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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。
/ \, `1 X1 }& ]+ W3 ^
1 d6 o; I. z0 f$ l1 N5 z7 T同步, ?1 g& k6 d0 J7 P5 F8 U8 a2 P

1 N3 l! j$ O- z3 U' Y' m    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:" H& [) z) T  n5 {: _
    执行op日志4 _' D9 q: \( R* ^, ?) |; @3 m  y0 O
    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)/ \6 D5 _8 Q0 X7 w7 k0 U9 D
    请求下一个op日志
! n& B4 T) M) L& r, M7 g
. g" E/ q7 x# ?, d: ~: b( 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。" f) k. m1 q  F) `
6 S9 a" k* A0 n% w) m/ w8 f
    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。( b: S5 S5 }; E8 c; a

9 ~, @: \- j* M& J$ J+ v% ?$ Y  sw参数
3 U7 C* q! F# L* X& w! p7 c1 O. ~/ n6 D$ A# ?4 Y, 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:
# s/ z5 p  \/ u. ~3 w+ F: qdb.foo.runCommand({getLastError:1, w:2}), {. M. a3 n7 i' x* L

! b( S9 C; t. C- ?! _! {* |    在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:
$ j( y6 N, J+ G" \7 H( R6 a6 ]' f; J# ]" ~) e
    在primary上完成写操作;( G/ M6 M% c& q, v
    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;
6 N+ @5 A% d8 p- M- i+ K% p* J( 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;
6 U% v( ]- Q" _    secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;
7 W( }9 ]5 T/ N- |" G    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;
) ?4 N! T; A& `# o4 d    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};4 I- P- }- P5 C; \8 J" q
    primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;5 o% i/ @# }- B( u$ T6 h4 B& g  }
    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。
* K: [* h* G  r* S" \- E' \
& j& r: F7 W1 p$ Z. E1 `启动" C4 K8 d7 N8 t- j9 n7 p
9 O# n( r# c1 W
    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。4 X+ A- V4 S4 f, d" a

- y. O! w5 g. {$ c7 G+ c4 v    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。
- V/ j8 M2 I* E/ O3 n$ l! n/ q9 }4 `( q, c/ N9 R
选择同步源节点
4 |. A& M/ m" G% B7 s( Z
* n; r' Z7 x# p* w. k    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:
* Z, l' |( O0 ]# d8 B: f
5 I% L/ P# n3 L4 N4 yfor each member that is healthy:
' b% Q! X  r6 c# g" Y' `    if member[state] == PRIMARY
) x2 I0 B3 q* C4 t# M% p        add to set of possible sync targets
; Q- v  W: b* y0 x$ ?$ x4 T- e: ]! Z
    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
" X1 u1 U4 G& t; e0 K4 _        add to set of possible sync targets
0 ~* A  e$ b' _7 D/ ?. m  w3 H, r, e9 e- m$ ]0 C9 L4 E. {
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets
/ W( j- I# E" d: T2 v. T* J( Q5 h: Y4 o8 @
    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。
9 U0 Y0 N; X- a' F9 o2 S  U5 J/ d& a- A+ I) N7 z( I+ y
    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。- g9 D2 M. P& G: @! w7 M! Y
- {- k% N% D  d0 X' `
链式同步
, o: f8 k& v, a
/ A; U5 m9 h0 R4 G    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。
/ q' ]8 S5 X% d0 [8 L1 q" ]/ V+ B( J
! D2 I  d9 c2 A% L8 Y    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?; r1 a$ A' j: N+ t
' z5 _0 n* W; B+ c; k
    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
- ?; t+ |7 N$ g' `
" \: Z% K+ H1 ]$ y" j$ G/ G    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。”- F: F% A! M" n" a  G

3 Z  Y7 `) B/ ?  ]' k    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。
* y9 |2 S# K1 i6 R$ `+ u  ~/ X; C; z, b5 f1 k: A- d" m) Z
    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。5 J% O: g/ t" G4 l. E

7 ^/ m- }+ [5 n4 K/ N3 ~    具体三个节点间的连接如下图:
9 q8 z0 b8 z: _
    S2                  S1               P
# S. M4 k( @& D% ]
                             <====>
' {$ c1 q0 M1 I# q( S! G
         <====>       <---->

/ s5 l' v) w/ h$ m" T" \- K+ E6 H4 \# p& a
    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。
' ]% o' {3 ]) \: s' @4 q& k6 ~3 s: G7 a8 N# C3 p5 E

( |3 l* ~' h2 p# W3 B, r- V4 ]Reference,
4 ]3 c* y* Z1 V( k- ^. X* u9 t# b
[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
0 i+ U. C1 ], w5 g  a# whttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
# w" W/ f5 z$ l; p- L4 x! L

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  • TA的每日心情
    擦汗
    前天 21:05
  • 签到天数: 1552 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。
    ; Z4 t5 ]( v8 p- @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 % H# j. x4 e! h0 u5 f* a
    哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。
    + f" `: X/ G$ q1 U; |可以偷懒不去搜索了。
    3 S4 a" d3 ^$ \' L
    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
    擦汗
    前天 21:05
  • 签到天数: 1552 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 9 ^" v9 y; l4 B, f
    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
    : r3 }: y* e  |- t
    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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