|
|
在MongoDB中,为了提高系统的可用性(availability)和数据的安全性,每一个shard被存储多份,每个备份所在的servers,组成了一个replica set。
: g4 }% z7 `) E$ A& a. M- F# @6 X7 |9 `6 f
这个replica set包括一个primary DB和多个secondary DBs。Primary DB由replica set中的所有servers,共同选举产生。当这个primaryDB server出错的时候,可以从replica set中重新选举一个新的primaryDB,从而避免了单点故障。
: f8 \+ B9 }& P( A
3 ~+ S" \3 a& Q 因此,了解replica set的运行机制,首先就要了解,在replica set中,primary是如何被选举出来的。6 n, k4 N8 {* B
" T6 E0 w4 l4 v2 ~# g8 B' P7 ]; p
假设我们的replica set有三个节点:X,Y和Z。这三个节点每2秒会各自向其它两个节点发送一个心跳检测请求。比如X节点向Y和Z节点各发送了一个心跳检测请求,在正常情况下,Y、Z会做出回复,这个回复包含了Y和Z的自身信息,这个信息主要包括:它们现在是什么角色(primary 还是 secondary),他们是否能够成为 primary,他们当前时钟时间等等。- y# A8 ^) v2 W9 j& V: v! m
% g% \; u6 A% y X节点在收到回复后,会更新自己的一个状态映射表,更新的内容包括:是否有新的节点加入或有老的节点宕机了,这个请求的网络传输时间等等。( W# x! B+ {6 m! Z! h; a
' J" M2 {* X6 a8 C 这个时候,如果X的映射表发生了变化,X会进行如下一些判断:如果X是 primary,而replica set中的某个节点出现了故障,X要确认它是否可以和replica set中的大多数节点通信,如果不能与大多数节点通信,那么存在如下两种可能,一种是绝大多数的servers都出现了故障,比如宕机了;另外一种,就是replica set中网络断开,形成多个节点集群,每个集群都不知道自己被孤立了,这种情况下,每个节点集群,都会选出自己的primary,从而导致整个replica set中,出现数据不一致。为了防止第二种情况的出现,一旦X发现自己不能与大多数节点通信,那么它会把自己从 primary 降级为 secondary。0 W- g G# t' Y
9 N3 n( O3 t$ D, Z+ L( D' b, I' o降级
7 d# b% Y8 r5 ]" w& q
3 W0 {6 C$ N* a 在 MongoDB 中,写操作默认是 fire-and-forget 模式,也就是说执行写操作的时候不关心是否写入成功,用户发完写操作的请求后,就认为操作成功了。
1 Q z$ V W" S. l2 A
' M. b# j' v1 O* n3 H% R+ O2 M 在X节点从 primary 降级为 secondary 的时候,会存在一些问题:如果用户正在执行fire-and-forget 模式下的写操作,这个时候 primary 降级了,但是用户并不知道primary 已经降级成为 secondary 了,继续不停的发送写操作请求给这个primary节点。这个刚刚从primary降级为 secondary 的节点,本来可以发送一个信息给用户,“我是secondary,不能执行写操作了”,但是由于当前的写操作是在fire-and-forget 模式下,用户不会接收回复消息,所以用户不知道这次写入已经失败了。5 U F. X! L( h) I4 @
6 u+ z1 ~5 W2 L 你可能会说,“那我们使用安全写入不就行了”,安全写入意思是说等待服务器返回成功后用户才认为写成功了,但是这对写操作的性能是有损失的。
( X) T5 [9 g! T% g- T# I, G3 v
. V" D8 q' d k5 Q" S8 q' I 所以,在一个 primary 降级成为 secondary 后,它会将和用户之间的所有连接关闭,这样用户在下一次写入的时候就会出现 socket 错误。而客户端在发现这个错误之后,就会重新向replica set获取新的 primary 的地址,并将后续的写操作都往新的primary上写入。
, C8 c- U. Y. Y7 ^) ?& o: p4 i! D; K! r! O/ H& v, N1 r. o3 V( ~8 ?, C
选举. j$ X/ M5 d5 T& ` ?' E6 x
" C. l$ J" D2 G$ U4 p" Y
我们回头再来看心跳检测:如果X是一个 secondary节点,就算X上的状态映射表没有发生变化, X也会定时向replica set中的其他节点发消息,检测是否需要选举自己成为 primary。检测的内容包括:replica set集群中,是否有其它节点认为自己是 primary?X节点自己是否已经是 primary?X节点是不是没有资格被选举为 primary?如果以上问题中的任何一个回答是否定的,X节点就不会把自己变成primary,然后隔一段时间继续向replica set中的其他节点发消息,检测上述问题。0 W* W+ v- s% m$ N0 ?! O) E
- V3 l. C1 d6 _- t* [
当确实需要选举一个primary时,X就会发起选举的第一个步骤,X节点会向Y、Z节点发出一条消息,“我想竞选primary,你们觉得怎么样?”
