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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。! {. L) ~. t5 P

( c+ T9 Z( V" A: c% l同步
2 P' e/ p4 C9 H" r  u, Q! i* E/ R, Z, i4 N+ L1 r  M0 ~
    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; `$ p7 I: _6 _, \
    执行op日志
$ _+ p3 F4 k/ S    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)6 h4 v3 R( ?1 V2 S& ]0 W) o
    请求下一个op日志
" P# J* {$ F; T9 }+ @
- K& T/ ^8 K$ {, W9 q# W4 q    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" p4 ~. W; v' W

: |) r+ H1 ]  D) N1 z4 S" Q$ y; a: q    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。
7 i* S* A" F) R/ G) o- n
! m( G+ S) f$ \6 p6 E* z9 E+ z2 Gw参数
' @! R% Q" _: D' N: q% }% E
( e2 g, G* p2 Z2 K) g/ p    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:: M% {' h9 K5 ^4 H% m5 [# i
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
# M. X; |. Z% D; W& c6 j' r# y; d0 `3 b# f% N7 S. ^
    在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:
" L  O. x! J4 B: {9 L3 y
2 y' h) n% `3 t6 S4 Z    在primary上完成写操作;- o4 A+ W8 O3 L. Y& Q8 M
    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;
! q# K% p4 K4 N1 `. P    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 U6 c9 ?6 Q0 S
    secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;
1 j( ^+ |, t, I    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;6 ]# G+ G9 ~* T; K+ ~) I
    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};; i; N: K2 _% r
    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;/ F4 J( m5 {, T# c3 T: \. l7 [
    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。
$ q* F  \+ I/ a- L, n1 Y! w9 p! Z, i7 q3 I- t
启动! D/ w' K( \* h7 L

2 J9 C$ ]3 y  X* G$ Y    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。
+ X/ l( P2 X4 D& j- Y) r; q- h9 z
  E0 h! H4 G* _+ E* s* i, T5 \: t    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。, _! z) v" ]+ `* L: l3 \

1 b) A$ P( I& j; a; c' H0 }. e- R选择同步源节点- k+ {' A& n, z/ c9 [

: E! D9 k6 w) J. c    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:; }( x! W, y- K" b% u& x% s
+ x: ~( w) U: [, n6 G/ B8 V. [% n/ _5 {
for each member that is healthy:2 N- H7 n/ U( l7 u: ?5 Z: ]
    if member[state] == PRIMARY
) \! o" y3 W1 A        add to set of possible sync targets
2 y1 Q: L( n3 o& g9 H$ u# Y, u  m  m- ?2 y0 B
    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
* i% S" I% c3 @        add to set of possible sync targets  \5 U+ R! g& h: f8 x3 h

$ M1 W. a( K: G% Q$ }' Hsync target = member with the min ping time from the possible sync targets
# D4 G8 j+ ~+ G5 u# A
4 @) Q0 Z4 f* k& Q+ r. @    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。
- H) I8 V; m2 v7 l" \3 }
: q3 W; h& [! R3 s9 q% H) k  D    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 y' p0 n6 K# q$ i% M5 B. {8 {$ p  I' h
链式同步9 b: [  f6 @; D% c, ~7 k) n  Z  h
4 H! ]$ r4 F2 j8 l% h4 s" @# _3 r4 N
    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。* Q5 t# L0 a! o: i

& m5 b" U* v7 P3 C% D9 p    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?$ A( _- Z% \2 A1 q" K. g
/ U1 k: c' y- K+ K- }
    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
! |, t9 ~8 S, X/ f* @0 S; F- B. F* s8 `
# c, a. [1 h! {5 N1 Z. t    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。”
* \, i5 C: H! p) X& {# \9 _; Y! |& _4 Z, O% X: U/ L5 O
    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。7 t1 A1 D; B, b* C( P' Z
0 [9 `2 U" o+ P8 O; D
    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。. A( f3 A5 v4 ~# L$ ~- t

# o7 |% G: T+ }" J/ Q    具体三个节点间的连接如下图:
' x2 o6 O0 v; {) _& e; M7 p
    S2                  S1               P
- Q  y$ d( H1 g+ \5 x* W7 b- I
                             <====>

  h7 `9 x0 m# o. Y. Y9 `3 K
         <====>       <---->
0 f/ @+ w+ ^' a4 |& Z2 D
. d, u/ X3 G/ j
    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。4 J$ W: E2 u9 c9 C9 S% b

6 b+ e2 |: `7 S  [2 n2 @
! A, D+ i. i7 q2 @Reference,0 E  C- `8 M. E7 s

% [" b/ V9 C7 S) y' M7 p, N5 ~[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
' L; \. X# Y  E* u* rhttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
0 r* |, \" z3 u5 w6 |* w

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  • TA的每日心情
    奋斗
    4 小时前
  • 签到天数: 1578 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。
    " N/ D! l, n/ M- o! d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 ) ^( V% k7 E* G! d2 \1 r
    哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。
    2 U! P9 K( N; n' `8 w/ d$ c可以偷懒不去搜索了。
    + E. c' ]. e1 m* {1 _4 A" H
    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
    奋斗
    4 小时前
  • 签到天数: 1578 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 . I+ o1 `5 n7 Y4 _: B; z
    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

    9 T  H: p- `9 b) `- c7 x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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