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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。% I7 ?5 K. V* K6 C8 i
' C1 l# I% ` q: k- R ~
同步" F7 J- s2 \+ W$ z
4 h' ]/ U+ A7 h0 S4 H- }1 q& d: q
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:6 B, I! B; F+ O. h! t& n2 g
执行op日志
" l- K- V2 T( g$ f1 I4 K& N2 {: R 将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)% V) w/ \% h+ S
请求下一个op日志
1 F" Y2 X3 Y( A! A' L( G J/ k* u; c6 R! g6 A
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。" G" V6 A, d( F4 u3 f
- o) T4 l6 {$ M! y# [) K 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。
) R f7 W) q+ ^) i& g% L6 D
$ \* o9 S7 q" M d9 y0 h9 D4 yw参数# M; K. {: L: s& ]
3 o2 x4 L& Z4 x; ^# d 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 g0 H p- R; j1 S/ K% E0 }db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})3 o1 `" s o* @" W
1 O. n1 E9 d! ?$ P4 _4 E 在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:! G% y& f! r" P) I4 s% T6 {1 B$ Y
: `; C# ]; K- w$ l/ P( A; | 在primary上完成写操作;9 j" H; t7 d( n& |, U, y A$ J
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;
8 o4 m3 L. }8 J$ B$ e 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;
# Y+ a+ N8 a% I( F4 v secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;
' Q# N8 y; q* L/ b: y5 n secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;& o/ P( R( y; H3 V) [
secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
! e8 I0 P% }( m8 z0 s7 J6 ?+ |; m primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;
! x6 |- l0 J+ v% \3 t3 |1 P getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。" z1 i; P$ P: U) T+ i/ }6 B/ h/ u
4 r6 d0 S8 G3 ?3 r4 P# w启动5 x# Q/ D. C" I( N
4 Q: q/ F' {, z, p0 d5 z j
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。
2 m, T* `1 j4 ^# t7 [3 Q! ]" Y5 B5 Q* s+ G. p/ 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。 Q0 Q( x+ Q9 s* c$ j+ C
: W; w7 _1 M8 `7 M! `
选择同步源节点; t1 i. \. D9 W9 J- {
6 L+ N8 @( p# Q9 g& B. c- x' x
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:
- e E9 h' `# a4 o7 Y3 d' H& ]8 Q2 s! W0 E1 E! {
for each member that is healthy:7 K6 N1 W% Q: n4 K- b# f
if member[state] == PRIMARY, x Q# p% _6 X$ X2 I6 A9 Z9 v4 z
add to set of possible sync targets3 k: u0 x9 m5 k8 O% w, \ d$ N
+ e0 F/ a2 p8 r2 e
if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
6 X: y6 ~8 [9 M. k! q6 p5 _* ? add to set of possible sync targets) ~' ]) L: q3 L! [4 C+ }
+ b# x5 I3 Q W% wsync target = member with the min ping time from the possible sync targets9 [$ w0 m7 r9 J0 T
$ H2 @. V u& p4 q/ 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。' c) M# g, {; y# @( H
8 m8 H) l6 t% w* y5 c$ G. B$ E& n 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。" Y' [+ d' m0 o% W- c
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链式同步% ]% m$ n7 i0 ]: i p2 G f+ S z. G
& a3 E, n. K8 f% [, R 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。1 l+ r7 S0 S$ j; W: U
; R# D7 Z. q+ h9 b7 _. m 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?$ I% R) e: M" x# J/ n. [; X- P* d
6 v. H F5 k! J, e& N: Z' u# o 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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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。”) G0 V0 }& P# {$ J) ]. i0 ?
: e/ L2 Q6 c4 L0 X0 i 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。6 U+ w/ p2 o1 S8 T
$ `" B# P% D. U" x: q: A) S1 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。
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# u7 A6 o. x8 S! Q! o 具体三个节点间的连接如下图:9 B! g+ a [2 l2 _; v0 d$ b7 x
S2 S1 P 5 }* c9 N2 v( w' U
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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。
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" M1 l; ~, {) {* B$ k! q# ]Reference,0 A( ?& l! l$ x/ |* v
7 t3 p0 w9 {0 t- O' Q[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
7 m }) S1 [7 C: [+ p' |/ a! S! Bhttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/! w% ]6 b+ f$ t
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