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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。* ]! s1 O. d6 ]1 }

1 O$ @9 e, |; _* g3 ~/ B同步
% i+ s' w! C! H/ Z
% F( ^" h4 d6 c0 B    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:
/ u1 g# b" `' n    执行op日志
: q  @. K" _/ B1 t: o" c    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
% a7 }0 ~0 L% Y" Y7 D    请求下一个op日志% E9 x" O! M; D( N: t

; k6 m. A5 o7 t. Q2 D/ Y* v    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。" s- l0 ]: `0 Y0 U( D3 B9 r
4 y+ T; G# F3 @6 l5 w0 [& Z
    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。
( [; |) f( H$ }0 t; E2 g7 c7 y& C! @( R2 C8 D6 _: ]6 y- B+ r+ t
w参数# y1 t8 T' M7 Q8 u
( K+ D* H/ k! Y, K( G2 h6 u
    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:
! A8 Z8 ?5 @7 Q4 f' Ldb.foo.runCommand({getLastError:1, w:2}); X2 q0 P4 k. s9 q0 V. X$ ]6 V0 {0 p
+ z9 F4 F) i7 b
    在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:
/ K: \9 @: x2 I7 D* h; K! I8 v+ y4 N# J1 N9 U
    在primary上完成写操作;
2 ^# d1 T$ l  T5 {% ^    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;
. W3 y1 H- f5 X2 I8 ]$ x    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;' P6 r( o: l" T* {" ]
    secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;: }) v# ?. Q) e- }7 A, G
    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;
2 J5 E9 v7 u! x+ U9 t/ w+ i) U! Y    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
# x0 C: a4 a* y6 x/ a1 }; }! l  o    primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;5 W) |, @; W' ~  o3 j
    getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。$ [' d% O  \5 l! ?8 A+ U, ]
) [0 S+ E- {0 W( O, W
启动0 N1 z. J3 H! i
/ v5 u! Q, ^! {
    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。
" F' ~) Q9 G/ i7 c6 R. e/ |: _; a
    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。
4 k! x5 ^1 P% F: p
9 ~; f5 G, T% t! L3 z- {( n选择同步源节点& s. _0 j/ v  n; F9 H
/ A4 c" S& g) v$ m- _" z7 j3 O
    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:
- X5 S8 S( Z: W+ Q7 q5 ~) R; i6 j3 u5 E
for each member that is healthy:
- @  B; M9 w7 k) }# I6 J    if member[state] == PRIMARY
; Q3 u1 {- \9 A: o        add to set of possible sync targets
( a; M, K' u/ N5 w" ~8 i/ t# n) Z3 o4 n
    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
' n- H( N4 f: e% A        add to set of possible sync targets8 Q& X& L9 \) _: v
; y+ _1 H  m& ~4 t$ R1 I+ _, u
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets
+ \( k0 n) C/ ^9 N- ~
' q6 y+ K6 l' }. p, p    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。, U9 w0 E7 Q1 O# h: u
5 J9 ?' W) r6 @! _( @
    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。+ p# R% h0 j% A/ M- \8 Z$ j

# z" t7 N, `. h. a链式同步/ O3 p  N9 L- b9 Y

( W& U  ?4 ~; j2 ~* 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。; w" q1 n; B, a9 r
: _; T' q& o# i" [* @# o7 s
    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?0 r  `% @/ l0 N" [' Z' L
  |8 y) h& m" A2 b% i$ o
    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
) ~# w) y9 E. y0 U2 y; T2 M. X* w- x2 l* F  ]9 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。”
8 m$ Q; e: @& @5 B! g
. [, _9 n0 f* N; z  Z    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。
( P. C$ }  n4 E" `( f* E" H- \4 `+ ?0 m! J; Z9 j
    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。
7 A) C( i7 E) ~+ _4 _' O1 B) p
! z; J. z9 H, J" l! s    具体三个节点间的连接如下图:: w$ ~  G: R" J9 {1 \- t/ n
    S2                  S1               P
, |/ `1 ?& T9 L3 C, X- ]
                             <====>

6 a# i, ?5 N. U) W* o
         <====>       <---->
- h, {* B9 |1 C8 j

* F2 N, C- ^' L' C2 X9 T    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。
4 d, ?% F& r% C" u- K' j# J. R5 Q7 h
( U# V$ y& r/ r) \
4 C" L# ?( p7 Z0 aReference,
. W( o0 S9 r, W9 K2 W- z$ u: i
! H4 y7 R. w+ S: L[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing/ a4 n' E. Q5 Q3 F/ z4 W% |* _' W8 e; d
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/1 c3 _# i1 O( c: h0 [1 U

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  • TA的每日心情
    无聊
    前天 15:57
  • 签到天数: 1643 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。
    2 R* d# I4 v6 \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
    7 _2 t9 k: [+ D1 J哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。* }- O, C6 g* b/ }
    可以偷懒不去搜索了。
    + m# p& S! i, e% l* r, P' U+ L/ S
    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
    无聊
    前天 15:57
  • 签到天数: 1643 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
    6 h* W' h) T& j+ a  Q+ s9 P& F3 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
    2 d+ c4 Q' G& h
    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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