|
|
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。
, |0 G4 x# T/ M" Q0 H# O
' }0 j+ F. Z$ x) d5 H2 G, I同步
- M3 V" t) C) V, x3 F* y
! ^( { @0 v- L Y5 g 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:. f# T8 m6 q4 j6 X( C5 J
执行op日志1 q; g" q. u' ]" r7 P7 l
将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)- s$ C8 }: u; {: w. Z0 d( U
请求下一个op日志' D* d" U' E0 y0 D/ S8 Z
" I' J! A) K4 ~/ H! C$ l 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。, h6 X7 W, J- O; F
8 d$ \( v. K, F, ^. H& {
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。
) m9 j& C# c1 W7 k2 X! S1 @
0 q# k' \1 U: ^# U$ Ww参数7 d# N* s$ z9 U# c( o9 R
' d( }7 `/ P% \ L5 J+ t% F9 M
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:
& C) y! Y* ~3 u. r' F. Q4 \db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
5 u1 g! `+ R2 y4 V, R6 F9 o+ K2 I: C8 }8 Z$ `! Y! q6 L& Q
在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:) r; i9 _! `# R7 ?. x) e
! Q( z x' ]6 x
在primary上完成写操作;1 y# j6 G/ {$ X2 Y' M. D
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;& e! }$ `. Y% c3 ~( R; A/ d* T. I( V
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;* G# C6 a* ~5 |, k4 ~
secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;
7 f1 R- Y5 n( b4 }6 P% a- T) E secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;
: L, v! E6 r; F( h9 [ secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};7 \- r9 s& r4 x* G
primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;
8 _5 H3 r; u) R: Y( p getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。
1 M$ Q' N3 W9 f+ n
9 E: W' h; }! u" }# `启动
^- |+ X$ C+ |( r" q
2 x4 F _. x* i' g; F( 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。$ g% {4 x( c% `. Z5 u
. ~/ I/ r$ Z/ b: d( K6 z: B 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。
8 ^9 `! {8 ]1 [, `: @/ M l: f1 T5 J! H
选择同步源节点
3 U: R5 H! J9 ?% u) @! b, O- [6 l+ b: l+ J8 C" Z6 F
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:
6 R, @6 M0 c; S3 Y9 j( r' x: j8 E f3 p4 o% Z
for each member that is healthy:
, ^) ~3 _6 o- h0 a. ? if member[state] == PRIMARY& O% G8 I. Z9 Z. r+ K6 Z' E, \+ f
add to set of possible sync targets( r' f% \( H# k( R& ^; s
' b' x: g4 u" |5 Q ^* t
if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
. O- ]1 V# w2 ^ add to set of possible sync targets0 L5 z9 E% W6 K) O
, ^+ R% O9 e6 P) O! Hsync target = member with the min ping time from the possible sync targets
# {; e5 }0 u2 V( _0 Q: e# e
8 @. n1 a6 `/ ?$ y& g$ ~: | 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。
' g4 R$ v( ?$ w$ o9 J
% n1 b+ Y5 f3 ]$ | 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。
; p/ ~5 M0 `% s$ p, {/ O, u' e" X8 }: m; Q# {, ~
链式同步
/ b- v- G+ f6 ]; k8 x5 K- w
; W4 @3 t. A# ?5 v3 O+ b/ w 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。6 h; a- f# N& J
/ [$ k7 k3 n8 [6 V2 n
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?
0 A P7 [6 q, H" G: d2 H# Z
; U7 D+ t2 V# x ?/ a: N) g MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
: O$ |; b% ]) _) R! L9 N Y1 D( D% H6 X" P+ |# @
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。”
) s0 i0 J. l1 M+ o
1 S5 t2 g% s# i A 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。5 M8 j# c: d9 R, r
; I( V6 b% B: Z4 R8 z5 `* I
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。
8 Y/ ?8 u5 ^& ~( Z
6 v1 c( \. j( K3 ^& a. {' M1 J 具体三个节点间的连接如下图:
6 i; D3 w% Y4 @5 A" Y! x; i S2 S1 P
/ K1 T+ m2 M7 [- P5 g% e, Q: w <====> , ]( g6 R" b( ~# ^; O
<====> <----> N/ o6 F+ G: _5 x
" m% l% {3 `5 g( d+ 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。! {7 h6 s* u# s" V$ _ V0 |6 i0 O
6 J) M0 l5 w$ ] W, |0 I, D7 F: o x
( L6 B( z; e% z9 wReference,& l3 h H) Q' W& ^: E2 k, a( v. @ _
; |. @* Y+ d2 }( x* g[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing. [5 r* E+ e- Q4 g4 q
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
0 ]/ F1 d, D" _5 @+ r* I |
评分
-
查看全部评分
|