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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。3 `; h. W2 ? Y7 f) q
7 I L, ^- P1 x; U9 q9 ?
同步5 W) s+ r$ v; F3 c0 X6 W, ~
Y% Q* i$ M$ c' U' ~# v 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:: E8 [6 L* u" W
执行op日志2 H! }1 O Y- \' a: [2 C
将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)4 ~0 B" n* @3 k3 P3 m8 s
请求下一个op日志$ u+ A# g: b4 o
. V3 G8 a$ J0 ]9 m( I* d
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。2 ]* x3 S% d( x$ Q1 x9 A
! Z# R+ p3 T( r0 x+ U4 z5 d' Y 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。7 g& X y+ w. U; s0 T* B
; _# v6 s5 S/ q w* D7 Ow参数
% C; [# t# d. Z' e. h# W! D0 V) f0 `& m4 U" A( Y
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:
0 ?+ {7 M/ ?8 A, o e0 edb.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
) w1 e+ e2 ~ e# p( R; u% r
; ~7 I- O3 f c 在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:% Q @5 A9 |1 k, z; m3 d
2 a1 B; t( m2 I, Y3 y9 G5 @) L- h, J
在primary上完成写操作;& P. b+ K, ^3 H8 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;
* D* t' N' L F; K2 L6 x 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;
1 `$ H' X9 E O, D7 |# ^% d secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;5 J( C7 _3 R$ T2 l& L% e, Q
secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;: N. H/ ]( R1 ^; x
secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};7 [. G2 M9 O; P' a' G5 l
primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;+ z3 u, U5 U! s0 c
getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。, F" n' }4 h( W( U- |* p
. b& `$ f3 i% p% e* I. D) R启动5 H4 v/ I: W, g" U
$ X( C" f) b4 `3 w 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。7 }0 Q' N5 L, {5 }
6 C; W% {' q7 p 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。5 `* F$ C) C7 X( C" l, b. e% B
j( o) ~3 J$ g3 g7 O2 u选择同步源节点3 V( F# U1 l: }4 S k: [: C# g
0 e+ w1 }: e7 @, L& 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:! I5 x z" z) e. ?( a+ ?& ^: y
& N4 c! j6 X! L" i+ q g* Y' yfor each member that is healthy:: Q/ w8 p2 J3 K5 [3 m
if member[state] == PRIMARY( V- h1 ]5 I' K# [/ x
add to set of possible sync targets
6 F( @% ^/ L9 Y* i* n$ b! V5 b/ H) M) _" X% e+ p1 V
if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]" S% m5 A: f) c8 M! d* h, O
add to set of possible sync targets
! T# l" h" Q/ j3 G& z6 i! n* j; F9 W0 h+ C
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets
, Z- O9 E7 @' R4 r- V: a0 F2 N k8 x' L2 t% o9 ~# 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。' h8 w6 B2 U V" K V `# x
$ h! a/ M3 }$ R3 u6 ] 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。
; u/ d0 I8 Y5 K' A, D5 x4 Z* {* R# ~" F" e
链式同步8 A+ C0 R) M, r! y# e
+ J- ` C, j. ?# O l
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。: e. A3 ~9 t' K( K$ V
# Q0 I* q1 a$ g) D3 ]7 l6 w
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?
7 h7 y* m( R, h6 ~' a3 c! j! G8 r7 C' R/ i# ]
MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
& P- P4 j" ~# s( R: ?5 s0 }# t. ^) f$ p4 P 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。”
+ ^! B* A+ I+ W% [5 h
) D0 z: B: Z- I5 c: K 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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g7 {, ~$ r% ~5 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。0 q# y6 V4 c; n5 |
+ M3 G6 N5 Y: r! w1 ~; n( c8 H9 c 具体三个节点间的连接如下图:
8 c0 S2 |* B6 S) m S2 S1 P
1 ?. |" L3 R' P4 C2 a$ F) e <====> ! q6 V) s$ r: d1 d1 H
<====> <---->
7 Q( |; j/ x% u7 Z* x
0 L' T @. ^" @) _4 } 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。/ Y6 l! H- q! }
0 h# Q, f: V3 A& s8 Q% i) w) O% \) {$ s) P
Reference,
; k" B% d: x: j; f% U5 i _; Y2 h3 Q5 }9 c- o$ V" z- m2 j3 T
[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
6 g# F- d# R+ m% f. ?+ n! U, Phttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/) M. w7 {+ t: t
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