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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。
* n- e1 X# j8 V' J3 e! x# N8 t
- g R7 Q. Z5 z# \同步
: P8 S( {, y% {2 q- Q
l7 B1 }0 B5 Q2 b" v 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:
" v) n! l- F0 t0 Y. t" } 执行op日志4 ?9 R, Y- F" w! K) j+ O Q
将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
4 \% I; ]( w* `2 e 请求下一个op日志+ v' u& H/ F% o9 ]. V$ v8 Y& d
/ c% B5 R9 t# w( x 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。
) {( P0 E' k9 X' H. p: m* ~+ U8 j* }- A" g! n0 n+ i ^
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。
% f" N1 u0 R0 i7 ^7 X9 i0 X; v8 B, x7 _7 ~2 V7 R/ B
w参数
& f% b& D/ S) r7 @8 T3 y$ h9 D
8 a: k* |! |3 S" e+ T 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:& l/ a- o. s" ~
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})$ f& v4 w+ ?8 a* t# _. D! M7 ]- [) d
; R! A9 Z! U6 f( U& q3 t9 k9 \
在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:
$ y4 h' J6 O* [2 }- i
5 d( R* y- |/ A6 r; C) { 在primary上完成写操作;
2 t! j- W* g) \3 B 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;
' P6 p1 z9 C8 G- H3 e) 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 a# Y9 g$ L* n/ W+ j" t secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;
4 c* U& O2 O A+ o9 x1 r% `7 D secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;; S4 c1 Y6 E9 B8 h0 b" ]7 [
secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
' X" ^* r% H x) J primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;2 v8 N0 X7 r, J$ g4 j+ d
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。* K! |1 Q+ j; G7 [3 u( R
" E$ a( n) _3 A启动
2 W1 o- c+ Z6 O
; K( s" B4 X+ s/ F x) X! Y8 ?: P 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$ {2 d/ X A* x' _0 y; {5 G; w
% z# d1 H2 S5 D0 r2 i$ d 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。
$ h' X6 P$ Q. @2 t, ?3 e
1 M; c# R6 N' T6 W3 E选择同步源节点' Q# c Y& d6 w& {+ {
% C+ ^. f2 ~) B4 E- F
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 F S$ F4 N5 `# Y l% I
) P+ }) K2 j; ~0 E$ U7 h5 T- Ofor each member that is healthy:
# c7 u+ S3 K% D% _ c7 t7 k' b7 g# M if member[state] == PRIMARY6 `( y2 g6 |9 @! ?5 F: o
add to set of possible sync targets
% o" s3 v/ M+ M9 q# \1 H2 M( }& A8 N5 t* ^- o8 A
if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]8 e" u& w7 q) f% h' N
add to set of possible sync targets
4 }) [8 U" }) o7 Z
! r" V8 `- e1 G% P4 Ksync target = member with the min ping time from the possible sync targets
7 t2 Z5 t$ Z* r S& o! m
* ~0 X0 b4 x7 A% P- t5 ^, d 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。5 i/ n: ~4 H& _( R. M: E1 h, m) i
l& w6 R# {8 a3 D/ d 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。
5 K8 R* J2 C" V: o' b7 w5 {$ ]8 j+ O2 A- o2 J) ~( d" D9 ]0 ?
链式同步
$ @- B4 K% f, K" _' s9 y# m! A" ?! C$ R
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 {0 c4 s) ^: f! Z
1 c$ N6 C _& n+ ~# M 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?, E) L+ [% K1 A& U
3 ^ S( ^. Z8 _& a2 g* Y MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
0 @2 ]: h/ v7 a3 \
$ {4 w/ q+ x" D- M; e5 j5 } 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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, s9 @3 ^% ]# B9 J4 m: u" { 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 u) |5 U% Q0 U( G$ t; i
8 Z, A1 Y T# ~0 K; p
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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8 @* U* A' L- S% ^7 x' N# u 具体三个节点间的连接如下图:$ F$ `4 _8 X9 r
S2 S1 P
3 D5 i4 ?5 o' `! z1 d. Z' S" B9 T" Y( I <====> ' _$ m) Y5 Y' v* a; S4 i* Z7 G, M2 L
<====> <----> - v, y4 _( X. x/ `) N# n
. ^5 e; g* m, c0 d4 m2 w 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。' I5 j$ R' a+ I- d9 h
4 V" q+ c k( e- M$ C5 s" j+ \8 }) ~( i9 }5 ]2 Z
Reference,8 q9 G# z# D" [6 m, B. S
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[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
$ m: |7 s0 H: h9 X3 k+ H* Q& Yhttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/3 `1 A# C- w( b! F8 [, K) {
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