|
|
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。
1 I, l3 i0 W+ R1 |5 u3 d
; J, f, S# O* B Q# B同步4 H. [, j) i0 Z
4 I& T; |1 D+ C$ J; j 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:% J, L' G$ v+ A4 b. p% f
执行op日志
, [. z3 S3 H4 \. F& w 将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)+ _+ V4 C/ L- \
请求下一个op日志) G5 a, w3 G2 W) C2 H
$ E( a8 a: P" H5 W" M8 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。* I5 j* V6 _ |) q0 J. Z) M- e
3 l* R4 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。
- V) E4 u- o5 I6 F# I) R3 z+ o9 n. K7 j
w参数* w7 ?+ _. N `
+ v: h; P8 _9 q& Q' G% U
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:( C" h$ `6 L9 {1 o5 G7 k
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
# i5 [) R# r" G
* s6 t; E! e) U" [( `2 l 在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:# p0 t8 ~ {: q3 X1 t+ D7 l
5 h3 A$ s, o/ A: r( {* Y8 S; l% [
在primary上完成写操作;* @! B w, q) P
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;) b3 u$ c9 t. R6 s2 I. P" @+ c
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;2 |) y6 Y1 {% q) l5 M0 S: t
secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;
6 t- d; B3 o, F0 k9 _0 u secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;/ G$ F1 k$ h! |+ S$ N- p" N
secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};; r: }; M) _3 Y7 R
primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;6 ?: f( H/ p- W* h( [
getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。
7 C% _/ F, j2 `5 K: l) G
5 I: |# s. u5 T7 q5 ]启动: a1 d7 j" D6 H% ?8 L6 y
2 E4 p! m& Q! p1 v 当在现有的某个replica set中加入一个新节点并启动时,这个新节点会查看自己的local.oplog.rs collection,执行一个叫 lastOpTimeWritten 的命令,查找到它最近的一条被secondary同步过的写操作。: p" F7 s: H; Z5 o3 Z
8 \6 C x7 ? F0 j6 Z: s6 n! n
这个命令会返回一条oplog记录,其中的ts字段就是最近一次写操作的时间。如果一个节点启动的时候,oplog里没有数据,这个节点会同步其他节点中的所有数据。/ \$ I: ~/ g# U" p
3 A5 r$ H- O9 S2 y) l
选择同步源节点: w9 g$ ?+ l5 F* r
7 s; ?- ^5 S- K+ h' Q+ F6 L7 K5 e 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:
8 m6 i& F8 u% }4 j8 J
: p# ?, \; `' W6 {: v$ B: Ufor each member that is healthy:
# a! Y7 n0 L3 K6 }; f P6 u5 U" ]4 P if member[state] == PRIMARY; t) b; @8 ^4 _$ @
add to set of possible sync targets2 X/ L V$ R, u3 _. \ B1 e
2 S" B) N$ G. v L! m1 u3 K5 d
if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]" b R o4 w% R1 ~8 r- \
add to set of possible sync targets* W5 L: j# D& ]4 W$ F# N
1 ^% R2 o+ x+ e: K V# {8 E# ~sync target = member with the min ping time from the possible sync targets) b0 K! L/ y* f4 S
+ e5 x2 J1 f* Y2 \* a' i
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。
n% p$ _ V- j$ E0 o; p
_9 M) |0 x# h# ], 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。" D+ n6 n! R9 c
. ~& N% ^2 J, A, q6 s" z
链式同步6 P1 O5 J3 q- f8 @ L2 t. Z
6 n% S N8 h* m# S" z; | 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。
9 m8 Q9 m5 |) {- z! O: N6 z2 ^+ h& {8 m8 h$ Z( C
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?
% B. ]9 \" \; }1 `4 `0 B7 K' g
: O: b, U! @5 ?" L% F MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。" ?' f9 i2 c7 [& o. G6 A Q4 Y
/ I7 I) _4 X/ _* H( | Y
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。”
0 y) u: F! d7 @: b0 Y1 M7 V7 x
! C4 b, m2 u6 Y$ l 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。
2 p& w4 W F/ {1 t
' y8 S# g) w2 s. g. n 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。2 H8 W# q( M1 J0 _: x& \: r
; b) p' m& o4 S9 S1 H4 q
具体三个节点间的连接如下图:# | u( Y5 v3 W* |
S2 S1 P 3 w5 u- }) D6 H* q. @. V! w! L
<====>
* W7 ~* d/ j8 }: O4 a <====> <---->
$ ]% T$ @, t2 [; W# {/ x
3 K' k: \" {) i% i 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。
4 b# x# c+ i* ^$ a4 s; p
% h4 X! j! [' d1 V' M' X1 H5 h% n3 d- s) m( w
Reference,
. T1 G5 e6 r$ j3 N4 L; g3 j1 c! d8 C1 q9 c# N& _7 R
[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing, V" T* C3 W7 k; Z
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
2 }% _! u; b) X2 ^& u5 P |
评分
-
查看全部评分
|