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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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" P1 D1 w# G! x2 v8 u) H( p T- x# H同步! S, q0 @; g% R- H1 @- ?
: a W* \1 f) A4 C
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:+ Y$ V, G& B9 R! ?4 [+ X
执行op日志4 y( K3 _, G" e5 h" a+ x
将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)3 c6 Y8 v; `/ c1 Z$ v
请求下一个op日志( Z. x) x( Z# k8 V
0 P- k$ r! z- H! ~3 G( e5 W 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。
0 x4 b' N7 f. c6 }+ w' J4 r p: u4 G5 |# Z+ A- 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。
@7 p2 R; q, h, A1 V; o, J" {- A1 ^% j
w参数$ M: q* c* d# ]4 I* q: F7 O! p
/ I/ _0 i8 U4 x" {! \
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:# u; |5 u0 [* p
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})2 N3 S3 t h; V& y* O
$ c" Z/ R+ y! h7 U) Y% ^ 在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:: c E) m3 o4 D2 E
/ X- }/ y+ K, Q- V: n
在primary上完成写操作;
' z( J5 @9 A3 ]# |3 U# j* t 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; y$ X2 G1 A* `! [* M( k
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;0 j! A& b0 E& [9 \( g
secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;
% s* X Q4 [) E: p# o$ ?) { secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;
3 f0 a- m, G" ?+ P+ i0 A$ n4 Q+ x secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
9 s2 }/ M# X" L* d) H6 G) z6 q primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;7 ~, F7 s# p# @9 t8 F9 w
getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。2 T' f$ B' ~5 s1 G
6 i# [# k% Z! r4 T# ?# S' G
启动
+ G- g+ ]; u* {7 ^1 u/ v9 [; I$ g) A T) N$ \
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。' \+ Y3 l( k7 e0 |5 j" H9 V( K* f
3 x& r5 Q0 F! O) L! Z8 [8 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。# r& Y F4 r( ~6 x: c* {
# h+ _/ B/ y9 R. F
选择同步源节点0 y$ v9 O5 Q7 G F- _, N# v2 @
: [+ v% h* [/ j- y# H! Q* [
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:3 [: P. H1 a3 e- w( S9 x
7 x) w3 f/ [& d+ C6 R) @# h+ V
for each member that is healthy:4 M( D; V! h- X" b! C
if member[state] == PRIMARY2 i! V3 Q5 r0 C9 d1 W, Y" G
add to set of possible sync targets
+ o! i# V* f2 W5 N* P( X( N
7 g! a. i2 Y) x9 ] if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
- I, |0 e2 g' a7 L; |1 J. d' V, ~8 X add to set of possible sync targets
6 K, M+ }* X8 `) B
; |5 ~) H) z) Q( @9 _, k5 esync target = member with the min ping time from the possible sync targets
% j4 ]$ l- d; U% _% O2 L( E: n1 S5 o! D+ ]. P# j
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。
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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。+ @& G- @7 K; {; [/ m. H+ |2 X# h
T0 {% f! i" L. l3 X
链式同步$ x8 K0 K$ ]5 ^ Y# ~- A) {* d
. ~8 @0 O: j: B( p# I5 Y; I5 {: r
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。
& N1 ~7 F+ K: e" y" w4 ]! ~% }6 v* B6 h0 Z3 |4 E
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?/ ?" y/ ~8 q" ~5 E6 }
$ O e$ |3 O/ v% t5 }( n+ {# k 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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% c+ V* [& ?0 x' w7 E 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。”7 d0 a7 A, j% k0 l1 U5 V4 |% b- @
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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 y: v3 Z3 Y- U( v& A
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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。$ L3 p0 p! T4 B. t5 h) z7 [
3 R, i; K; x0 ?1 a
具体三个节点间的连接如下图:# ?9 \5 R0 W* Q6 A$ M+ m) i- e8 J. ^# ]& i( m
S2 S1 P
& v8 b# ]; C8 V; Q0 ]5 _6 W <====>
$ z9 u" e/ ] Y <====> <---->
2 e" {8 l& {; c, C8 R
3 _. q7 o9 q+ v+ [ 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。0 M2 B% C0 K. |& ?' D
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3 E/ ~4 V S8 ?( H. @% bReference,
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& T) d9 z; O" r- _[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing, [% G4 C: O4 w4 O3 @4 m
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
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