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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。
- e/ l+ O0 f3 J8 v) N: l- X+ V) [' \: f
同步
, M4 n5 g# n/ _, X" Y: w
/ r3 n& f7 Q& v) u 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:6 w; W2 e% q* R1 _/ o8 W6 T8 O
执行op日志9 Z+ H- Y" y/ K/ W- F7 g
将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)+ e, c' h6 w( W: e/ x4 \9 W! ]+ m
请求下一个op日志
$ w1 l- z: H5 U" `. H5 E1 V* K, m" n$ Y; O) b9 C
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 ?% x0 N6 t3 G# X w! p5 }9 V, S
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。
3 L2 a* p* l! ~+ N8 |3 V' q6 k& ?) }1 L. ?. @/ y* Q9 `
w参数7 `/ u3 m8 L9 Z% J' j
' S2 N7 @ A5 @/ L+ W 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:
! ]# E% a. {& g! K: c+ ~8 \db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
" R: h5 N. e' B. `( ]! g1 j; M& Z& F$ E/ W) T o* s
在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:* A& J9 q1 S$ j! l5 u- y8 O3 h0 S
2 R; l4 l/ C1 Y. C9 } N! ?" I
在primary上完成写操作;9 d! L% S5 P3 `& |$ K" V$ h9 p
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;$ Z# s# h m$ {) I d( [6 r+ d
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;
9 z* j7 R& S9 ` secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;+ N0 P- E, |1 N; k) S' h# l
secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;& _0 ]8 H6 s( u7 X- h) h n" N
secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};* p/ s" g% O6 f) s; F2 r; \) 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;$ ~- X7 |$ u" \' n
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。0 ]( b+ Y$ H. _" p) B2 v
' g2 D+ y5 J2 O: _$ K% s5 b
启动
4 ^8 G: h3 a q- ^; Q! Q. y
, y# M2 W l7 [' a 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。- } i6 j8 i0 ? J, U" m
9 r) Z" ^& M0 o; i- ~ 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。1 Z5 F4 Q8 t. _: h x! d
7 F4 i0 W: b) m$ ^) d/ t2 |选择同步源节点" o6 z5 U5 ?+ d: X: M" _% V
! G X. N W) Q1 Z! @$ H
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:" Q# D" w+ @" v. Y) C" O2 q" a
( O) V K7 ]: L. e5 o" rfor each member that is healthy:( w7 T: }1 O2 H( {( I- Z3 q* U
if member[state] == PRIMARY
- G7 ?% G Q: Z8 ^% x2 R6 `2 Y: v add to set of possible sync targets0 n) B |; F! V8 W
- e& ]" s2 T4 K; f, A if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]+ l4 m) K8 U Q
add to set of possible sync targets
, I) p; V4 A# s) I
; |# z: p1 E, u# [$ b C5 g! r- ]1 bsync target = member with the min ping time from the possible sync targets
+ }: v: p2 R- N# m
0 W) X5 v, f( {# C 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。
0 l" Q/ J$ { c, I* h( V7 B7 U
& {# J, X: S v' M 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。
: @5 {, [' G X. G. \% S- K6 c6 J+ l1 o& S1 j- R+ ^
链式同步* h+ V/ y7 j- M! h
) C* t# V& A0 ]5 ~" l( T 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。; i5 E; A) h+ d4 V; R( P
, ]! L' w) e" ~2 ^
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?- W; W8 a9 J6 C+ _2 Z9 G% ?2 J( L
+ Q# H, @1 Z5 {7 u' K6 k' f MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
, M6 F2 V4 s" T: Y: \; c
, n: T: L- e% u- O; g# U3 U( {0 D 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。”
) m; b/ s; m* n$ v
- m' w$ d8 g5 }+ h' E* [ 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 |1 F" A; P g s3 }; d3 p' O: {& [9 A, r. B* t
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。
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& ]: |- B \( k0 L1 W 具体三个节点间的连接如下图:& I1 \6 Q0 d0 H/ ~ g( K
S2 S1 P
) N$ _7 u/ o5 P <====>
4 |: f) E$ k4 i+ Q! I9 B& l2 X) c <====> <----> 1 c9 X$ A; J/ J/ t& W2 \- S
# R$ @+ _" w( ?; U3 X
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 |8 s2 R9 i, y' o( Y1 _% w
& f2 R9 h- z% D3 l" n
. @. g2 A# L6 A
Reference,
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[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
1 D2 h8 |' j% z; q2 p3 V0 J# M- E" yhttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/" t/ j& s; O7 ?8 m
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