) j" n
( t/ f# |$ x7 g 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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& C1 x' y/ D& X# H. }7 v链式同步! d* ?7 _, y' z- y5 g" T6 Z. T
& J" V' m4 l6 C0 f. h" f# o
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。& X5 g9 t e9 X" d0 Y& p i1 w
0 X6 H2 j( `* k4 u P" o( 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?7 R3 ^" F3 R7 d3 ]' `
/ B9 O( j3 E4 m$ I
MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
; \$ B d$ j+ d; g9 l: `
" N/ a! r& |5 L! G3 B 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。”4 i0 `" Y& m- Q- n6 ~5 u
( g$ B* V) `! X' b4 {! A1 W
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。% F& L! Q U. g+ n( ~9 r
4 a; Y) H) p) I, |0 e+ [) E
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。* N0 ?2 @. {* N' `! v& z
+ H5 V1 ]# x, A' Z8 l6 |0 V 具体三个节点间的连接如下图:
, {; i- H0 h9 a6 ]/ `- X' p S2 S1 P
3 U z0 k9 ?& h0 M <====>
9 x1 h" P" C% Q* M8 C M# }; o <====> <---->
" n5 X/ g B1 S4 I" e" @1 G3 G
0 i- c4 v' m7 z0 x- ~' z# V6 J 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。3 y- J: n& O" v: h! h
, o+ N3 T( w9 l- ?
0 ]" Z1 a" ?& \' N9 v; ?
Reference,: s: l8 s8 c$ }2 B: w6 ?
) `$ l: S% r# H
[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing& k: p# i2 [6 g- F$ \" ~
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
# a) p( c0 ] z% c. R/ H% ? |
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