|
|
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。
) l2 q1 l" M, G- n2 L' l o: u9 y. ]. E1 J6 t! v
同步4 K2 f: C$ y7 K' C9 w1 G
: w" \+ F e" _8 L! [/ J7 W; r! B4 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:. K7 N/ `9 w$ k# Z6 r7 ?
执行op日志4 |4 C! Y7 \& U
将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
; y8 f3 |. p K) k% d 请求下一个op日志
# u v9 P) A/ G! O; \' B) e* N* W. c6 U. g7 W% U
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。
" b/ O$ O; d6 h! m+ T, p% ]% ^% Z- _) 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。1 e$ q0 z# \- L" _8 D% f
0 I' o# \2 h; m/ n5 Gw参数
8 Z& f D& x4 f/ ~+ Z" N6 h9 Y
5 _# H; \# u; R* o 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:
& y# G Z5 h0 {' w8 B1 ^8 y" T1 o7 Cdb.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})1 g2 N, @/ |; Q- W1 X
, j6 |% p' R) @% n- T! b5 D 在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:6 b: H+ a0 J2 }8 [. S9 H
9 t' n( N* \+ N/ |& V; g6 R: J3 W
在primary上完成写操作;
# J5 o/ t( u& y4 F6 L 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;
$ X Z: b$ c) @- ?9 m 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;: l# S& m% w. |" d' g
secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;8 w- S3 h# {2 M0 \6 S8 V
secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;
( B B2 t3 |5 J: N3 n secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
{! b: {/ u; n6 f primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;
) ]" m0 T; S4 ~( M getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。; H _) f! Y; Q4 q0 F* l
, n/ t }# r$ S! G X" l启动9 m! k8 C# x. q8 B
; t2 a; Y, \/ x* I# 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。
5 D6 o/ f, n- H- o7 @3 U R3 y- L2 Y
/ y. n3 G* E" U7 t 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。
9 V( h& \1 G+ d Q1 l% D! \, ]- C! U
选择同步源节点
" X- x; o5 E) M- O' Q' W3 {$ A- `% x/ Q! p% @: B/ @5 U' _
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:) W5 j. t' B+ Y5 z5 p
1 ?4 \' v" w" ^) P( D2 B& s1 P/ ^
for each member that is healthy:
' D6 j0 Q. H; J g9 W% Q if member[state] == PRIMARY* E b2 R: \/ }6 D' T
add to set of possible sync targets* @$ T& H) S D0 r
8 B2 }# X4 @- P8 p: y8 J" f: M if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
# u; V4 H4 C+ z6 ~& R5 V add to set of possible sync targets3 I1 a& p- t4 U- W8 \8 ]/ |2 H+ x
4 k: a2 W5 f* i. f; [$ async target = member with the min ping time from the possible sync targets+ l, Y! f# O& R. K
3 T7 L- T& J6 W) J8 L! j3 l1 F 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。
6 ?9 e; d, Q" L& Z% d
; V y# [7 ]$ H$ M5 s0 H; @" } }0 A 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。
! {6 G- \- ~7 j( {6 Y9 q8 p5 O* U) N( E& ]8 z
链式同步3 d8 X- A1 w1 B( J$ d
- Y+ E& _; i, k/ \' g' s3 H
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。* \, A: M8 S( Q" [+ l W, ?
9 S) d( k3 h1 L7 E$ L$ s 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?) Y4 v; {( l3 v: D6 e
d$ q: m! T7 z. S q MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
/ J9 H3 B) o8 H0 U" f4 H4 M% b! w& 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。”# \& _7 v' b% o2 `: \
. l/ ?' A: h8 z- ~+ J8 I 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。
@) R* a5 a8 z6 J9 U# ~( v9 f b3 @' s
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。9 ?3 x8 C. i& l' K% N& Y+ u# t
- o4 B2 D: N& O5 e" r% D+ F$ V6 m& [( x: w
具体三个节点间的连接如下图:
! z d0 \+ f; F9 N: j% R S2 S1 P
7 h. f/ X$ z+ f <====>
% s, M! x5 _8 x2 p# ?) ^ <====> <----> " F$ p! `$ E, |- ^# }1 a
: D( U2 U' f- t; A
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。
6 ^( x7 U; N8 E( I( @
. f1 k1 ]- {3 V* b
" V6 D1 G1 W t# u$ mReference,
5 V- ~1 x; h! P- ?0 z! m" c& n+ G5 |# R9 H" \; Z
[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing6 m3 [$ ?# ~' {8 m, i
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/0 a6 X6 m4 c5 H3 n+ Y9 `( {" }
|
评分
-
查看全部评分
|