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标题: Replica Set的数据同步 [打印本页]

作者: shengnan007    时间: 2012-9-18 13:20
标题: Replica Set的数据同步
    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。( C7 k' u/ l7 n# D
7 A8 P( l# m% L- w' g" d- P* T
同步+ a5 M  r7 T' O% v4 H

$ w/ {& x+ ~% x# U3 N    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:
/ d% C1 y& b2 B    执行op日志: b- h& U! f9 Z6 |: x
    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
1 o5 l0 g) w" L3 @    请求下一个op日志5 u+ B# ~% q  t; V0 f

4 i% S8 T; B/ ?7 K    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。) B2 @7 d$ R9 H1 K) M

0 k+ ?" k. I/ F  \; }1 [    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。3 {9 z& a6 x6 U% c
* y5 w4 t7 r$ \$ K& i0 u0 l: T
w参数; P& }2 x( |* E( J0 x& M! h- I

9 ~. _6 W* w6 l1 A5 h: d6 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:: _1 ~( m- ]* ^
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
1 t% t# T! L! E% D4 P+ q8 ]. n; K8 q9 N0 B  y
    在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:8 B+ b# D# I: R3 C
3 E' ~% K4 C7 S) o
    在primary上完成写操作;% s1 ?; e9 \6 a: O8 C
    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;
! o" P9 h0 ^/ p! u8 A- o    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;
7 q& x8 c% X0 u: {6 c& O    secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;; T0 O$ k* c2 m
    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;' f. A2 `* |, o  A  U4 k* q, h6 i0 o% r
    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};1 t# q# R# u! S6 r$ r' t% 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;
1 H' g& Y7 P7 R1 y% Z2 i    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。
0 u/ l4 k, p, D2 ?% j& [' P
3 H6 F2 u) r# Q* r" z% I) ?1 n启动  ~  r( M' x# C
& |$ k; X/ l9 h. F
    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。/ e( w* i: o' u, L7 s

! v, y9 r' b% F8 p( t  {9 d    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。  s4 E( D/ T2 G4 v+ d0 i4 j# Y

1 w+ _) R; R. [0 N5 ]) Z+ ^选择同步源节点& T9 P# |2 I: N- ~6 E1 Y5 A
6 W6 x! e1 [! A, @0 X& c
    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:* d1 W6 \) E5 w2 C
: A8 h: s$ `3 |( j+ \. y$ t' N
for each member that is healthy:
; f0 {; T( j7 E; Z0 z: e- E    if member[state] == PRIMARY
! F, P2 ?! o/ Q' m% k  m        add to set of possible sync targets6 X* U6 H( I# l1 e/ I: F9 L2 A

! [( L  G" d' M4 h% w    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]$ A* r( r& Z+ g$ ^
        add to set of possible sync targets
: z5 W/ x; G- E+ U' p! R' S7 \
0 V1 f' D4 i$ v" m% G6 R0 ^sync target = member with the min ping time from the possible sync targets
& }9 |" J) {+ e: `/ E
9 e1 e, {6 `: s" L    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。
" {$ h) F) c; @
# `0 F! `1 z5 F# F4 Z    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。
: c7 X5 w* F5 C" W/ I! Y" ^3 z0 B* @4 A. l; C$ [; I! P
链式同步
( n% X" \# A8 `4 l
% A3 z) W3 G* X5 V: o    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。! i% q3 k/ j) `8 M* [& x* H
# x( ?$ X& r$ 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?
9 k  @0 H( Z9 `* u0 P0 @7 i9 H5 M; p* `0 v1 a# N
    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。5 y# T1 R8 O, k6 o, }0 t. Y1 j

4 o: J* @% L8 L+ P, c4 t0 A    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。”
) [/ e2 `# D3 e& m' }/ o: `0 l* S. H
    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。8 D; K( h- U3 Y9 y3 z4 C5 w
: N! u4 {# ]  r0 `+ ~
    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。
* J/ \% w" p* r. F& d, C" X9 q" t" V! Q9 b0 G; U. X/ E
    具体三个节点间的连接如下图:! C" k+ k4 R6 Z' a' Y
    S2                  S1               P

( K4 G, l9 S( ]/ H* m
                             <====>
8 ?- `$ x/ V, ~$ f+ t& T' n
         <====>       <---->

+ c/ [  b  D# K3 A" t4 K& i6 J# ~( J3 y
    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。9 i  ]) P2 ]; J+ |3 P( z) m# L

4 e' T; ]5 G: K: A6 p$ H+ U# x* o! b3 O. W% N
Reference,& I8 }" Y4 T. s0 X
6 i7 i. {6 M/ N) D1 G- q* h* T
[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
( M* w; @, m- a$ g2 q! Q; J% Thttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
3 X* b: O7 f, C% z' m# y
作者: 四处张望    时间: 2012-9-18 13:33
哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。( q8 Y3 `' K2 ]* l/ W0 }6 H
可以偷懒不去搜索了。
作者: shengnan007    时间: 2012-9-18 13:34
四处张望 发表于 2012-9-18 13:33 4 Z# P* O* Q" e/ U
哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。
  G  i( s5 f$ g2 ]: v3 Z% t0 A9 ~, `可以偷懒不去搜索了。
- X# D5 V: @& j8 l
前期写的一次性发出来了,后续的还要等一等。写的慢啊,哈哈
作者: 四处张望    时间: 2012-9-18 13:46
shengnan007 发表于 2012-9-18 13:34
3 o9 C2 c. n( ]5 A0 n前期写的一次性发出来了,后续的还要等一等。写的慢啊,哈哈

. h1 j$ H2 m! p/ E$ |邓侃在西河的文章,对我启发很大。可惜最近两年没有实践的机会,mongo db也就是浅尝辄止。现在有这般好帖,正好
作者: 假如十八    时间: 2012-9-18 14:44
电脑小白路过学习。。。




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