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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。
@7 B0 _3 z' G; V$ N* K( g6 f9 b" P
同步
9 t; `7 d% Z7 I9 s. G3 a n& T- f5 d" m: n! @# [6 J. L
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 Y$ i0 d7 I- p) Z) Z3 b' s 执行op日志' X0 d: l5 Z* L, L
将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs): l3 W, e3 o! ~: K0 b4 O
请求下一个op日志
: c" r) \4 `" r8 L* q2 K0 a+ I! J& ~3 S
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。
3 Q L8 h) I q8 V8 A& z C9 d2 ~' E) C" e4 b
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。
9 s% ]+ r$ S% h+ U: i& v6 ~4 S( u8 G9 j4 a: @' D: |
w参数
; p- m3 n+ ]' {2 }( T7 G" D9 _# R: {( S. O w5 t3 F3 \$ G& 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:9 q9 h# L. J7 {4 J" ~' P
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
, r* J2 \! T. L" B4 z: Y A- @- U; U. g( K
在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:
$ F, h; H7 n8 u- o0 @/ W" j
_/ u. ~9 `9 j: w+ Z' V 在primary上完成写操作;
! @, Q+ u( ^8 V* I 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;7 A9 {6 a5 ^# |) G- }7 |
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;5 C7 J+ a3 w G3 Y% M8 E
secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;" c( y8 l* |$ y+ h# ^, h6 q
secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;
9 f) t; d, P. H' G secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}}; k& Q" K6 S& t6 C6 X8 s/ G" t+ B3 g
primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;5 h5 n3 J8 E- Y, m/ |$ n
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。, t K, F3 O% c0 | f
3 F" k. L/ S; W8 c启动
( H( r/ ~6 Y" i8 B5 E/ l% {
1 c) S8 {4 R7 ?5 w' Z" S 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。
3 {1 o8 _2 V! l/ T) ~4 o' W0 `5 e" e' B3 k/ m# G. p f1 x
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。+ U* o M' D4 d, A. c) _( n
$ Q: Y7 C" g# ~4 j+ U* u
选择同步源节点
$ G: Z8 f: o4 v5 s9 h% I
L& [1 k% ~5 G0 n5 j 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:
; Q7 M, F4 {3 B; m. \
! D Y5 z7 T( a3 Pfor each member that is healthy:
1 J9 V' C- F* K* E if member[state] == PRIMARY5 i. ~) d( y) ~! S0 ~: G/ x
add to set of possible sync targets0 K& c; Q- a# B
' L, b/ C$ l; X' a
if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
8 I9 O3 ^* J0 L) ]# J3 e { add to set of possible sync targets" v* o( N) o4 Y. e5 H$ F" ?
+ l8 ~; a: r# g! q) J2 A
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets$ B# i& w7 \$ w' a# b
V- g. j- y2 Q* I2 ^" A
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。
! c0 v: T- t) F, s
6 P: R0 a5 K# 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。0 N, L/ U1 V) Y6 \, a$ g& V
5 F6 U/ N, v! t. H1 Y
链式同步
9 r4 S0 m8 ~ W6 r7 c: C, Y* a
1 w- P1 j5 O( Z" g. _6 e 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。
4 ~( [- e5 _2 ], r/ [/ p3 b+ P2 A( R) g, h
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 [% U$ _! i; b/ w. J( T' w0 t
" s+ S& d% N0 [5 C0 O% f" y MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
, ]1 { m9 F( w7 l
! _. o" M% B% P- d1 c7 V0 M- F. H Z! a 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。”
# f1 V. i- }" A: J0 F1 C- b9 D. N$ ? I/ m. V6 C k! U2 E
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。; K* E7 u8 }% ? j4 t: V3 P2 u; y
, F* c: c0 H9 {2 P2 u( c* W) I 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。
# U0 b' f& s7 \* b, t
; e, E0 O2 A) j1 O2 D& r4 U G 具体三个节点间的连接如下图:
9 w5 r' o4 Y* p* O$ k! u2 ?, V S2 S1 P
, W2 f: d. E6 m5 M <====>
]" U& r: F# ]9 j' ^) P; P7 r5 q <====> <---->
% s; p. [+ Y8 r* M; b
' L1 q9 C4 P" w7 D7 B 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。$ R! A8 M1 d5 L. \
# k7 S0 H h8 d6 I: T; A6 X0 Z- `% X2 ?; G
Reference,9 w5 A- S; n3 [7 C i- E7 a" X: t7 l
: Y2 m: \- q6 k; Y: O[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing9 E7 l7 C+ t, I9 d/ C
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/ A# U: k% i w6 m5 z
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