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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。: w6 g5 a- W9 K0 U* k5 u% ]
+ a9 u( x3 t q) q6 ^$ h同步' K3 `9 F" o( w3 a+ F; L
4 I F' x/ ^9 a 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:
: Z& r* b6 v3 G; p/ g2 \% } 执行op日志
$ W: n U+ o( V( k% p; i# l 将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
1 q, s) M% Q: T9 r1 r 请求下一个op日志
8 X& Q; ~8 C! ^7 L& |1 l( l. \% A5 J t. F$ d5 L
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。9 L4 Y3 e5 R/ k, l
: F- E( e8 A7 O4 ? 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。2 x2 s3 H% o/ F; o4 W
7 d: C8 P0 B' N5 F. p! m* Q
w参数8 _' a9 R% y6 E$ @( s
9 d- y% p. D: L9 s
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:
* m+ B- D- y/ F- A [9 |9 O9 Y8 l9 }9 Hdb.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})+ P+ G, ]1 A1 D1 c: R( v& y& D
6 @# q5 {- A4 W4 F) |2 r+ e 在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:
% y/ ^( }0 ?2 f2 H# @' C1 f) r, s0 L+ Z6 l% i( ^
在primary上完成写操作;: e3 d' y% r! {% D
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;
' m, |: m9 ?+ e. H# c4 S; @ 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;3 L0 j4 u5 d8 N" g% ]9 L
secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;0 I8 p b4 }+ ] z. e( J R
secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;
. R6 q9 o3 R& K! b6 J secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
) g- V* k- ~0 }+ o primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;
2 S0 `0 y4 B# \: K0 \6 s s getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。
+ V0 E0 g& _( Q0 q) ~: j- C" l) F
7 u0 D5 h$ R5 r% u8 t* i启动
- l& ^& w3 ?: T# {( j( f
{7 L) w3 W& a8 y; 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。
$ P: p+ }1 L2 h4 C& C. P( u: K8 Z/ f/ T) F
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。
7 m: @; B* Y" X3 M0 [1 v! }3 m
! y. y; a, Q: V% L, P9 ^" P选择同步源节点- J4 w- f+ f1 Q
, c! e' D8 d- z5 r; r
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:
7 c i" p( Q. L' P! J2 T% e* h8 i; d9 u3 C
for each member that is healthy:! F! U3 w+ ^# v; S. C e
if member[state] == PRIMARY
- C& Z+ O, ?: ^ I( f2 R1 T add to set of possible sync targets
: Q! @$ N/ S# W2 N8 ?) p7 i9 ?
# S( F; l! r1 J) B6 ]) X1 | if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]1 l$ r* I& D# |8 g$ W
add to set of possible sync targets' s0 y6 a9 q$ P: e
. W8 c3 Y1 j5 u$ H& A# i0 @2 }
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets5 f8 ~3 ^0 y3 ?- T
2 F. ?" k! }" ~1 } 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。
3 c. G1 B4 I. q" k( i6 R2 J9 ?
0 n5 Q/ Y" d. b; p4 m8 `' K7 F 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。( l1 \; t/ L+ ]
, P6 H* J0 R2 X链式同步
& l0 Q4 G) N. G V5 T# {9 R$ C# B, _7 n3 d
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。
0 A* y+ u+ s$ z3 }% K% h) t! W+ p$ @+ H9 P9 \. P" {0 L
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?
% i# M7 t8 A9 j a, k0 `% i8 N0 L5 X7 A3 S# _! E4 s
MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。, H, L R' g# G4 D$ \$ Y ?% S3 k3 S
# u- F) ]% ~( @+ I1 R( P
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。”
* X+ W$ F+ X# I2 c. W7 F
5 P$ C9 O6 V& m( Q. 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。
8 u* \" L/ T. U8 {6 D$ |' x. ^
+ Y' ^; _1 d9 m" V% i 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" N1 y5 ]+ l7 d
4 A( c4 v7 C( T9 X" X9 N$ \
具体三个节点间的连接如下图:
+ h5 V+ ?9 ]6 ~& q S2 S1 P
, A1 w8 ]" x6 s, U: Z9 o9 _+ I <====> * z0 Y- E l9 H, x+ ~! d
<====> <----> ; v9 E0 E3 y! H% P" ]& L
+ V; f1 h* d) a4 ~9 U, X 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。
3 r ? G) N/ S" m* R8 q3 H2 l! k2 K: k' H" F' c) C: s
, w- r* N3 \5 F( k2 n) ]! T" ?Reference,
+ c0 B+ u5 E# H: L% f
5 P+ j6 a3 y. r2 I# y5 j+ u8 W$ A& F[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
0 D- x( o, s7 ~! hhttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/$ B, f! A% ?9 U$ ]1 j/ C; X& A$ `
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