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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。' k+ d( c) T) h( Y
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同步
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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:
1 _6 t; F& l5 A1 |( ]: l 执行op日志: V+ J: B1 A# L* y* o" J _
将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
' o* T" L6 s% ^2 E9 g 请求下一个op日志3 L& T5 F- ?* {1 q$ g
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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。
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; J6 h6 s1 ?. P1 s& f 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。
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, ]/ q" n7 D' }" `* Iw参数
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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:
- b/ V6 o1 o* V$ h/ udb.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
+ ~' J! o1 e8 i9 H
. Z% q: q5 K; Z* c9 f6 k1 h3 i4 P2 k 在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:0 x! S# l# t& I
( |# T9 A H. a# H" l4 z 在primary上完成写操作;
" T8 V* d3 a# w6 q 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. i3 l; M; B, p/ f
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;2 ?% A h. g) O$ M
secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;
! {2 M) P/ ~1 }' K+ G secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;+ H5 O2 U K3 P4 S
secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
* N$ K' g2 p! N# I 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;) n/ T3 A P& b1 T7 g
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。
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启动
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4 @% Z# t. f; s8 O 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。
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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。
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选择同步源节点. ~# Y% b$ ~0 _( G$ P( o: j, E9 y- H
) G# |: w# B! V: J5 G" w4 [ 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:% u+ m; I- S# G4 c
+ C9 u, o: R# ?* g
for each member that is healthy:6 u2 }7 d+ o$ K7 s4 q' B! L
if member[state] == PRIMARY
- h \% H0 T. G- H add to set of possible sync targets
$ b4 F: N% d7 j+ r8 f/ [4 _3 p
2 y) b3 Q, e( W ^% q6 @5 ` if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
7 i/ V9 m* N& a" F* f6 P add to set of possible sync targets
* d- U0 L9 T, C- n% D) z
+ C! X' C4 h2 Q3 csync target = member with the min ping time from the possible sync targets
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# F! |4 s3 \- t9 L2 b4 ~# p 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。
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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。1 A; o1 c% |! n+ ~
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链式同步
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; o- Y# `8 o3 z) L0 Q$ o6 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。, m% y3 u9 y1 T$ n; m) W
& _, h8 V5 _% ]# B" ]; P, d8 E9 K7 D 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?
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$ p! q5 k# v5 w+ t: i4 ^9 s* b 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。”9 D- r' u0 Z ]1 u/ T- K
0 s; C8 c" z) ~5 k+ U& K' X! I 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。
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9 T' \4 @' l& `' y* v0 a Z* | 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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6 N6 R( ]( V1 Z7 P% c m8 N6 J 具体三个节点间的连接如下图:- p9 l' [$ c) _9 y" M
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* j1 x w v" R; U* 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。/ G* n5 _! ?) ^0 `, Z2 c3 f7 j
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[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing, i% E) Q- @4 f: k# k% _
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/9 F/ ]5 w4 T1 @( Y
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