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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。
6 G+ N+ p! ]( T* u/ S# H4 z( |) b) N  T- w8 e
同步1 H" P# Y- U# Q5 H3 K6 t
9 C. E! W5 x8 N; f* y0 ?
    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:
* j5 p( {0 o" F8 \! ~    执行op日志9 {; n5 t8 g- j
    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)0 Y+ i# r2 u% A; i# y! X4 p
    请求下一个op日志
% x1 C4 [" _% x# b9 J! j8 h% N$ a5 K" t! d9 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。
/ k" X% t# t. Z% v/ o( j# r8 G( Z) p# M6 H7 ^2 J' V
    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。" h4 a) V. q. O3 A7 v  I! P

1 p2 D* W) o! ?. c( E5 {w参数
& E/ M! a  [/ O! |% ?. r' {. \2 R0 q" Q5 z
    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:& `- c7 q' z* v/ ^5 K) S
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})3 ?+ z; |( j: Z$ h6 c% B8 U

* V) p5 I, q) t$ A; x- G+ W" z    在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:
& o0 C* e2 G" d2 L# H0 H" ?/ o+ L. c+ @' H/ C
    在primary上完成写操作;
# g: H+ @+ U& F: N+ 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;; X+ l; m5 S& r) r  \
    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;8 x  E; F2 t. }, Z
    secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;1 g/ @4 g) w# ?3 t4 P
    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;
$ c$ Y' ^8 [# A  |4 b. X2 {9 M    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};- v) T% C3 M6 m1 Y; X0 N( h$ ~
    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;- N/ K1 L* I9 r' x
    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。1 G1 T1 Z% a0 f2 }5 H

8 J; u0 d: V& ]. K$ H- v启动
, U/ F# z% o8 ~" K, e1 A' N" r: 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。5 K3 h. p8 J, j2 [
: ]! K3 I, m% _. z& f
    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。
2 k" r* D6 q- v5 S3 m5 {* f! S5 y& L. T" \. m$ u" D3 V+ T
选择同步源节点! m7 r  t( w* ^( e& C

9 `  R1 T4 y6 g% l: \5 E3 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:
/ f! P: I2 }' [" A" Q& m* g# K  @; R+ h; H( B' E: X
for each member that is healthy:
& h8 d8 _# ^  b6 E( J. O1 H6 d  Y0 G) k    if member[state] == PRIMARY
5 w6 c- n, @+ s1 b& I        add to set of possible sync targets
8 x4 }5 j$ u9 \# k! B$ a( I3 r* ?" g, p  w% M5 w  x
    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]6 T) D0 C1 T/ ~4 E8 F
        add to set of possible sync targets1 N$ x* t, V# n. l! j

5 {1 Q- a* ?: ^7 M1 D( {2 a9 Z4 [sync target = member with the min ping time from the possible sync targets
  ?* n% f6 T4 O0 ?, S
- S) v- {3 X9 o; \5 h7 }    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。
, c, _; Y0 h$ P5 w! |% N% ~& W6 K0 l+ _& m  h$ h, c
    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。1 T% P; F- d$ B/ z# D8 _7 s

5 [4 L/ q: o: D. c0 H( E" Z. _4 g链式同步2 c3 B$ `. I9 |, r( r

* r& e( s7 \$ k$ n% X. O. S  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。+ a3 T4 H/ v" W

# r/ d/ t4 r1 Z3 h5 N7 u    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?6 X1 g* O# D; ~6 O$ t1 T

* j1 a! s& W; a8 J$ q    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
+ w3 T1 ?! b- l+ Z) e  S2 a5 n% T$ X" k* e7 }- A3 ]* A
    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. j. q7 s% b# \
# z; M1 Q, x. {- t5 n: r1 ?8 {
    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。
# X/ y. ~2 \1 s% A# I
# I2 r# K' {9 L, }) F; E    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。9 H8 N; c  V7 ]  @

! t7 o6 t& Y, P' V2 K    具体三个节点间的连接如下图:
* H* U- _' |) K3 @
    S2                  S1               P

/ E2 c1 A+ u1 H/ D0 l7 G5 r; W
                             <====>

; x; W5 C" A8 C; z- f! z$ z
         <====>       <---->
% `, L  F$ [( K; }( }$ n+ _$ S

' W! t' B' V3 y/ E2 Q    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。
$ z6 ]3 `: |- z; U" d; n" ~6 y- f: ]7 z
/ u8 p; q/ Y- n* w6 C) z  L6 i
Reference,4 p# ?( V$ t7 `
+ _9 T7 w. K% _" U: v/ J
[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing5 C" n0 u; V2 S  ^1 E; X
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
- l1 N$ G: c2 A% V

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  • TA的每日心情
    难过
    2025-12-23 14:18
  • 签到天数: 1669 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。
    % F  v% w+ C0 G5 o7 C' g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 2 T/ q: L" r( u$ w4 O7 w
    哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。
    4 t+ E) b) n- Q& C1 A可以偷懒不去搜索了。

    ' T4 L5 _8 ]8 j$ X2 E4 r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
    难过
    2025-12-23 14:18
  • 签到天数: 1669 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 ! u# L! b. G3 o1 _3 L- D" J
    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
    - L( D* Y1 n* c6 Q. j
    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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