|
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。
' \/ k0 c5 `3 R" a4 s% b6 Y3 ^) b0 `
同步
/ [+ A+ ^) m; r$ v& ^5 d- z7 p% r; B# G0 E ?) h8 `# ~0 @
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:
+ J& H9 Y+ a) C. B! O; P& h 执行op日志
) n# r! g- A+ O8 [ 将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)" T* z8 Y3 x( o4 P. y- W. J2 ?6 G
请求下一个op日志1 L9 A* T8 W X P1 H/ j
2 H& @1 D# z: h _7 M' q3 E. ]
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。
^# O$ `9 A5 a' j+ ^, u0 L5 W$ d, _ I" r3 h0 h% W! Q
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* y8 Q* b9 D" j- F7 P4 x5 M5 ~* w* y+ S& K
w参数
- t* M# v% E( i+ H' s% o* T( ?. q/ ~, R' J4 M) Q g( Z
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:3 c4 R: H4 \$ j' C/ M: {; N+ k
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
% i% k# J$ E5 Q$ t I' w7 I5 B7 \
8 o0 t' _/ f8 `" ^0 l 在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:1 F& C! Y, v: B. f5 k7 i
5 b. B! I1 u1 h2 s( t 在primary上完成写操作;3 S! B6 |/ n( j2 {# ?- B; K
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;
; f/ K. i9 c& l/ G 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;, w; {; J" t& D
secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;4 @: A5 @$ b9 n/ k( e' I1 k0 ]
secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;# @ a7 L: F; x/ s
secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};, ]4 m4 J' J" }. f
primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;/ |, |! A- t" r) w2 K L8 [
getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。
# D7 H6 B# A. S' B7 S3 c1 e/ m* _0 O5 @% @5 T1 y" c
启动
. K4 s+ ]9 C a {/ J7 z' |. z4 s. {# r- Y# G H9 ^
当在现有的某个replica set中加入一个新节点并启动时,这个新节点会查看自己的local.oplog.rs collection,执行一个叫 lastOpTimeWritten 的命令,查找到它最近的一条被secondary同步过的写操作。6 u: n# \+ e$ B* u
+ ^# h* d% }! k) Z6 P# B 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。
* j+ L( H) { `
' l* S0 y8 r* b) X0 ~选择同步源节点
' A. c0 ?3 e/ q1 k- c' [+ k& d% i7 Y
& u# p" c' }9 R. N9 L 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:4 ~) |# W% r1 w. Q; k5 a
5 @. N, D$ r$ L' ~& k
for each member that is healthy:
# E0 N' Y( t; e" J if member[state] == PRIMARY# x3 B% X+ O* [& {9 f) |# i- f
add to set of possible sync targets8 w" r& \% B( l# X- S
. q, ~7 S+ i" Q7 h/ ~
if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]9 K# [6 S5 P" c* z! N) C! l
add to set of possible sync targets
! i0 O0 K$ Y- X0 _: C% }! h0 m
' }( @: o0 F, D+ esync target = member with the min ping time from the possible sync targets3 s& e- H! J- v! R
6 f5 I1 Q1 ?, n+ k3 Y( 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。6 t7 r+ d: t* D/ X; e
* P) T1 ^- v5 h& A! j
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。
6 d8 |4 b0 t, V0 O6 u+ u4 r1 L. q
链式同步
) |- x4 {' p! F. ?- i2 M
6 D! |) T) |6 R! U% b; `3 K 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 s( D: E/ W# Z& u9 ?5 T
6 S( }; [$ d9 u" C8 x+ _ 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 X0 U7 c5 i. D
# K* T# f x/ ^- F
MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。3 Y3 S! ~6 E, }! m) T. ~
% J) g1 q3 D% A" m* b8 F 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 [6 _" b8 h1 k3 ~& O- ]& h* d
1 H" i+ o$ G6 H9 \- f, k1 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。8 X) m. w( ?/ t" z$ I m
& J& ^7 O! }6 u$ F 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。3 d: X/ i- M6 j' H: \1 A3 ~2 J
2 t _* e5 ~" ~ 具体三个节点间的连接如下图:
% J8 G, ?7 `6 m, {1 A0 h S2 S1 P % A- d0 U* J u0 R9 \$ l. J
<====> * [: W& f0 F! E H4 |( r: t
<====> <---->
( O4 J+ M1 t' I) k# u& M: I* ]
: H5 A9 M, n0 h# g# Y2 z' E* C 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。
9 d8 r- `, o" X9 R4 t; O4 c0 e+ z7 ~
- H" I x& ]/ o3 j l) Z! n7 O
Reference,
3 X5 r2 c# `9 G+ |( r2 h' F. l: [( e3 @2 U' M; P L
[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing4 r# }' X' B6 O) f; ]% b" f. w
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
" m5 g/ [( x! C1 _- [$ F+ T |
评分
-
查看全部评分
|