7 v- {1 D# j; s8 ?) W6 W1 u8 m' X
当Y和Z收到X发送的消息时,它们会进行下面几项检测:Y和Z是否已经知道replica set集群中有一个 primary了?Y和Z自己的数据是否比X节点的数据更新?Y和Z是否知道有其它节点的数据比X节点的数据更新?如果每一项检测都不满足,就说明X最适合作为primary,Y和Z暂时回复一条消息,“继续进行”。如果Y和Z发现上述的问题,有任何一条满足,就说明X不能作为primary,它们会回复“停止选举。”
) i9 X+ R3 U* G* F& p: O% o
1 q$ D& ?/ n/ L X从Y和Z收到的回复消息,如果其中任何一个节点发送的是“停止选举”,那么X会立刻取消选举,继续作为secondary节点运行。0 U# m( C7 ]. I6 c2 M5 [
: T: z9 X* W! o' R" i; e, e) \/ a X从Y和Z收到的回复消息,如果全都是“继续进行”,X就会进入选举的第二阶段(也是最后一个阶段)。
# A+ w" @& W, c* B1 i& Z; h! n3 C& F4 k3 @% o2 |+ [* L0 d: O4 q
在第二阶段中,X向其它节点发送一条消息,“我正式宣布我当选了,已经是primary了”,这时,Y和Z节点会进行最后一轮确认:之前验证过的所有条件现在还成立么?如果确实如此,Y和Z节点投出赞成票,允许X当选为primary,同时X得到了election lock。Election lock会限制Y和Z在30秒内不会再做其它投票决定。, e/ A, X( E0 e; d% ]
; M6 R2 a8 \5 I9 h2 R; x
如果Y或者Z节点的最后一轮确认没有通过,它们会投一个否决票。只要有一个否决票,选举就失败了。
$ n/ U. r( G- w( q
4 V6 x. w( n% ^5 s 假设Y赞成X成为primary,但是Z投了否决票,那么X就不能当选为primary了。这时,如果Z想发起选举,选自己担任primary,那么Z就必须获得X的赞成票才可以当选。Z必须获得X的赞成票的原因是,Y给X投了赞成票之后,得到了election lock,因此,30秒内Y不能再为其他选举投票了,也就是说30秒内不能为Z发起的选举进行投票。这时,只剩下X能为Z的选举请求进行投票了。. o( Q; {- ?( [; |
) v0 I' b8 r8 G. l 所以投票的规则是这样的:如果没有人投否决票,并且选举对象获得的赞成票超过半数,那么选举对象就能够成为 primary。4 u+ M! U$ `2 a3 c: r
$ \, S! i" k, b% T/ h
; E2 j3 W+ o/ S, N; ^
Reference,6 y( x( B" s# |1 G
( J! z8 O4 i9 e' l5 w5 A# {. \[0] Replica Set Internals Bootcamp: Part I – Elections, F( D2 N+ B0 r7 B9 W5 }$ _: a7 x
http://www.kchodorow.com/blog/20 ... p-part-i-elections/
3 L4 `- \8 ?* c. x2 [& S; J ~ |
评分
-
查看全部评分
|