爱吱声

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。
+ c' q) g( u2 T* c: }8 k$ [0 E, p/ j% A' ]5 x0 E( E
同步
* B3 M9 a. X6 F- ?& r: e7 ]8 K! w2 |6 f" W3 |
    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:# X/ O' t. X& d0 I
    执行op日志1 `: Z9 {( r! I8 Y5 c* \' S
    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
5 H% N5 F1 u# u1 b; [, c    请求下一个op日志
; J0 @  L6 {+ U% D( t% Z/ M3 e  L5 [. @4 C, _5 Y" ~  o+ Z
    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。/ _! n% b1 G$ c0 M
/ g1 m: U( y# p; `9 X. g0 ^
    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。
) m0 }! I6 t: a) B5 G
0 ?( [; ]" y+ H) Q3 D7 W7 Cw参数2 H2 Z. e8 I. r2 Z) b6 u0 ]8 w

0 S3 M9 k6 u5 q4 n' n* T" @/ b- ?    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:
6 D7 |8 F+ e$ ]* F, xdb.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})8 @6 p- Q4 y# O0 }+ M
) I; A, I7 n' ]/ Y
    在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:
9 h" p+ i& O( y" y9 j' a  w" z  O3 l2 H/ ~' J) w% e% U
    在primary上完成写操作;
' ?, b- l0 z# @& C. ]8 y" o    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;
" g0 R% T" @# C2 Z' V* w6 t8 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;! S8 ?/ X! r/ U& \1 T4 \9 y% E
    secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;9 h  ~$ b" _7 D. R2 }' J, q
    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;# ]1 L; v2 }6 k5 P  R1 {
    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
; h; ]% \% J3 p7 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;) w7 m( a0 y3 |1 m
    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。* ?& T  M& _/ X7 y7 F* D  I
' T5 M( H& |- S. c( d3 H
启动4 W1 T2 i) o. E# Q- t, e% V
$ O0 u3 |. i' H; i+ e
    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 x- c5 v2 ^; ~+ s
( z0 ]4 o" U% 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。8 Z. z' A: k" o3 |6 w: N- }) u7 W
9 g$ @6 ?  @& ]9 Y  ~
选择同步源节点, J' p4 T0 \. {! V' F5 _& R
0 H$ K9 H9 ~, G3 z1 ^
    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:
! ]9 A* P  ~% \- S" N5 E. c: v
0 M" V' y8 F( X4 G' R: Sfor each member that is healthy:% O! A' }& Z, w
    if member[state] == PRIMARY9 M3 b$ I0 j" w  K( e# E
        add to set of possible sync targets1 U- Y: h- }" [& |+ a

) _2 L' Q" N( P& M* c' `% p    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]4 d" i& B# _) t& u9 ^% ]; R
        add to set of possible sync targets: e5 t1 f7 P- f8 F  b2 T" m6 w; l4 j

* j8 j, s/ `' \sync target = member with the min ping time from the possible sync targets- {$ R. l% p2 r9 d
& F5 x$ N' X/ P4 x7 v6 Y' O6 k  s. b
    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。
" \3 g( T" T( Q2 q0 M9 z/ v3 C3 }  I3 b
    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。
3 _2 ~! }2 O; H% W! o6 t  B7 u
* r6 B* s8 p9 a链式同步9 d) E! W( U6 [; K9 P
  i: z$ U+ V0 O1 ~5 z+ Y$ k9 A/ D
    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 \( M5 M) k7 E) Y0 I. y; G3 |/ t  v) X" O+ p/ }# V
    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?. y. M7 z8 O  A
1 d6 y) Y, ]# m' C
    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。7 b& n: e4 d7 |& A6 q0 ]* g
5 O; J6 u8 J. q! 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。”
5 U/ |6 b8 C8 z) q: s
. l; P0 {8 m/ u& N/ O; O& M: [    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 ~: Z1 K9 H5 g( Q
% h! I. X9 Q% D  R) H; R1 C    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。* N' g2 Z, A+ f* @! l

- `3 `5 P1 G; p. D) X' |    具体三个节点间的连接如下图:& }+ Y% F; d8 Z' ~
    S2                  S1               P

/ n4 L8 N" R5 L5 Z  T% h
                             <====>

+ i1 O  K9 @  t+ Q9 R# e
         <====>       <---->

* ]' O" J# x0 g" I$ S3 v) E0 ?& Q$ W% M2 p
    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。$ n" A9 z/ Q7 P4 x% q& B

8 t# a, e% q& ^3 F8 w; H) {6 _( Q
8 m7 [) G1 B4 v; jReference,: s  G7 Q1 Q% d8 P! ^

# ]& ?8 f8 m7 l. R( T[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing" h8 a* X7 n2 e4 k9 w1 C
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
1 U" V5 M4 _' _) H3 O5 X) t1 e
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。
' `6 N' ?" z+ J/ j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 ) t- ]6 j: R3 D5 U$ B+ W
哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。
- s, X: }. c* D) D1 e- A5 ]可以偷懒不去搜索了。
/ V: C. |7 A; r& N- y+ @
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
; D+ |+ o: b- H; ?( N# q9 ^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
4 u% |- p7 h: [! e/ H( j
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。。。




欢迎光临 爱吱声 (http://www.aswetalk.net/bbs/) Powered by Discuz! X3.2