|
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。7 C! e% [3 m0 ^
& y P8 c1 i1 F0 |8 Z6 A
同步
; M2 S! f' }. g3 U3 ^1 r, I' g, X
0 B. W8 K* ~; s 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:% _# a0 E8 u6 h O, P4 j
执行op日志
$ S: b) j5 d( Q! J. o: e 将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)2 E7 q' o% ?! M8 Z+ v5 B2 R
请求下一个op日志
+ l* Z4 o$ l9 `' K% |7 s D; J- u6 ~7 V6 u. Y0 N( h
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。3 r9 r, K8 B7 {$ z6 j( M8 V
2 z& b' O3 {0 t0 w/ y& ? f9 F2 V
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。
$ ?; n0 r2 N7 T% s" }/ ~' }, W- _5 }3 s& }; u' _$ P A1 N1 I
w参数6 D+ _8 R5 x1 ^5 r3 P
- f6 b& E" l( I1 R5 X
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:0 e: a4 i7 F5 K% [/ v9 ]
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})* R" r7 {, X6 r/ J
: A4 T2 h+ A4 m) X5 P1 ?$ k- |
在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:
9 ` P; R+ \4 c+ S1 f6 c5 ~2 y, a! z0 S$ F, `! `+ Z
在primary上完成写操作;
1 H* H7 ^- S" U$ @3 s. p& h) T5 E; e 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;( |3 B$ m% J3 D( B5 q5 u' ?
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 A9 v& J! P! d6 }( F secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;6 I8 V4 D# B( T( S9 h b
secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;( N( `6 T2 p+ M6 p t& p
secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};$ N# l* k3 A, m6 u; c3 ]
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;
. N9 J8 H# W8 T 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。& b9 d! s7 c# @. k! J
9 m+ }( Q: x4 g; v8 Y' s
启动
; ~% ~& [8 v4 W! }* H1 F+ F6 G- q) Q( G* o3 A( B2 T
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。
) T; ~5 d9 ]; l, v% J v# d* W; e
" m# S0 k0 R) u; ~ 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。" D& a2 f' o9 v: x3 C, M* f9 n
, @/ V5 X$ j" X0 v选择同步源节点
0 {6 r- O" v/ M8 p/ q0 |
# k; E# `# R$ u/ h7 R 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:) F4 R- G- t# E+ C" _! N! ?$ j& i1 c
: N. _/ {3 H# m$ r, xfor each member that is healthy:/ G' d3 a5 F! a' ?- I, C, K
if member[state] == PRIMARY
( q ]& h0 s* j- c9 ? add to set of possible sync targets
$ s7 }* [) j% k, N: p2 X# J, q( M2 G4 g1 ?0 C: Y* ]% g
if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
* j) y' o% p7 O add to set of possible sync targets9 W3 n$ J; _& y% B: o
1 W% @+ i% r5 c8 Z Zsync target = member with the min ping time from the possible sync targets
* [% e' ^1 h- B* l* T8 `4 {6 c% {' Y+ o- E6 A" ~+ j- x
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。
% Y+ s! R/ ?8 O; ?( z9 R% F/ | |* B' W5 x u( 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。. P. C. @" H& ^
8 ]: h7 W- p' @" m3 m
链式同步
8 [0 J9 b8 R9 S6 }- M' p9 p* @+ x6 |; O: }) d* `0 c
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。
& \; Q1 {3 A6 ~ L) f9 C9 a: J+ K1 @' V5 u3 x
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?
/ ` n5 Q! i/ }: n" v$ u A, |
+ V& ^. k. Y) m9 Y! L# ~ MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
: ?7 ~1 u% J. B3 M; J* U8 Z5 E) _' y9 t5 s8 Z& b
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。”
9 i; P c, y# M) _2 c1 U
; x1 i" K9 u( v; 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。4 ?4 ], f3 a9 S& T! j
/ o# G: i. m+ s0 s 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。
* c( T) C4 d3 H! ~+ G5 y) S/ M- }0 E- A: k: F, h
具体三个节点间的连接如下图:. U. [5 A7 F+ T$ H8 u0 H+ |$ `
S2 S1 P A6 N2 `) G& I5 D
<====> ! [: z( I/ z3 q4 c8 l
<====> <---->
& V6 q: w! _- ]& K, K$ s2 K) L# G R& W
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。( p1 O( c% Y/ ^- w: f& O, F) f
7 F M- J! Y- ^/ F9 W
4 J$ i! Q+ ]' C$ ?0 D
Reference,
9 ]; T, G3 X4 o, o) p$ R0 Z8 _. l6 j$ j1 h7 {' Q" c
[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
2 P/ V6 T6 d0 _: i- Whttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
& J: ]4 X1 j1 I3 C" V) e |
评分
-
查看全部评分
|