Replica Set的数据同步

shengnan007

    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。

/ x# {1 R, U3 E$ o, I! F同步

1 i3 I" m- y- R4 u2 |6 {" ^    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：
+ S7 p: x( V* a& h% D    执行op日志
    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
    请求下一个op日志
) U$ ?, s0 h" |* V
& {# _$ f# c5 k7 a    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。

    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。
5 h) k5 e9 b8 j8 c/ Q( h5 f
0 N5 C! ?' x& ?w参数
: k  v! _7 N9 G. N- H, e
    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：
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
0 j7 P  O$ ]2 {1 p- M* _
    在更改了这个配置之后，执行写操作的流程如下：
+ U8 q% S! U; j
    在primary上完成写操作；
    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；
    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；
+ q# m5 B5 d0 ^6 z  d- E2 B    secondary从primary获得oplog，获得上一次操作的记录；
% M4 \0 K' X9 c5 [# A    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作；
    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log，条件为{ts:{$gt:t}}；
  c" \  g6 k3 f) G4 b. _    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 E& ]+ j1 H' `# L' T2 b8 i    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。
+ N* V+ c4 P" w6 D. e
+ f; n( D) L, C启动

    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。

8 s; {+ `: d, i5 m) K    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。
% L8 O0 I( W( }4 d5 Y# ^
3 i$ h2 s' C0 m$ U4 }+ H; ~选择同步源节点

    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：

# Y4 A3 U/ r, B8 y5 P! b. ffor each member that is healthy:
4 p5 m0 G4 b  `+ v# M8 W1 h    if member[state] == PRIMARY
! L# E5 t+ X: u8 R/ c5 }" `        add to set of possible sync targets
. w' v4 @9 A$ z: T5 L! Q" ?7 Y
    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
        add to set of possible sync targets
+ V0 ~8 C4 i+ P" h, X  c
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets
" A  V0 S; [7 O$ W2 n8 l
- H' D3 M- u0 ?% Y: K    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。

' b6 z5 e4 L* z# `: o    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 J4 O9 L5 E: L  I0 }) c4 i
链式同步

  P3 s" |( B' A$ z1 J/ 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。
9 m3 h$ [' y; c6 _/ ]) g% h2 E8 w
( m, [& j  r3 j6 _! i    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？

    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
4 N0 t" k, A5 {2 i
% L# s6 ]2 K2 v/ }    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。”
4 u) M1 F6 h# `+ h/ @/ j
1 `4 n+ C3 U9 |0 i0 W  G    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。
1 H$ I# R, v' ?& C' h7 s: b& u
    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。
) t4 Z6 t2 i6 K0 R0 i7 O* J; O
  l' A  H8 `% \    具体三个节点间的连接如下图：
1 H! `6 Y4 R" M

    S2                  S1               P

                             <====>

         <====>       <---->

# B- E8 T4 ^/ v$ U
' N, m" L& h; G% g% }8 o    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。

+ a/ Y& s6 x8 z- b
, e4 P# [& g' F) ]' M6 xReference，

( c7 E6 m  W" q0 E8 b' M[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
" t5 m3 q) w: U8 C; Q' h) u! f

四处张望

哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。
8 e8 ?/ S9 u' o, v2 E可以偷懒不去搜索了。

shengnan007

四处张望 发表于 2012-9-18 13:33
3 a% Q- M. W1 L) P哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。
可以偷懒不去搜索了。

, A& {0 E+ ~8 O5 o+ t$ V6 q8 j' r% W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

四处张望

shengnan007 发表于 2012-9-18 13:34
% T" J. x, j$ i) A3 x7 |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

' }" J. V5 l" x1 S& d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

假如十八

电脑小白路过学习。。。