|
|
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。5 m7 ]/ ?7 o: Z; Y6 f2 C
) \1 V* w) [7 O% w/ s同步
1 s9 s( O1 s8 @' {7 j4 Q( L/ F0 X$ w6 E" C
/ E3 F0 b; K$ k1 r* G6 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:
! c/ x4 u* O1 R 执行op日志2 @' z+ O% u8 m# E3 `
将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)4 p3 L3 u4 }) i! t D# l# q5 r
请求下一个op日志& X* Y' U: c+ f
, f3 {* ~2 P2 k, \/ P; ]! G 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。" P* E, J/ [/ v& {- h
* P2 G; P: \, i/ O) q, f, @. 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。
. x. ~) p2 O; }/ L+ \2 b1 q! B
1 G5 H* H' {7 e& d3 C. a9 gw参数: W, I+ R3 \% Z8 y
' g' {3 f p% C# t7 V5 ]
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:
( e2 E4 Q& h$ _. c3 _2 l1 N- bdb.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
3 x T9 g- f$ F6 u8 v& L9 d+ \2 T# Z" X6 N, I6 G
在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:
- u( D& s8 b* `; @$ f! W' `- F4 u( Z# a# ?" n: ~
在primary上完成写操作;$ V2 |7 w: o8 X
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;
: X/ N, v- w: |! N7 j4 i/ j0 o 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;$ {) u! o- w9 V& X5 Q
secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;
: o! }3 i: {: x secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;7 V. B/ B% H% j/ S, F1 M% x2 d+ ~$ o
secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
6 x, Q# f$ {# P ^) P7 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 R7 u1 K3 B" Y2 Y5 p, ~7 J
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。
# A* [5 m* ]0 z0 P# ?4 G: h( S# S+ Q1 |. s1 d; I: y" T
启动# M/ w. ]4 \1 f2 h# X( ^5 y( M F; c
! S8 s) t% s" Q6 E+ y3 J+ d# b
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。; f# F/ r* \) S
: d' u3 [' N6 J X7 g 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。* C9 i5 m3 _! ~ v6 W/ T
0 r; \$ L2 i/ i- E& n5 Z# t6 L
选择同步源节点
( M" {/ o& Q' D3 X# T! O2 a2 U6 I& F# X( v3 b* e
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:0 B& J, y$ k$ K: |# j
* U2 G& c4 q4 s4 `" \: v" ]4 H2 X
for each member that is healthy: V6 \; b, K- A# Q9 j: p
if member[state] == PRIMARY
$ }+ x, ~# S- ^ add to set of possible sync targets4 w0 e; f( y' `
+ Y6 T3 O9 N; T/ m if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]' Z' U4 H7 X a; X" i
add to set of possible sync targets
1 h f' e4 F: c$ a4 O* F c, l$ \* ^' ~
* I0 N3 T7 c" d4 e0 P7 ysync target = member with the min ping time from the possible sync targets& F2 a, ?6 A+ Z6 N0 G% Y
6 t, K5 S+ E. B, S% y4 l
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。# a. b% o1 g! j9 N# W
: V K9 H( k& W# M. ?3 Z
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。
% ], S* J2 O |' a, g0 b' m& l6 S- \% x5 [$ G, Z* G; p
链式同步! Y& D5 z- Q+ k6 H
' ~% r6 s1 P! I5 {% s+ O 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 E" r$ ?5 G h! d N2 g: s" D1 w: A% A7 O
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?
1 Z! K; f, x' c# `9 B! Y
8 j* g2 K+ P. F" V( g MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。+ Z$ W% b2 W- s$ T' S7 J- N2 ]7 w
% V) w9 }( D4 m% Q& S- a! ~ w 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。”5 k: L' F5 S+ d# `1 h+ z6 {3 h
: u( D0 Y0 f: b# t. h; m 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 ~- U2 T: d9 n, t$ t% ]3 ]$ M$ o* i" c4 u
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。
% E% f. T Y, }7 o2 H9 H* \: _6 L; Y: r; j7 l$ |- m
具体三个节点间的连接如下图:
9 G( K5 k4 @ M) r S2 S1 P
/ O7 B/ V$ Y% q; q3 i3 F. E <====>
' h4 B; l* R. b) G5 A <====> <----> ) e7 K! d7 ^8 w( o1 Z3 A9 n) C
" M8 D6 y r3 b4 @" a1 l
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。
' w# F% k$ I) I* r# d7 u" N5 b8 V; Q; b7 t3 Q5 o2 y) a
6 { |) \% v1 t2 ^4 r9 cReference,
5 |2 T- d7 O4 G7 X5 d( ]; u3 \2 T! @0 {# }* D- ^/ z7 h: {: h
[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing6 H, m. v: R" t8 x9 s5 q, R j) n
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/ Y' J: S% S$ r: \' b$ _" T
|
评分
-
查看全部评分
|