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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。% P# ?7 ~5 }, [3 p0 t" V
- W, Q4 K* y) v同步
; g$ v R% v1 Z; c9 i% X$ Q( F' O; t; Q8 c: c
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:
$ S( l* l4 \: S: D) K6 l 执行op日志
8 B( H% e% g% j2 t7 K 将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)* y& b' b0 J- U6 J8 R0 V+ K
请求下一个op日志
4 v- Q1 ^' |" R5 Y) w8 G3 M
( K, r$ |9 _: h8 ]4 R; k* S 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。
, J0 i8 {4 \( m R! J
5 k) X, `4 r5 `* U. W8 z; a 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。
8 i3 S1 e$ t7 u3 S5 D4 u6 e9 E/ v
w参数' Q+ \4 B* \- i& h
& K5 ]+ U- Z& V) Y- q k! ]
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:
7 d& @2 s6 C# y, N" @db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
6 P7 `1 ?9 r: _' j# f; _6 A# ?: {) F9 W
在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:* d7 w; T1 |( Z! n
: ]3 f0 x+ U0 ]" _' s
在primary上完成写操作;, D7 I% Y/ m+ p' s
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;- y' f4 D: a' l4 ^4 t/ 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;
$ G/ b; C' j9 K. C2 H1 j6 U- p secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;
$ G3 ^# O. u# I+ C" z: N, ^9 ? secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;; r1 B+ B0 w6 A& c; F
secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
6 I/ i9 K7 _" o! f2 P* M% N primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;* a6 K, g0 s! X. Z7 _
getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。
& }- O6 \; g& \8 l3 z/ ^1 l1 f9 k! [9 Y
启动# n6 Q0 I1 h2 w( ~, B
' C$ ]3 O/ x2 X' m 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。
Y8 Q& G5 r" q# n6 C* \4 W& Q5 `$ \* ^& v) A' o
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。
. s0 c; \; p! ]( c: ^
' [+ a( r( {# n$ f1 W9 p# M选择同步源节点' _# |% |% k- }: {& c
1 ?" e" u, {7 X3 F; E0 }
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- y! }/ \( e9 @7 p& l5 P
6 e5 t/ m# ]" k2 I4 B; t# `% L3 S! ~: |$ G
for each member that is healthy:
5 {3 H3 f+ L2 Z9 _( u" m7 @/ U0 s if member[state] == PRIMARY
9 r3 Z7 _" b1 }% A add to set of possible sync targets
3 N* R5 `/ U% v
) ?$ S, w) Z1 e4 B if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
( y6 a8 q6 l/ g add to set of possible sync targets
8 `! e. W D! E4 s6 k$ X0 p; d0 [' M2 |$ U: Z2 d
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets
( d- j9 b. n8 }) f5 k t4 }3 C! Z2 v
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。4 U, Q6 Z, O. W3 {" v# S( C, r) \
0 m5 O* @# e, Q* v9 D' a
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。
7 p% Q0 J8 G2 r+ e% T5 E1 i( D( h2 O/ |( @' B z# i; d; M# E
链式同步5 Z9 i; E9 ^5 ?+ t2 o9 I
6 i A$ x$ \: a; 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。
0 }: e$ e3 s7 P3 |$ J' t6 l7 @& Z1 t# w4 s* r/ U0 g5 {! }8 ~
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?: `* D" z9 M8 O N& j7 Y' {
! b/ n Y9 U/ H: T% P0 `
MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。0 d2 `$ n. V; S' a5 {% {3 q
" `, p1 e8 g; L7 _% H9 e8 L7 ~
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。”9 J( `* h l! O" ~
4 N6 z. Q3 g' S$ K" W% _! B
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。& J; O' C! U1 U5 G+ B
$ L- ~/ H7 T+ m( F
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。) ^; Z' o- U+ Z# x9 u. j
4 h) E+ i7 E/ l/ }9 m8 j
具体三个节点间的连接如下图:6 `" r0 g/ B7 m) v
S2 S1 P # o8 J( C0 y2 T3 N% h
<====> / L2 M: D6 Q: w8 u1 s9 ^
<====> <---->
: B3 K% V- I* A* N9 b+ e5 Y& g
% x4 b, y- L1 }9 s9 F2 } 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。
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; c( Z" i% _3 R2 R3 k
" D: h! S6 n* g) B, ]' D$ fReference,( i/ W+ e- R. q
2 w0 ]5 Y6 X. b) K) g[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
6 h8 Q% }: ^% ?* ^4 g& }% @# e$ ]2 nhttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
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