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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
# w" G1 s( e# O7 i. `
9 j, ^7 K; B# E2 | 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:! z9 Y) {4 w7 g
执行op日志
( }9 }9 {$ `# M, [ H4 O; s 将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
% \) n! D E% x 请求下一个op日志
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+ i+ W7 J5 T, J7 Z4 y 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。- H3 I: x% X! z3 N: ]
' s* Y. d$ \/ L: C0 s" y 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。
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; x" p+ U+ x8 v+ y fw参数
1 F6 l% V& z$ C6 w' [0 I& [! S+ l0 v U* E' }3 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& ^: E6 q4 kdb.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})2 e3 v* j q' }/ j( u% i" J
' q, h% l* U- |; O/ B1 b 在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:6 r% k- _5 d, |
1 z& N% O) |) V7 o; p$ O
在primary上完成写操作;: P `# t d# u% Q
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;3 ]. t- @" t. N
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;
, t! Z2 B; k( J& w' D secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;
4 s2 u* v7 f1 W# l( ] secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;9 K. F- T7 U7 `1 E
secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
- J& l2 V* Y( C* ?3 ~ primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;
# F* U; o* a: ?( v7 D getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。
+ a8 ?# z8 H, J& G4 r! g
W/ Q/ \8 c6 ^1 T启动' Q5 |; ^0 l! f* N: U
9 R8 @: v8 c2 L; g: Y* i; H5 y 当在现有的某个replica set中加入一个新节点并启动时,这个新节点会查看自己的local.oplog.rs collection,执行一个叫 lastOpTimeWritten 的命令,查找到它最近的一条被secondary同步过的写操作。
' u% n, W& u! ]" ~' F
8 f @/ ^3 r8 ]3 [, W 这个命令会返回一条oplog记录,其中的ts字段就是最近一次写操作的时间。如果一个节点启动的时候,oplog里没有数据,这个节点会同步其他节点中的所有数据。
: m4 j7 o$ Z0 V% k4 z4 o, ~/ g
5 }& d( `- r; F" N$ l* w选择同步源节点 f( a- N5 J' K
: `9 A$ _; ?( a. s9 l) ?
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:6 O' i! ~7 n2 `
7 D! Z7 p* g. u
for each member that is healthy:$ D1 } i. {3 m1 \. s
if member[state] == PRIMARY& E/ [: t4 j5 \5 P, F
add to set of possible sync targets5 _3 ~4 S* A% h7 t9 M" v+ i G
% c1 c5 a2 X" K. I3 a
if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]4 T- k' ?) U0 C1 e9 z @
add to set of possible sync targets8 `+ b+ K4 i$ v
2 {; L. U0 x# f8 a$ [) v' |
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets
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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。
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# ^$ @* o) ^% A/ R0 R; P8 h 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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. z8 X7 O3 A) H4 c5 R' m$ F链式同步
# f$ j/ m# W/ J# q" L/ d/ d# m8 ~& b$ U3 M2 v/ z
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。
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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?( S. Y6 L, `3 B. H+ E
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MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。0 d- i- n' }& x! |% r
5 P0 \; c9 l1 |. S/ [& ^$ W; @
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。2 |4 v! T. d" F
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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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) A0 d# g: B/ ~8 P! | 具体三个节点间的连接如下图:' P" T9 J9 d4 E3 T2 d }
S2 S1 P
& [7 i0 H9 A6 v4 v% a <====> * s2 B) k) q) W a P6 v
<====> <----> . D4 H B2 g' [
; ]7 w+ C; ]3 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。# F- ~2 f& h4 o& m6 y8 j
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Reference,
( y* ^/ ~0 y; a2 n7 g* z: b$ k- S; H3 S; e2 \ @. Z% {6 N' i9 @
[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing: m9 K, ~" l2 K
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
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