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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。
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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:4 k1 v; ^- `8 A0 ]. x9 \
执行op日志" x& `% i$ m- Q
将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)1 j5 `6 z4 f( \
请求下一个op日志
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" L. ~! B7 {3 O& l 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。. A1 `5 s- c9 F# @! L0 D
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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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w参数
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8 G! t5 X7 T1 ]$ O4 P7 g* X! m 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:) I" ^: _3 T& G& J6 d2 R) R
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
+ T2 B( `- A( z: N
& F6 K; q+ f s 在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下: _1 T* A4 K6 U
' }6 S2 a: r [' j( s3 ` 在primary上完成写操作;0 y* X: @0 \/ X; V% L6 m
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;
) J8 Z4 U2 y! x# B/ ]. s! h$ j/ h 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;6 l( M9 Q: L/ \( V/ I( z7 c( A7 w
secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;
: n9 N$ R2 w1 P secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;
' f2 _8 i& j- Q secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};. e) Z/ j/ Q! g2 ]9 m& e
primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;. b) f, V! u6 ]$ d, ^7 L) 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。
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; }3 g# _' A# n; w" O8 h7 u7 m- T启动
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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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" ^- `- Z* D4 i' r' t1 F& w) n 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。4 E% V- n% E! [
$ v C: p( ~. r& ^: X1 h选择同步源节点2 T" o: O; H8 ~; V, K1 U' {
& U4 x6 \% S* I) _$ @2 J) T 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:: p! u: m, O- }% n" E" `' X) e, \
5 p- A1 R) B# Q4 |) N
for each member that is healthy:
, N( E" r2 J% ?7 J) u: q# a if member[state] == PRIMARY9 V8 X3 x; h/ {9 ~4 M' Y9 c
add to set of possible sync targets
4 n* [" ?, h9 Y. F6 |6 L' a
3 c3 _' [3 S% B/ }6 |. } if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
3 K! m1 m8 c; a( \# s/ n E. C add to set of possible sync targets3 n2 z! V1 g; c8 H) ?5 h G$ F" P! \
) I, T0 O3 e$ q# u( m9 Ysync target = member with the min ping time from the possible sync targets4 |0 x! z- c# {9 p0 r
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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。
8 d: O. }! d5 v: N
V5 I9 O& J- |) Q 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。
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链式同步7 {2 W8 z& F/ p& l* E. X/ W
: \( T% {$ a" k( `9 h# C 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。* K& M5 X j- V# u
" @/ d o, K2 N/ X: ? i+ p 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?; J3 N9 {7 u" u- E' k
' E6 [3 V$ v9 v# |3 _* S 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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: x. C% f5 D8 E+ q' n2 Y, S 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。”
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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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- f: h8 i/ v4 s. A) j4 h3 b1 W 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。" {1 A* r2 l/ c6 c( n
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具体三个节点间的连接如下图: |+ ?* o3 L4 N1 g' c
S2 S1 P 3 B7 v9 D! c9 X- P
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8 ?/ n$ C5 v' S Z 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。5 l9 g) \+ U7 d3 {
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Reference,& v. f9 z! x& |5 q2 ?$ X9 N' m* N
3 v8 a! Z& @* K( b[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
. Q i, w% I% ^, ~7 Yhttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/. V* r9 Y9 a/ t2 C) l9 h- a: G
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