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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。
# G% X l6 U; S2 c
: x4 p8 S0 K7 k- H/ o; i$ P同步
3 z7 n( t4 {* w: }# B
' D* M5 v( w$ t0 O" Z 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:; X# Y4 B4 [ q b
执行op日志
, V1 p; `& w9 `* ` 将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)" m7 \! W/ m" H) {8 Q# \
请求下一个op日志# I9 |$ J- j. G2 X- z2 m6 `! o9 K
$ X- f6 z% v- k
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。1 Q. k7 k- q5 R- H* Y( V# }
: c3 m* z; M+ B6 D% z6 G* w
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。9 C/ H, J% F5 v: [( e: K$ _
b( H' l/ M8 |: X+ N6 E
w参数# o) |6 o8 Y" F- N9 F
! _) E3 x/ M6 [% ] 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:" ]2 y E6 r8 m% v+ U
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
! _ t- M* v$ u& g# m. p& A2 ?7 X$ a3 M( Z6 p0 B* _
在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:
& b6 d& T9 D* g3 ~0 F, R1 Y
! S; c$ a2 ^7 n! d- |3 Y 在primary上完成写操作;
1 G( O) b: @8 \6 W2 G2 G. i6 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;
( `# r) ]4 M/ X. _3 U 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;
2 N; w) Z& Z5 b secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;+ j1 u# f' @% G& j/ [2 m2 O
secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;
) i( R2 I+ H2 q/ O/ r- ] secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
5 f9 @ ?9 {5 v* Q primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;
' w. {. S# [8 {7 A2 @ getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。
& Z( j- g9 h2 ~* N" h) k
! p G: ` Z1 h* g6 W: g启动7 [5 ]. g& h4 S
2 l0 W1 u. g2 ` 当在现有的某个replica set中加入一个新节点并启动时,这个新节点会查看自己的local.oplog.rs collection,执行一个叫 lastOpTimeWritten 的命令,查找到它最近的一条被secondary同步过的写操作。+ g. D9 |6 ~) \% m
& \. U7 K% H# \ K8 U# L; z. l ?; z 这个命令会返回一条oplog记录,其中的ts字段就是最近一次写操作的时间。如果一个节点启动的时候,oplog里没有数据,这个节点会同步其他节点中的所有数据。
1 a3 j9 x3 P3 V+ b5 a9 X$ E, b7 I
- O- ] h9 f) U( w5 a7 C选择同步源节点
; y& C1 \ {3 K( y- [" M5 N
( |$ g% T' i' | 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:
( p. _. m: F# \7 N9 m) ?( _
& q% m% T1 x# r1 _for each member that is healthy:
9 |( M# L( b; J if member[state] == PRIMARY3 W% i9 c1 V5 ?& a3 u( k$ r
add to set of possible sync targets, n1 l' P) K6 @1 b4 r; E4 A; d
* L/ ]8 }' `* V4 `( r& h if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
" x+ H2 F/ N! e6 {+ Q. v add to set of possible sync targets0 @8 e- G4 B7 K! }4 D( ^+ a
1 R0 o& T! X. ?, R' d
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets4 w/ W: z; J; [+ u% r+ N
5 t: P6 Z h; n+ y4 D1 `: u
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。$ n6 r1 n/ D& L0 u6 k7 X( x( o
8 Y3 A# v8 P( u; a, g5 O, B2 t 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。
$ v9 l/ n! {* p# @) `
, n7 p8 E1 `( v* ~4 L; I链式同步2 ^; E w8 s2 l5 V3 z! Q# A
# F7 L" q A9 v, G5 a 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。
4 W" m. p6 C) `+ K
* N7 C$ e5 z" Q 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?
$ f( S- V; u$ t0 w
# ^- @* J# ^; q6 I: L MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。" {# s5 }4 e3 p# V. m! _
( W; B) q$ p8 s3 u
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。”* Y. I% V! Q* K+ C
( h+ V6 I1 g' w) V$ M
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。# v& ^9 v# k9 o: ~3 ~% i
% V+ P7 [- D- [0 n, K c% n
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。6 n& p5 l! R7 [ p4 S9 F
) r/ e- `2 P1 c$ V* q/ R
具体三个节点间的连接如下图:6 y1 C4 W+ |0 o8 d6 u2 [
S2 S1 P 6 ~6 K; _, ~; S5 {" W8 g6 q
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% {: W# Q5 ]) Q5 J5 w$ S7 s' n# u- S! H0 l
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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9 b* L* {# u' W: F' r& zReference,
, `9 U9 ?2 R0 Y4 U; {# u
* m5 R2 T9 W1 E R2 c& G[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
( C, E. o5 l; [http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
r# k. W- R* p8 k |
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