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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。2 e' d- F% L8 ~, h1 ?
t! E1 J. l: s; m1 |' Y, F同步
S; n& \1 f* _+ ^: G: [! ` l
7 @& e' A4 `- @ 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:
7 V/ a$ |$ z+ X7 w0 z5 | 执行op日志! V3 t2 g' x* n) ]" Y
将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)2 b/ _- R; W$ G5 Z: l3 a& U3 q. ]$ U+ P
请求下一个op日志
. P: K( q) v4 M$ H f' {: w; C& [& e& d6 d
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。. u' |/ h( G/ B) H/ W
2 H I2 o6 R) W S# P 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。$ o6 l9 o- m0 s' {" s% P' m) r
1 Z4 ?0 ?: v+ B* [" `
w参数- M& q. c# U( D4 g8 Q, u+ c
* @9 u- M% T6 Q
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:
) e4 D6 S/ V5 Z8 t+ m/ ?db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
4 B5 h/ p S1 L; u: q$ n
7 u$ k; h+ b# I ^ 在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:
9 z. T! u5 m% r. y' n I1 E; R7 z: J. I; |+ Q% d( H6 e
在primary上完成写操作;
0 F0 ?2 I y. M: `2 O: _' c7 V4 q% F 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;
6 [0 B- ]! G! i) k2 n7 e 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;( b+ S2 Y$ T" y2 g: x \7 [
secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;3 h# Q% D: S; Y4 M8 O
secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;. s% U; U( A* V9 B7 `" Y* v" @
secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};6 L9 F4 b5 ?4 A
primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;
# O9 a) v0 Z; ~+ [7 ~( V getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。
3 X( G9 T/ T' C. G0 w1 k, Z" [5 e' e$ Q2 c: L. K( s
启动0 ?" I/ M# _5 n2 ?0 C! b+ Q
4 {. e& C$ M' M$ Z7 u% N" R3 t
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。& J( ?# x# r2 U, B' ~
3 Y9 k4 S* F9 {6 u; l 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。: K) Q% L5 E- ~' Y3 }
+ j; J" J% M1 E) Y选择同步源节点2 j. q% b# G1 o. f$ {
: i& M& w5 Y, c; 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:
, d$ I4 |) v3 o8 i$ B: Z1 I
( O4 ~# o1 `' E$ e, Sfor each member that is healthy:- L& U, `3 a- H/ X5 T9 F1 G
if member[state] == PRIMARY! c' S2 d4 W! a9 H, u; e
add to set of possible sync targets
3 @( y4 [4 i2 J$ b
# W7 n5 t; I' T8 E if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]3 M* V; O" t2 l
add to set of possible sync targets+ i& r2 J! T5 Z! {% b
7 {% R% @- V, [7 A% Usync target = member with the min ping time from the possible sync targets
3 _. `3 E4 I/ ?
# |% A8 k" d' Q 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。
: W# q) R; Z; w' _6 J
' R, v8 y% u9 R+ X8 J3 u4 I 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。+ x5 a5 q7 s9 ]1 g! s: u
2 t" y( V* w8 V" ?
链式同步
/ A. U" _# n- y$ f. q' c w1 }4 c/ Q% ?* B! ~0 S
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。8 f t/ ]" Y0 ?6 S( Q0 t' B
2 b+ X9 w5 g: T/ r* x& 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?
6 Z$ l& r, ~3 U
3 j2 S' @9 ?" T0 T/ ?% ` MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
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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。”
- O$ K9 T( V, b
! n+ o1 E. v0 p7 l4 B" N7 j 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。
. w& [0 m7 i& J6 a& @9 l8 _% h* p% G3 J! \3 W9 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。
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2 J7 ^& V6 p. p# B8 a0 F/ h 具体三个节点间的连接如下图:
1 ~2 [% h( j. W' M7 }/ s4 c, X S2 S1 P
, s A6 g. _& ?* W4 u5 {9 l$ E; Q9 H <====> 7 y! C% Q7 q) G0 ^5 O$ C$ @! X
<====> <---->
( k: J+ b1 G5 u) t ]+ F2 X
; a. L# A$ h/ O/ B1 q# 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。
# G8 k( Q( E9 n- e, ?- u e$ a. ?' y" G7 I0 t" k
9 @2 `* m, g0 J W" _
Reference,- J: i1 p" T' H
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[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing$ a4 h; N& {: _
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
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