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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。
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# G3 L& v. }5 j' v6 V同步 T6 s/ Y; |2 f9 K( V& ]3 e/ r
% q2 W$ H. w7 D! Q& Z5 v7 q 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:. t" s* \* K1 ]2 _# e% N' U
执行op日志
, F1 v) t$ U) Z# R' L f 将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
3 E5 f9 K" m4 Y/ G 请求下一个op日志
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. n3 U; v! E0 n# c m 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。
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' @# E* V% q j. H: k 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。) d6 X7 X1 F+ O+ `6 p' J
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w参数
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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:! j. l3 [! E" ?# ~# i5 d. r* Q
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})+ v( N8 f% q. D$ r: r F, Z8 X1 m9 m" f
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在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:. J4 G; R3 _ S* B3 M+ ?. ~) I% {
% |1 a. \; _+ c' ^" I2 q f 在primary上完成写操作;
/ s4 P# v# I( M) C& k 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;4 ^# `0 \6 ?1 ~# r- [# }9 w
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;
- E8 R: P" X4 U$ L- k secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;
+ A0 @: U( C% T" a" i; ?% d secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;8 U1 E( |: q7 b7 a% g( ?4 o
secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
+ {9 v' P4 O- E6 s9 \ primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;
& l$ \& G; d, @/ f' ~# ~ 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。
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8 v2 ]% x' M. j# U启动4 a0 D. l; ?7 B# }: W2 B
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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。
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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。
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. c. M5 {9 L) [. ^选择同步源节点
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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:: r; y- q8 x( A$ Y4 |5 {3 v
5 `$ S, X+ d E: w( r% T1 B9 dfor each member that is healthy:
6 |# V( w1 Z$ x: J8 @ if member[state] == PRIMARY
+ i% d' ^9 T* i$ O/ b add to set of possible sync targets6 }9 [9 f" ?; p3 q7 `
4 x6 e- \4 N+ j1 P7 _3 J: X if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
, V' z" p- ]8 t8 g! w# Z0 j6 g- H add to set of possible sync targets+ g" t$ T# b) F% E7 W# U: y
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sync target = member with the min ping time from the possible sync targets8 X0 s( Z% C2 s# g+ C: S2 H) q
9 u* J7 o7 ?- \4 m" k, e 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。" K K! W: ^' U
f. N( M2 `! ^. ~9 d9 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。9 H) k# F6 F# O1 L! Z
" O, L8 M, k6 G; o2 b! ~. |: z链式同步9 j4 H- [& @" k+ l9 d7 X
/ X- T/ z) }- \ 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。
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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?
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' w. `& S( V1 K; ?2 R0 u1 A: Y. T% h MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
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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。”
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: q" \* s- B% W4 {2 x& I. ~ 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。
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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。# ~2 L' C; D# V0 K
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具体三个节点间的连接如下图:7 d6 d5 J; |: r* Q) W# y, ?7 M/ _
S2 S1 P
$ v4 n+ P$ z- z. ~# \3 u <====> ) X7 u, v5 Z! L3 J. T
<====> <---->
6 b. P1 F1 P( V: [4 o
@! H4 z5 G1 w! j8 }# c$ ~ 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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$ L d4 i$ a/ s9 R$ ]# PReference,9 ~# m% _. {5 Q% f
5 q( a+ F( ]! I; W[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
5 ], x) F& E1 W% J& u3 a1 j8 Bhttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
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