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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。
" i9 W! P. d/ R0 q' V" Y  I; ~+ q
同步
) O) V1 e2 Y( D5 B
( ]' x! ]% j* @3 i3 ~! W; g    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:: p5 n  ?9 ?7 U
    执行op日志; l. \7 |) S3 E0 H
    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs); x( g& f+ e) f3 X
    请求下一个op日志" ?3 b. X7 c& G& r* K
3 K2 o/ p) l1 w' \. |4 e4 r9 j* G* ~3 H. V
    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。+ f5 {2 L1 m( J
9 H( P( l) |$ t! h; B/ P! P1 M
    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。
9 |: J2 I" V8 N5 T) ^1 }- ~) K
! F+ J# {, f9 t# d& K/ i* L' z1 nw参数
& V+ X+ q% O$ V+ T/ ]4 H. W
% y# I5 \, }5 W& i    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:
% F0 ]' c2 c1 rdb.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
' i4 x7 p6 o" l$ g& O2 b
  D" d$ r4 ^( W. b    在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:
  M1 Y7 F0 Y4 e& H( }# B7 I; W. K) S" E: u/ y5 t$ X6 r# E0 ?
    在primary上完成写操作;9 E& Y2 I9 u: d/ D* t
    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;) ^( d2 I0 r0 y) c( m  q& j
    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;
- k9 L7 z+ H6 h: @( g2 G    secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;6 C- {& ^' }) |! @
    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;
1 S- L$ L/ @3 L# {7 _    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
( |6 t% p$ U% z- k% }0 y; W) 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;
* A1 \8 p& U% w    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。
* m+ K  e" p" o$ g$ V. R) b/ Z% {* c/ h& e
启动
3 L' s3 `7 s4 m  |+ a* z8 v  V! F" n2 z; t, H, K
    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。0 Z4 s, }; N2 U5 i( P
5 [! x( A: a6 Y# k7 `6 K
    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。
- o2 a- O, y) n4 {- v7 D% k$ Z: v+ E" F8 P! o+ Y: L
选择同步源节点
0 G5 |7 R3 f: D- }# H3 A
0 v! w4 p7 X/ p  f) C. c4 t; a    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:6 e/ v6 h. Y9 p

! ]8 ~  ]: M, O1 _# A4 l5 B' ufor each member that is healthy:8 g4 n. s0 O8 L% i& u" ~5 {. Q
    if member[state] == PRIMARY
# e0 D) g" Q4 M) ]        add to set of possible sync targets
5 H. [6 }0 j3 l) H) H+ A, v  b0 U' D9 @" ^1 I* h
    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
' j9 c+ O+ {- N# o        add to set of possible sync targets
. K! R9 i7 c8 N# k0 W5 _; F+ v$ j1 d- L) Q9 ]. ^
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets
5 O$ v% _1 Q# Z7 `- u9 h8 Z, B5 N9 V2 v: S  [4 {
    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。
' `4 B% p3 I9 A9 S. W: U% W4 m) j  o9 a* E' 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。
* j2 b  Z" j. v) q0 T$ l+ w. j" N7 @6 N  K) ?
链式同步: Z  ?7 l" C+ U3 F" W) B# a9 e) k
7 K' G9 t. E# h; F+ q9 E9 T
    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。
6 ~- v+ |* e' s; O- ^
' v! `7 ~/ \9 Y    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?/ B7 e+ B% T, {; A9 X* r
* t/ x/ ~# U/ s0 m  a
    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。' ^4 v( e# S* B( H
6 S0 t8 G; _+ A: Q2 W8 W3 @% m
    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。”
3 K7 g  v% ^; V" }
. a+ U7 N9 E0 k" K    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。
/ _* s. w& ]* m1 |3 O7 O! D& t9 [; g! y: _
    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。  m. b7 x) b+ H% g- e

/ u+ G$ b6 N( ?5 M0 |    具体三个节点间的连接如下图:9 v3 i. [$ P8 P6 V$ l+ s# @& Z. K
    S2                  S1               P
  A' ^9 S! S2 Y2 C* ^
                             <====>
9 A. C2 e1 k7 E+ t3 _2 q
         <====>       <---->

: n7 ~2 U. j/ h' e6 s& g/ F: j  p5 M
    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。
' ~7 B  R  O' X% J1 Q: u9 o8 n5 D" G3 a/ P0 d; @) ]
$ ~9 f" @& y3 y% j: q9 ]0 b
Reference,7 h) M) d1 f9 u+ |" ^. s

1 ^& Q/ K* _* z& l; j1 ~' u2 {[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
2 ^+ ]% L- O6 U! z! |, d( Chttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/6 u# A7 t. {/ N; r* h5 @

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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。
    ' m& t8 j! V% F2 z) S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
    1 v7 P* G) Y  r; V( C4 R1 g哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。1 S: p  s+ I! k% ~: T) n6 |
    可以偷懒不去搜索了。
    * _6 K  r* P0 D9 ~
    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
    8 C  p. S5 t3 ]8 x1 L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
    ! @* e2 z% u2 ~: T! B
    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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    GMT+8, 2026-9-18 20:00 , Processed in 0.065410 second(s), 18 queries , Gzip On.

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