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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。
! K2 Y# r, a, j# ?+ _8 g$ o7 T* K
) A1 k! e: ]& k& K8 z5 u同步
* v d/ d- K1 C7 E# B$ {$ [/ v! U" J! i; p2 T. y
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:- c% v2 j$ S# Z) D2 T3 `- R
执行op日志) M% J# x; f7 E. y) ?6 G# j5 Z
将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)* `" `% d4 D! [& C
请求下一个op日志
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9 P- E. z# b1 k% O. K1 e, O 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。9 L' C1 p6 ]# N& }) [
# C0 p/ L! G5 r4 E: 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。; e; |' i2 p, I# t0 S% X6 _
( j. c9 a% ]" r. lw参数( k+ m5 U$ k) k4 h
% L/ o5 f3 B" w7 Z& W: M$ 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:
! U' L& C: n) R( U; T" Bdb.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})5 `7 S& Z! T- z- h9 A' a. M
- S5 t+ ?! r/ @, S 在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:' Y; K) p1 s" G! j2 }$ v+ c
|& g3 }" m4 D8 W* N 在primary上完成写操作;5 j% x( }% h# \" a3 i) n
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;, ~9 d- ^. u$ x7 I
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;% e; R1 N- r7 N Q& ]* j
secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;( d4 a. x' Z4 u8 F* d9 s9 h E
secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;
. V8 S1 t, U) D8 | secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
7 N: ^% P2 k# e, o primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;8 E7 s. N* c/ W8 Y, b# P8 }) g2 Y8 c
getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。4 d3 d" X" d3 C; y: T& J9 \! W
4 J' S( ^" Q- Y0 h; a2 ^& x启动/ P7 W% D {2 W" ~% J
5 R9 {+ K2 v6 L/ f/ `
当在现有的某个replica set中加入一个新节点并启动时,这个新节点会查看自己的local.oplog.rs collection,执行一个叫 lastOpTimeWritten 的命令,查找到它最近的一条被secondary同步过的写操作。
% a$ t& p" x# O$ F; l1 V1 n" F% L k" I m# N" m; Q) R
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。' ?; @+ M; v$ I6 v& a6 |
' b8 C& W# z3 d/ h$ {" V1 H2 B选择同步源节点
' B+ f0 K: t K+ q. J
' @1 U- `9 H6 T 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:
; I( K1 \0 l! q, H) A7 N8 y) _: x! n L- p* G+ O
for each member that is healthy:
2 |+ a$ p# d( F8 B6 j* x: j if member[state] == PRIMARY- x% P, r& c1 v0 w$ m8 @5 i: Q- T
add to set of possible sync targets
( ^2 f) ]2 o# v0 y8 k ^$ m
+ y( I) F. p/ n ]0 J0 W, W8 o# x# h if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]* v8 ^/ d: u# t8 R4 F+ K6 f7 T
add to set of possible sync targets
1 B+ _& q: @1 }' a1 X% H( k4 M* T* w
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets3 Y, T$ W! g; q* J* J, [) F( g6 W
; t7 q! d3 J% k. V' c: b
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。
, C5 V& D f' s
- W/ N1 V0 J7 K& h 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。
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" b9 v, e$ y# y" o; W0 v# e3 k链式同步
4 V6 P4 F) J4 a; a% D2 }. M* c- q2 P3 k3 y0 s$ f8 c4 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。
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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! k- [& E! ^ H) H
% G5 ^2 t. [& z3 }9 @( U. k% ` I MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。- ~& I" v: q) X2 t
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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。”
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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 p5 m0 j" B! ?
3 B& K3 N8 W! i- s* U' [5 ]! x% V 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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具体三个节点间的连接如下图:
/ K& e" c* C. Q; n S2 S1 P
) x5 a* S' R& m& L <====> 5 X. ~4 H" z. e6 Z. }4 _9 x
<====> <----> ( g! R- G- ^- J% S0 k. H4 D2 e
8 q/ A# T/ R1 k. q 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。: u' d5 o; _8 Q: `7 w, o% b2 _
8 Q" m' s/ s; W& e+ c
* w: [0 G6 D) w# o, w
Reference,
0 o: k! ^$ \$ M. Z1 g: y3 m2 j& @! O. D% @3 V4 ^: Z- p& E
[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
& S5 M* T* _/ u) a' o! t* n0 z; f$ Ihttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
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