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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。0 t8 u- N9 L8 a0 Y; ?- X, R

" ]/ x; t# F0 T同步
: ]4 c$ V7 Q+ N" V) Z( \# k: t' j8 n7 O: ]
    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：7 P( U. {- Y: b! D! {
    执行op日志
) M, M/ @9 R, ]: n    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)! l/ q8 h  L; E7 h1 v7 E
    请求下一个op日志
1 n, f; C0 ^' l4 H: b6 M  a" W: M( h7 G* e
    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。( x- ?! V: m$ i8 ?! P. H
3 r$ ]+ Q& \8 a9 W" p* `+ m& l0 y0 u
    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。
* J, _% s- }4 X# a1 ?- x/ |/ f* k0 L' A5 z' `
w参数9 G8 y# O9 S7 q( A* X! J
' b( y- m! d, n/ Q; [! `0 Z: J
    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：
5 l8 D- j# u" y( d' Adb.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
8 o% ~. @, f$ O+ X* ~, O6 v  I3 C+ a7 R( R9 I# |
    在更改了这个配置之后，执行写操作的流程如下：2 r$ `2 n8 q. Y% z( O" d
' Y0 R9 }: W# b) k
    在primary上完成写操作；
2 o4 P( A7 d5 B. m    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；  B6 H) C# h# I4 c/ N, t1 Y" b
    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；
$ Y5 D8 a2 e: ^2 l* j    secondary从primary获得oplog，获得上一次操作的记录；: v9 Y2 ^2 i! V# @2 E! m( B8 Y
    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作；7 c" }) ~  x. x% q: w+ i
    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log，条件为{ts:{$gt:t}}；$ w4 Z& n/ M& X" K+ k3 |' t7 S
    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；
+ g; `7 [) T& f) D6 S    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。% [+ Q; x: t2 r7 Y

0 K6 |5 Y3 i$ r启动9 N' f% ?* ~8 C1 p/ G

% M  O& L; k* w3 Y    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。
8 B& B: H' e- P- w+ c  Y. T- P& v5 @  t# |, @2 ]+ E! N" b
    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。9 N) y6 |5 c$ N, `- b. Q
4 w8 |; Z  Z. k. S+ }; c/ u; a( E
选择同步源节点
0 c) f- l/ g/ ^2 m! D! M7 I/ u1 S+ j" Q8 r( K; Z
    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：' ~+ B- T  |- ~/ [9 z# S

% l, I- h# r0 s' C" Y4 u9 ?5 wfor each member that is healthy:
, a) ~9 h9 L/ A3 p" g/ x    if member[state] == PRIMARY$ Q& j- ]# \1 ^1 X7 S
        add to set of possible sync targets7 [/ ^, }) n( ~  m% Y4 W
: s% w/ m- k+ ]) l
    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
0 W6 E9 u0 I' T7 ^+ M+ x% P: A. S        add to set of possible sync targets
1 L/ `! g, A: i! O  w) W3 _9 Z6 q' P+ a7 \6 [1 l6 \! {
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets
' q) @1 r1 B. w% u
+ u" S4 s; K& `2 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。! I6 b( s1 B* \; w
  a. `' T, i& R# z+ a
    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- r* K7 x* V, \
9 K8 [: O5 z- ?5 c
链式同步
# b' {3 {6 Y- l9 D( a& j7 ?
9 N/ R7 y# c0 F5 ]    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。
6 S0 Q! L1 H2 ^( @& |
) ^7 h7 l9 H: ^% B0 I    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？/ \) P: ?* C/ z8 ]
" k+ h9 a! ~' W5 o/ Y
    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
* t% d! g3 z) F* t. c2 M% F1 y1 s$ ]$ P7 X3 p9 {0 p
    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。”
8 ]/ i$ J0 ?5 H  J' p  A% Y! a% H* g6 x
    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。
  M3 N3 \! u5 w' |% J3 u/ s$ {$ E5 k  V0 ^8 O: j1 p) q
    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 Q6 `- z$ ~) M+ Q) l/ J$ {% S8 b) p0 Y8 c# X
    具体三个节点间的连接如下图：
8 S; y" z! ~+ S" ^. ~
    S2                  S1               P
# T5 X1 n( }9 R; Y
                             <====>
1 u& i2 L( t+ z3 I! W" a  M2 z
         <====>       <---->
2 ]3 A! o% ]0 g, r
# g! L9 G- M  E' {# a
    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。
7 Z# G" p* R" j3 t3 D
2 a$ N& v  q* `
# ]$ N4 S3 O" y0 gReference，& G7 l% ]2 b* @  H& g
) Q7 G/ g! l7 M9 t" |
[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
! _1 d. y, O/ nhttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/5 ?; @7 q, j+ I  r0 j
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。
7 G' Q0 T: g! X' J8 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 ! U  x) M6 I( X  x, g
哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。) h# r' \, T1 e5 q. N
可以偷懒不去搜索了。

# f7 T, Y: `6 F% `! A( 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
作者: 四处张望    时间: 2012-9-18 13:46
shengnan007 发表于 2012-9-18 13:34 , E, b$ q5 A5 L% O
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 k+ j) z: ]9 S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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