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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。: d/ S2 N: z$ k
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同步
, l- f+ U" A8 `: Q* U- a5 q& v1 f$ v( t: m/ U$ f- P- W; W+ V
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:
0 ~6 P7 m) o3 a- ]8 } 执行op日志
! b8 S: P6 J. P( v7 E+ h 将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
3 P: `3 e4 @& i6 U- V* q* G 请求下一个op日志
% P% {: g) {9 [+ d- e$ J2 F" k, [- s* v8 L" L
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。6 k9 k4 \8 C# H
/ n) y2 j* u& V9 D
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。4 t( v* C# l6 W. f3 ?
8 L- l8 O9 b2 fw参数
6 g' O# T$ `( ?7 \1 H
2 I( }/ L: h8 i6 Y% K, \6 J7 ^/ @ 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:3 f: n; T/ d( L8 k6 ], h5 J
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
( u- w& g) H8 g( p' L0 g5 Q- i
5 n" H' h; p! r5 b! h 在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:4 R; D( K+ a" y. l$ w @
5 _4 p) e. ^5 N! ^4 F1 A' l 在primary上完成写操作;
2 H% ?2 G1 c( f3 O9 l 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;
8 Z5 ?: `0 ^0 J' ?. J 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;
7 a! [% R4 [5 l2 V. ~ secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;/ n4 T& {" T8 c6 r! s
secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;
: x; G! I6 N! n. V secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
/ r/ ?) o6 |3 r+ q primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;3 r" }+ G }6 d3 p+ }! e0 D
getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。: s0 D. o n8 _2 V6 D# y
2 ?! f% _6 i7 u$ \
启动5 `3 j, C1 @+ P' B
% G4 Y1 F' |* S% {/ [
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。/ Z# h; y" a! E+ v
9 a( [/ v( }( |8 e& q
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。
$ h; {. W& n* ?5 }
( R' N7 i F G6 R" p+ y0 O选择同步源节点
; j$ y1 X* t+ s6 I
% _# x; c: H( u) n: F1 d8 s 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:9 o' R- o# V6 h# T
0 b2 D( H _" D4 Ffor each member that is healthy:% [$ `9 x+ f4 \1 h7 ?6 j$ K1 k
if member[state] == PRIMARY
& b# J' n X8 @) Z$ Q' x add to set of possible sync targets
3 v7 p' X# F0 C: p+ i0 _) M' a% m$ l& T. h8 @. T. w
if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten] g9 @7 R0 P8 L9 ^
add to set of possible sync targets& P) s# k4 K- I: {1 K
' C* G: O8 r8 S3 B3 N; l
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets8 U: G. F }" V; c: ? n
; U. b- Z w8 ~ \ A8 L 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。) s- N6 F/ ~6 I
# T9 g7 j8 H0 G, J" @ 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。
5 h& }1 d" g& a0 w/ I0 h. z
' D9 E9 y* w' u5 v6 f链式同步
9 B% u/ \1 j) z. h& c4 E" Q w1 v/ c: ~ Z" {) g& i$ B
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。
+ X" y9 u" W4 t; s$ d5 \- m& L$ L9 `
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 D3 \3 |% p2 {/ c Q& M
: O. f* e7 q$ Z! W6 J8 j
MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。1 t! E; O. o. P0 v
# K O$ s- i4 C1 R# G" N2 p2 u1 \ 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。”. O( t y- r0 \% z* D
, ^( t2 x& U% E; L# Q1 Z$ K3 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。4 M) U. P+ E x4 N+ l0 J' M& j9 I# ^
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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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具体三个节点间的连接如下图:
) b# M9 b; W3 B+ ` S2 S1 P 3 ^1 y+ N' T0 {" `; q: J
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$ U7 j7 R D- X8 ]+ Q( G 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 A! C$ O$ u( g2 U% m
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. M: n! v& ^, S9 H6 [9 _. LReference,7 n9 ~* j' N4 ]! u8 R
M) d/ a9 h5 S t3 L7 q, q9 O[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing! A" P( x* w- Q/ ]3 a3 D9 \
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
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