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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。  i' R/ M1 f3 _4 L' R$ ^1 V4 v7 Z9 `
) s+ V& m! ]1 Q! m6 D. A. }
同步
" p& W0 o; u  E4 s8 ^! b( M) p* S' }9 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:! R2 V" F2 X0 T" Y0 z* B
    执行op日志3 Y, Y' b6 o1 g) i9 _
    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs). S$ ]% o1 x- W8 _0 @
    请求下一个op日志
$ Q/ D" Z: a7 I' P! O+ t8 u! V, Q  u. h
    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。
; \; Z: W3 T* v) ?) p  n! F6 L0 n, @; \3 i+ p! z; l
    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。
! y- T$ E! l- L
4 V6 [1 g' Z6 aw参数) s8 C6 s6 }! C% D4 i

4 p: x0 ]8 A# @' q    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:
* Q1 R! |( {) v7 s) b- s$ X, tdb.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
+ N: V) ~* j; Y* _
- P6 r& E) a" h& N  k    在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:/ T. t3 @+ W3 X+ J5 `$ h
4 z3 f; _- f/ J- s3 @5 j1 M
    在primary上完成写操作;
' p9 i2 G8 c9 R) n    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;' t$ A3 r/ y) ^  Q
    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;, N0 Y( S0 b: G7 _/ S' G) K
    secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;
0 K6 ^4 f+ W1 m1 T" B9 @    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;; C" b+ F. [) R. U0 x& A
    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};1 P& q4 g! o0 S0 f8 Y
    primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;2 P: b: r) F+ }& T
    getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。/ @, M+ D3 D( H0 g$ ], ?7 D

2 F% q+ H# H' }! b0 V9 q. [0 E4 P启动. O1 H2 b8 O. N! n2 x% X6 @9 i) `
3 p, c; X& h. f9 V, v5 @  p
    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。1 }3 Z6 I1 @! P: K# H

0 i+ v- G. T$ S' j* _2 F) L    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。
+ H7 D& \  Z7 L) F' C% M$ B# C* r2 k
选择同步源节点+ @; X+ X. W% m

9 d( S- c" I$ R6 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:
* K5 ^* M4 R. l7 B) V- l# t- N0 Z
0 Q7 y1 T: Y+ R# pfor each member that is healthy:
! e% \- N6 [9 X$ S) U/ \8 B# t6 n    if member[state] == PRIMARY
: i5 Q5 _. f( ^; U9 w4 l        add to set of possible sync targets
9 l4 }7 X  r! b/ H) a  h1 V8 ^2 H6 J( l% \7 m
    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
% e: i+ u9 d9 r! w, E9 x        add to set of possible sync targets
9 w" v+ L4 a* e- R+ \
5 B; b8 K7 ^' k7 l5 Nsync target = member with the min ping time from the possible sync targets
' h  R+ y7 F5 q: \1 |: D: G
* Y- ^3 W) |+ t3 \0 ]6 @) R    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。, t1 ^3 v( M1 \/ m1 b% Y
% X8 g" L8 ^5 w( s/ f6 ]* k
    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。" y: l* e! k' ]( m1 z5 A
, P; v; k; Z" |' c# H
链式同步
$ D, H! j1 A. u& L
1 c0 S  u9 f# G    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。
1 O- V4 j8 k* F: F" a# {( ]' o+ m# ?
    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?+ e1 p/ p, k- m" w3 y
' x2 d. G; @. M9 X
    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
: l5 s0 S2 ]) c/ T4 E6 q0 L$ z8 R  Z. G( V  c' B1 f& X, _0 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。”
  b8 d- T% D7 v! ?$ C1 l/ f0 p2 N3 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。
4 c  E' H6 D# s/ {6 r) [& L7 O1 c* J* U# Q+ _* l  L. B9 ]$ h
    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。5 r+ b# n5 S0 h: [
! ]8 W- L5 J/ C' N3 a+ T5 y
    具体三个节点间的连接如下图:
/ R! V; ~% }5 ?+ J
    S2                  S1               P

* s7 k& i9 U$ v& }" r" `
                             <====>

/ V0 h% E- {5 k8 P: o
         <====>       <---->
+ N3 G" {& R' d0 F# r% y

/ n/ D: q9 K+ |0 M4 ]6 S    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。
/ B- q% g9 @7 T. q, r7 J! a' T2 a1 W# ?$ O
7 [) g. R* U& p& H( \0 p& I! e6 I
Reference,  n  S8 T5 b# u' s: I! q0 n

9 v0 b! T; }. k3 o2 ?9 }  l[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
6 k: A0 d  H2 K* K2 U& _http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/: p0 j# T5 ?6 d

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  • TA的每日心情
    慵懒
    昨天 00:18
  • 签到天数: 1555 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。
    / R* W; [+ @4 Z, _1 ^$ K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
    8 J1 ^: h) g( a3 P哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。0 f3 [8 a' u( C1 B/ p, s" P
    可以偷懒不去搜索了。

    1 A# o3 s: n5 e1 n& Q2 o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
    慵懒
    昨天 00:18
  • 签到天数: 1555 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 , _4 ?  J$ a+ V4 C
    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
    7 n3 U) R. I0 Q. h5 `0 y+ B* I
    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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