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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。/ Z4 _! J4 y/ U2 M8 D
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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:8 A! _$ o$ P' O) l4 b
执行op日志4 q) f* H L5 d% o# t, H' h0 p
将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
( h6 ] T4 U; R( K* l/ L5 ? 请求下一个op日志
, J% M8 y- c! K8 B
. Y4 ?5 q, B0 X* u 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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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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; w1 n5 [) g U/ p' y* s' S) n4 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:
# G1 l5 x2 P+ p( Vdb.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})7 I% [- Z4 ?2 L; z
6 _ s: Y* v& p/ j# t
在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:8 O% ]8 G( l ^ i" r J
. j9 F) i/ c; l- }+ H8 M6 l
在primary上完成写操作;1 W I% F9 p+ Q$ Z# P' V! W
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;4 r7 G5 \5 u8 E/ C o$ 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;
4 K o2 M1 Z' E; o& |5 }. A5 W secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;
6 _$ W7 [( x( [( I' }* h5 x secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;3 R1 h/ i, x: ^- c! J/ E
secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
2 q+ K' U- E1 ]5 X. T- e6 K6 g primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;) c0 X3 [, x; [6 L) g
getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。
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4 ?( S, l: a; @9 Y+ o6 L! k: f7 y启动0 u% T6 v( O0 F( H6 ^5 `3 W6 m
+ a1 e3 L0 a0 R- k& V 当在现有的某个replica set中加入一个新节点并启动时,这个新节点会查看自己的local.oplog.rs collection,执行一个叫 lastOpTimeWritten 的命令,查找到它最近的一条被secondary同步过的写操作。+ m3 m9 V, [' `4 a
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这个命令会返回一条oplog记录,其中的ts字段就是最近一次写操作的时间。如果一个节点启动的时候,oplog里没有数据,这个节点会同步其他节点中的所有数据。8 |3 |* w. Z) j9 y D
) [1 ~1 M, K$ n选择同步源节点
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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:
7 u) e. }, |3 ]9 N$ B& @: Q z* |$ }. l& y& Z/ ]
for each member that is healthy:
" x/ \- R4 H/ }: Z# ~' l; J if member[state] == PRIMARY
B3 I7 h% U- X# T add to set of possible sync targets
' F* b3 I8 u; B! m) n# R$ t& q( S* {2 n* L) k. z
if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
% b, s! F+ }" E) P add to set of possible sync targets
# P0 n7 y* ]( X1 F) i5 k3 l$ f4 v, m+ g8 ]" X
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets: v X. W2 `/ t1 j- ~5 W0 f
7 S: |% y; u- G2 g" Y 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 S; w: L: ?/ W
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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。
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链式同步
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' L- G' e0 z, e/ W; i 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。
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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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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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9 N3 S# Z3 i& X, x$ C8 c 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。”6 |4 A" V3 p1 i* u
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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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+ P/ B4 K' Q T( g 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 `1 S, ~9 G! i N3 d
4 w' p: W x+ K; ] 具体三个节点间的连接如下图:
9 m3 N6 g/ K4 F- \ S2 S1 P
( z* w3 v, g4 a <====>
5 u( Q* r0 w& _5 z* n/ ^3 V <====> <---->
1 z) p( O' \) l9 c) A# ]
; B# H! W3 u4 @ 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。2 z* s# {2 J; p! \
, H1 R7 L8 @) x2 q. L
4 d! f# m' T/ @1 B
Reference,+ j9 l$ J: h5 `! h$ j7 I' f" c' q
8 [2 K! a& g6 ]$ Z2 `[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing- W3 F6 P, q! h; \- u) j
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
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