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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。
" p+ K) A+ ~) E" q+ J2 [; @; w
/ u. `- t  E  m8 l8 ?7 G' r4 F同步
' K# ~  P+ l% {
  I6 f5 M' M( p) G8 X    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:  B( `4 [/ {/ f* y- P
    执行op日志
+ U8 Z4 @$ \& \8 |    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
; R5 N/ C' N; Z7 ^    请求下一个op日志" F) @9 h6 y, {- t+ ?

& n  N' z2 S1 c    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。' i6 K3 _! d- x
7 d$ K4 F" }. t' ]3 n7 y
    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。3 K) J8 o* u2 d+ l- b
* {. n" K/ L7 ~0 q3 G9 [# D
w参数
% E* P/ H5 G6 z: B  J' ~, s) j, s* U4 B
    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:7 l6 o, L$ ~/ t  a$ m" X: L
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2}). |2 n! ]+ F4 w+ A2 [) t
8 I; H0 h1 t' @+ z% i% d
    在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:4 n9 z2 g3 l! z2 r" ^
& r* H% ^$ d  Z1 c$ a& O# W
    在primary上完成写操作;
, f& t) O2 R) o! z: E) t/ W, \& |6 q    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;
2 H$ U5 |2 C2 y+ c    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;
8 E* N3 y# T, F  i. Y+ i7 e  l% d    secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;9 @2 n0 @% H* K. n. G) r
    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;
  s! ]( q7 N+ K% ~8 ?, p    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
" A9 K6 o( p4 j9 k2 Z# r# i$ I    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;
( X  ]% u9 a9 D7 O# H$ H$ g/ 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。: `2 {" ?" _; |; \2 P. p

5 ?$ J6 v( D5 `  N) h" C/ b. O启动. k8 \. M8 e* b- d) j8 ]

$ F) D2 g2 E) n  P8 ^/ x8 E    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。( O% }6 C9 x( u% i/ ~
* {' j: z7 I8 f8 l  M
    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 s2 Y2 P/ h: w- S" G- H% T3 p0 Y% ?( I- p3 \
选择同步源节点
& s% {' ]$ V4 N6 x7 C* c! V
& K& S1 b' z) W0 v; ^, G    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:
3 Q' c( q1 a( H; F8 {6 G/ O1 y( P) w6 Y6 F3 c6 j) R% q
for each member that is healthy:
5 ~* v# t0 u2 f+ ~% A5 _    if member[state] == PRIMARY4 A( L: y8 }# t9 {
        add to set of possible sync targets
7 ~* |- I, p& E- C/ e3 X
5 W( t( N# Z+ l: m    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]3 z: G2 u% r) l6 s
        add to set of possible sync targets) ?3 T0 T+ B; W, u: S' W  U+ q

5 }% E# S3 @6 b+ f1 ssync target = member with the min ping time from the possible sync targets
( |3 G" C$ B5 f. ~7 {0 v. U8 O4 _: }* |: A
    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。1 V/ w0 @! q# L) C' I
0 P5 P3 [* d: v
    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。
$ M- S0 D1 q+ f6 s9 d# Y7 m! m7 ~  i2 S  Z# }# l3 e
链式同步
6 @% W, G4 r9 ]2 T0 a" `
0 B: K6 m8 \$ r8 u/ m# l    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 ^& E; \$ Q$ Z

$ k8 u& k2 w, O+ _  E    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?# Z6 T5 t% t8 J1 [: d6 S
; ^: w6 r# ]; i8 N6 ~" u% K9 ^2 h
    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。4 d7 ~; b  N  w; m

2 N( T/ m# V- J( Y    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。”
, a( f, x4 w  _2 L; m7 }
! \8 \) N+ a6 L    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。3 F5 D3 E. L8 T4 a1 G
: [7 x! M$ F8 x# K
    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。
( C2 g( n3 n1 ^, h1 ^
1 C6 ^% E  J& S  |    具体三个节点间的连接如下图:+ l: c1 o& U, G1 j$ T# z7 ]  l- [1 E
    S2                  S1               P

- z6 z9 Z8 V0 G3 r9 D$ D* z
                             <====>
8 H) C3 c& B+ s, }
         <====>       <---->
3 n; s8 d  ~1 E  o' ?+ [, O9 G

6 ^) q5 i- ^2 ~  I    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% r2 g( u/ o* w  l4 z4 b" D/ X: I5 b! a2 g% a
* _0 H" g( Q; r% j3 c. [/ J, c
Reference,
' K+ H: O3 c! Q. I
8 C3 L! `+ n! Z0 S, a[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing5 {+ u9 K( a" N  ]
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
1 ^' S* I. f5 P$ w- q

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  • TA的每日心情
    慵懒
    2026-2-25 18:51
  • 签到天数: 1670 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。8 a& w; q; D( v
    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 : v# a5 p! @& u
    哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。$ p, e: j! S8 i4 I1 R# m
    可以偷懒不去搜索了。
    : H. X. r' Q- U
    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
    慵懒
    2026-2-25 18:51
  • 签到天数: 1670 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 " a- n+ \" ]3 F/ w: t; g" s1 T
    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

    - f" K. c3 n3 O" X8 C% v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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