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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。
0 P+ m- y8 X1 _+ U, w. G; o3 @. ~# u6 a
同步% ?* R/ i& K; ] v3 s
! Y" ~# e* y8 q/ P7 }+ q! Q: @
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:0 J2 A: n! n3 \2 q7 W9 J
执行op日志. W( n/ n4 T. ?1 M. Q' v
将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
0 X. n. C" b: @: Z+ Z- Q0 r9 s 请求下一个op日志- B4 h% @5 [% X; E' ]
& G& b- q, M: w 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。' Q( n6 v% t! ^1 Q( M, w/ `
9 S3 x! T5 m' E# B) z 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。
6 O' }3 a' K. \, K" F6 v
6 r* ~0 ?3 P0 Y- ^w参数
3 v9 ]6 f$ k$ e- }! R: A
$ t4 C/ u/ K! V( G' N( \) c1 ] 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:: S7 n1 r6 K1 \
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2}). z9 g4 ~, y. l% {2 I
( C* `7 [0 |4 n6 L+ c% w) g/ Y7 q 在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:
1 e& W! }0 D5 q/ F6 r) U
9 _! R4 ]* o0 R+ q. _ Z0 z y7 h: N 在primary上完成写操作;- c$ e# {4 A- M. K3 O: [1 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;
: l- V/ Z- Y# l 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;
" Q, }3 H" ?2 I1 C5 U secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;6 P) v$ h0 Q7 m+ d2 t
secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;
9 k3 p! i( K0 x3 l2 n secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};; M% U. p: q- K; {) B" C# B, J
primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;
6 Y1 H4 U l4 {0 u9 _ getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。) h; x8 n) ?' g, U K; E
. w/ i& B3 u3 j) Z. }4 n% T
启动. V, G/ l( X0 X9 y% k9 X" N% }
6 F) c/ H( ^4 ?: c' i
当在现有的某个replica set中加入一个新节点并启动时,这个新节点会查看自己的local.oplog.rs collection,执行一个叫 lastOpTimeWritten 的命令,查找到它最近的一条被secondary同步过的写操作。
5 k/ M% H9 y% D) g. S2 I6 i, Z* o J$ o( @
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。2 P6 P7 s! E9 w6 i3 k8 l' t4 D$ s7 w
( }* c* W# L+ U! q选择同步源节点" B2 }/ P) z A4 n' f" Q# y/ m! G
: C# q Z0 c' Y2 J8 Y' }' K F2 @1 h
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:
- L- n* C, K0 W% t2 m. U7 A0 A1 Y
for each member that is healthy:
/ l& t/ u. [! s; J- r6 j5 ` if member[state] == PRIMARY& @3 _) w/ g) z1 Q
add to set of possible sync targets( N) E7 S$ i! m
) L/ {! F& J1 j) C( i if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]! z: r& y' S4 r9 w$ l1 S
add to set of possible sync targets
$ [, H% J* e7 w* u$ M/ [1 b
! C* j, V \2 f- }* N, ]! fsync target = member with the min ping time from the possible sync targets) e- T1 d0 v0 a" M( B
+ l1 S3 \& D; I0 m2 ] 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。
/ Q* }# ~& g; b' g) P2 C: X6 b R$ F' H. M- w
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。
8 J$ i7 V2 B# k# Q, n( A) B4 [) [
链式同步8 \# F# Y- {- m8 l
5 i' C/ O8 ~) C6 q* \: z% P 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。/ h5 Y# I9 |$ I1 T- b
1 A- _; c# Q; ?5 W) F1 m/ 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?
* {/ X& O: B3 M4 Z- e8 W4 t
0 w/ {" [% G' h# Z0 s6 H; y) O' R' w MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。: _, H' r4 N' |8 H: @ C# h
" ]3 Y b, T- c+ ?
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。”
, G5 H! l- _ w; _9 w0 C& a& q" B8 i, [1 S
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。* y8 V' H2 O0 a' s/ n: x# T% W
" _$ b7 I' l# |- R3 @ 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。( Y+ l; X% r8 N* y
6 n$ ~, J! G% L4 E7 J
具体三个节点间的连接如下图:
9 _. f" g/ S" W; m S2 S1 P
* T9 t; u# c# D# j <====> - o8 P8 \. ~/ r0 i5 N! l
<====> <----> 1 }: f: H6 Y, G8 p1 s
1 b: s$ T0 I2 E- ?0 b: i5 q
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。6 V# i; O) V' b8 U4 K
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P- H. t8 I J/ Y( d% V' C[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
6 g& |6 I& z* P' O2 ohttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/8 U# `& \8 m% {( U
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