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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。
: Z! f8 W2 l% Y
' Y2 h- [& T) E6 f. n! F同步
. b/ y9 d& \4 ?. U+ R+ `/ y9 O4 B( {8 |
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:3 \2 m A, d& S/ M, o1 @. X
执行op日志: E2 ]+ b8 ^1 F: j, @5 [: S; k( R
将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)( ?- w- [3 S% k9 Y! v
请求下一个op日志
) B) a; `: Z z S3 @9 C! q1 i$ X# \4 `3 g1 E8 K
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。4 n$ G# w% m; Z, A! M. c
9 T% [* I: B" D6 M; H% ~: z 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。
: ^* Y+ I3 N6 P. v7 K
$ `$ I7 Q3 ?3 e) nw参数/ x! l; q/ \: e3 B4 [( I4 u
( R+ V* V7 a) {9 v 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:
2 L- y. d4 J6 K% }. _db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
! [: Q' \* a, R7 P+ Q; ~+ s* v: l3 x, S9 |
在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:; o2 U9 Z; R7 x7 V0 `+ \1 n
' K* c1 |9 [) S) A
在primary上完成写操作;5 j" }; _5 g2 N: S1 o
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;
$ S$ u% i9 l3 g% [$ P1 M2 N 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;
- C0 C+ x: ~5 b- R secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;
: `" x. } R K) S8 e secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;; x h! ]2 |0 k; i- ?" o
secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
6 U9 ^9 ]* x, L% I2 j primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;
1 b: n; t6 V: e; T+ z6 n getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。
& T% }9 [3 z# L: J/ G) O, Q+ T8 U6 P
启动# {3 C l# M' f# b; Q! ?3 C6 _3 K
4 R5 n3 l$ ]: j+ x+ g+ B0 k+ T, N( 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。$ U8 l2 h- O' W( k2 o
7 V: [; }4 n9 g# u6 [
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。
$ X' ~3 D9 m7 g' z9 d
1 R6 I$ ]- j6 ]8 R& R; O选择同步源节点7 U0 u; G8 g# n. D! v
% `7 G0 t) r" h5 K: S3 u% B) 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: G$ {, O+ {, V8 h. w* m6 y
# ?/ w% \( f/ k
for each member that is healthy:5 f4 I' K! E( i
if member[state] == PRIMARY
3 ~# w+ {: \* Q. e add to set of possible sync targets
5 }% } }& W8 c. P' @" |: I4 @9 Y0 d% [7 z$ I# J9 N2 f, U
if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
0 x+ Y; V8 ?! ^8 M- a7 s6 \ add to set of possible sync targets
2 l: W$ J- P1 ]' a- ?$ e j; H, a9 u4 V4 P! ]4 M
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets
p. b# a( w% x! [+ X( K0 u; C0 e# X9 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。
( c3 F6 H, ~6 F5 p. ^! b% T- U- L* t8 K8 n, r
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。
0 G) i% ^8 c2 l7 o9 D, k X( T4 ^8 V( Z3 S' A1 p
链式同步
8 H. Z8 Z9 h P) `% N% u0 w. w# b: |" F: R% x8 a
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。8 Z3 Z( O7 V F
2 q3 `" l; j9 I0 J f8 @, u 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 @4 N) R3 w/ k
+ H2 p, v, R( p9 E2 N" |6 O MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
! G6 v8 W9 K; @) A+ p7 X% c" r. S/ y) R- z* Q! S: u
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。”
5 Z7 b( b& ~1 k3 v. S) k% r" H2 w" S# L3 |% C1 b( H6 j4 m7 H
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。8 c, ]4 O$ K8 r' t2 H2 ]
; o: B- B+ l) @& H! Q 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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1 Q, `. [* {( E% L9 ` 具体三个节点间的连接如下图:
1 r+ S; O$ e8 q4 B S2 S1 P
# P& x7 W2 U2 @ <====> - ^! O8 A$ _ _, B) \
<====> <---->
& n" w; }; U( J3 P
$ a2 Q# d) }2 K 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。: [1 y% E8 X7 {. V" v! {
" t8 D8 a) m8 n3 T8 v1 R) x" O
7 j' Q( r4 ~3 jReference,# n/ k# m( g0 a$ m- [4 `4 H. R
, W0 K& f0 H0 Q, E. Y[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
" y0 z2 b% z9 x- x, Z$ `http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/) j) R0 o) g: \3 X& r3 i- ~8 w
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