|
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。' B3 w0 I, F2 n" I4 C% I* ^
* S* B- |/ w5 A4 n/ E( Z9 b0 E同步
' z5 G: o& `+ `* W7 ~* ^* n. Q3 G ^8 K+ X/ O } R
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:
, R6 g7 T/ w+ h8 W3 Q9 J 执行op日志
( {) F+ P' P- k' N, V 将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)# j3 Q$ Z+ u) E6 F
请求下一个op日志
" d, {0 ^# m: R( Y2 n/ q% I" _) ]$ O( 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。8 Z. ]4 G! C9 n0 Q
8 g: x& p& `9 s 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. T! L4 r f0 L0 Y- V
2 p9 X# c" D3 P) @$ a/ O5 N
w参数
; J/ y) W# o Z% N3 C% b, x& C/ K! J# M/ }8 F4 Y: z. |
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:
* F' b0 S5 _3 ?db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
* E4 A( v6 [. }$ U% c: A8 ]. p' D/ b4 _, \
在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:
! }3 X9 M' o: y, W' A% B9 k" ^% E8 S3 f
在primary上完成写操作;2 X* M4 i: Q9 V/ {5 X7 d- H0 v
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;1 F$ p, M( S! t* ?( N3 ~, S
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 n3 f0 H* \; x$ ~, H* _, p
secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;, }# S' K, a+ G4 ~* @/ X3 \
secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;
: ?$ W/ X9 n. h* A* E" y# c secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};+ _ A) n' g" R2 q
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;7 q4 L% K- L; u% ?3 P5 d
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。) w- Q. V5 o% D- V* P% m Q( `
7 N* J+ o+ Y4 g6 l! s启动
/ _! n' v5 r1 z: k. F: l5 f
$ E) ^2 m _9 R/ z6 [$ w 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。 L! n& Q- j: M3 ^
% i9 j9 F0 L3 s2 N4 I/ L6 n% T
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。
0 {! a! L1 C; b7 e9 |: g$ E* d8 f8 m' ~1 P8 T
选择同步源节点5 l1 T5 v& R& ~+ h
( T g% R/ l" z6 S d7 c5 j5 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:
6 T! B# [ q* X5 }& X; X; f+ [( v" Q; {) z& V7 p
for each member that is healthy:
0 h3 F" ?: }6 ]& H if member[state] == PRIMARY: E: g$ w$ `& s, k& U& j
add to set of possible sync targets
7 G/ W/ G* w0 b+ ^6 ~$ _! }: A# K
) i2 b9 _$ e4 m if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
7 i1 o; ?8 t7 o& f( w6 p add to set of possible sync targets) }( e+ l2 B E2 j
0 R% H1 C" u- H; F' A& `sync target = member with the min ping time from the possible sync targets0 p1 D- k }. M& T& l9 ^' ~( z
) E- t6 C8 S* 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。
' O1 G. }# J* C% \' M
( I3 F9 u+ b7 \. o; A# h# q2 L 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。; A+ E9 ~# V! A: N B8 z, x! u
2 Y& V$ u! } S5 l2 M) }链式同步
, s; C p- I# a" ]1 I) v
4 l$ s/ u% N7 p0 H 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。
4 I% G5 d+ P. I' `+ B# `: C
6 z: t) o/ Z$ p' y/ 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?
; o6 o1 R0 a: ~% q( g3 I! D
( Q: V# q( c( X: s) ]: u! B: y MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。; }9 i. E+ ~8 o( ~. Z; Q# v
) k! u; V* o4 Q9 g6 K d 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。”2 e1 R5 W, S, ?& i9 a% _4 _
( ~7 J) V. `! g( g4 q3 T( m7 s 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# @7 x5 O q
: `3 i" F5 u# P0 r& z 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。, ]& y0 ]1 u; b1 G& ^! x* w& D
7 s* k6 _: g; Y% }
具体三个节点间的连接如下图:1 p, B7 G0 h& {3 o( K: V
S2 S1 P
7 h+ W9 R& @4 G2 @ <====>
# `9 G3 U% o5 C' O# j. f <====> <----> 2 ]+ Q1 R+ \2 z" V
: j ?, S/ a5 s. R: s: o& w2 a; n$ 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。. M. y! d( m' L) U, K1 O( f
# R4 T5 t% D" K" u" {$ ^# }6 I6 Y, ^* y' `: e9 z8 g4 x+ g
Reference,
0 G5 {! O% R* A2 t$ o; j( G* Y v8 Y, q+ d' h' I' h+ L! V
[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing; L9 N, |, i% J9 L
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/( O" E9 e! |$ E. ]: _
|
评分
-
查看全部评分
|