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[信息技术] Replica Set的数据同步

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楼主
发表于 2012-9-18 13:20:29 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
    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。
. F# n/ p0 g" M: g; y  T# K
# G3 L& v. }5 j' v6 V同步  T6 s/ Y; |2 f9 K( V& ]3 e/ r

% q2 W$ H. w7 D! Q& Z5 v7 q    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:. t" s* \* K1 ]2 _# e% N' U
    执行op日志
, F1 v) t$ U) Z# R' L  f    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
3 E5 f9 K" m4 Y/ G    请求下一个op日志
5 n6 Y; b' _$ X) |3 C
. n3 U; v! E0 n# c  m    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。
# w' K0 d* K) G, D: N$ h8 O% N
' @# E* V% q  j. H: k    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。) d6 X7 X1 F+ O+ `6 p' J
% X& e( g$ X% F" l3 K
w参数
7 w* J% v  e; V4 g! Q) s1 ?$ J" t) l5 |3 f/ a
    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:! j. l3 [! E" ?# ~# i5 d. r* Q
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})+ v( N8 f% q. D$ r: r  F, Z8 X1 m9 m" f
3 L& k( E& A2 C
    在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:. J4 G; R3 _  S* B3 M+ ?. ~) I% {

% |1 a. \; _+ c' ^" I2 q  f    在primary上完成写操作;
/ s4 P# v# I( M) C& k    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;4 ^# `0 \6 ?1 ~# r- [# }9 w
    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;
- E8 R: P" X4 U$ L- k    secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;
+ A0 @: U( C% T" a" i; ?% d    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;8 U1 E( |: q7 b7 a% g( ?4 o
    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
+ {9 v' P4 O- E6 s9 \    primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;
& l$ \& G; d, @/ f' ~# ~    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。
1 F3 P8 N5 f$ d* Z" P! s
8 v2 ]% x' M. j# U启动4 a0 D. l; ?7 B# }: W2 B
( @# o+ H. t/ k$ U7 e! d8 I# r
    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。
7 C& Z0 J, [$ c+ G; r; ?/ A: y" F- p: w  s6 y0 d( I" L
    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 c5 @  r2 E9 Y, y: ]  g
. c. M5 {9 L) [. ^选择同步源节点
' G. s: `2 x& a5 |* i/ k) m" Y' a+ n- q7 V
    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:: r; y- q8 x( A$ Y4 |5 {3 v

5 `$ S, X+ d  E: w( r% T1 B9 dfor each member that is healthy:
6 |# V( w1 Z$ x: J8 @    if member[state] == PRIMARY
+ i% d' ^9 T* i$ O/ b        add to set of possible sync targets6 }9 [9 f" ?; p3 q7 `

4 x6 e- \4 N+ j1 P7 _3 J: X    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
, V' z" p- ]8 t8 g! w# Z0 j6 g- H        add to set of possible sync targets+ g" t$ T# b) F% E7 W# U: y
/ v5 c5 V* N' q
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets8 X0 s( Z% C2 s# g+ C: S2 H) q

9 u* J7 o7 ?- \4 m" k, e    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。" K  K! W: ^' U

  f. N( M2 `! ^. ~9 d9 j; |    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 H) k# F6 F# O1 L! Z

" O, L8 M, k6 G; o2 b! ~. |: z链式同步9 j4 H- [& @" k+ l9 d7 X

/ X- T/ z) }- \    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。
3 x" s/ i7 P3 W7 M8 M$ k& M. \' e& w/ |" U$ s5 V/ r
    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?
9 H# X6 p( f  O( L' A. s
' w. `& S( V1 K; ?2 R0 u1 A: Y. T% h    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
( t% Q4 I2 A& ^2 D& d% q$ J" R/ V; R+ \: A7 @: ^6 n( U" A) p' Z
    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。”
: a9 F1 l5 S. ~; L: N1 q6 X  i
: q" \* s- B% W4 {2 x& 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。
( m" a" c2 B" h( F7 v' ?! q; j; k2 q( m6 Z; ]# Q. b
    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。# ~2 L' C; D# V0 K
9 M. y0 V0 R( w
    具体三个节点间的连接如下图:7 d6 d5 J; |: r* Q) W# y, ?7 M/ _
    S2                  S1               P

$ v4 n+ P$ z- z. ~# \3 u
                             <====>
) X7 u, v5 Z! L3 J. T
         <====>       <---->

6 b. P1 F1 P( V: [4 o
  @! H4 z5 G1 w! j8 }# c$ ~    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。
8 J; g3 @) x$ _6 n; }
3 F! k% S* E" ?7 ^* ~# q- g
$ L  d4 i$ a/ s9 R$ ]# PReference,9 ~# m% _. {5 Q% f

5 q( a+ F( ]! I; W[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
5 ], x) F& E1 W% J& u3 a1 j8 Bhttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
( k# X, f; E' f) ?# r

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  • TA的每日心情
    奋斗
    4 天前
  • 签到天数: 1635 天

    [LV.Master]无

    沙发
    发表于 2012-9-18 13:33:28 | 只看该作者
    哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。
      u3 R" b5 K* y/ H: M+ ]8 d) ?可以偷懒不去搜索了。

    该用户从未签到

    板凳
     楼主| 发表于 2012-9-18 13:34:48 | 只看该作者
    四处张望 发表于 2012-9-18 13:33
    : g: _: N/ D6 k+ y3 t哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。
    ' }/ [- U- K& T: [3 J可以偷懒不去搜索了。
    0 v) E9 b, R# R
    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
  • TA的每日心情
    奋斗
    4 天前
  • 签到天数: 1635 天

    [LV.Master]无

    地板
    发表于 2012-9-18 13:46:57 | 只看该作者
    shengnan007 发表于 2012-9-18 13:34 # P/ m6 X" M1 f# V; ?
    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
    6 S3 M- m3 H5 {/ ^
    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

    该用户从未签到

    5#
    发表于 2012-9-18 14:44:18 | 只看该作者
    电脑小白路过学习。。。

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