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[信息技术] Replica Set的数据同步

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楼主
发表于 2012-9-18 13:20:29 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
    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。* o  n& `$ ~" h! Q/ G/ B1 v
, f0 q/ V# t* o; o- H5 s0 E
同步
$ h) h5 g6 X% H5 z, i7 {
1 F* B# Z  F7 f  F    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:
- h0 l! |7 O$ E( I2 W5 {" c( z    执行op日志" C; l* [* b1 L( [5 k
    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs). m' C7 p+ M, l8 G* W
    请求下一个op日志
' o# E0 H  \. n) M# K5 P  `. d  l- ^$ \  ~
    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。
  z( W7 _' p2 ]7 J5 g0 k9 z) ?
0 s3 P: j9 ]6 w. V+ Y4 M9 m    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。
6 h2 k! a$ w2 G# c( [$ m% o; r5 |: V) x+ C
w参数
* J( n5 l  i; Y/ l$ N5 u% v4 X0 ^7 @
    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:/ \4 a* Y+ ^4 m5 n
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2}). N, U' y. x; v7 @" l" ]* c

4 r) R+ J- T8 A$ [. ]( u# {    在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:
' D  c% y' c7 ^# a
3 h& R4 q2 w0 k    在primary上完成写操作;
$ _$ X0 @1 u  V* I' W    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;4 Y/ _: o% @" z3 ?9 Q: l" y/ b) P
    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;
5 N/ S$ _+ d8 L    secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;8 G8 O: y' K# ~3 Z% M& _0 G, Y  w
    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;7 ?; k' l- _8 v
    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
4 Z, g. ]2 Z/ a3 O3 N- w    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;1 S0 z- a7 ?: ^4 n8 e7 R6 }/ A7 r5 c
    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。
1 `* i, G' ^" r9 X! {
* O5 _) W3 a3 ]/ r启动* |( E  K: ^2 y. q' G" \2 t

/ \3 O# s# ^. D% P! y, S    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。
  {- R/ @9 c2 T' X
! j# H9 h$ s5 V: M* `' C# A    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。( M) c% p7 D: e$ @& s) K. ?- l! e
- h5 F/ s& w# D
选择同步源节点
: U9 F5 ^5 L. |# G9 P* g7 m! m# Q
    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:, Y: j3 g3 t8 }* ]& d

) O: x5 R% q" i; n6 }for each member that is healthy:& N: e' l- E0 p$ w6 O
    if member[state] == PRIMARY9 n& t0 h+ o6 K4 a
        add to set of possible sync targets0 j# i9 B! c  z; ]2 F) t
; V3 Q/ l4 X5 K' F* ~" {7 t
    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]- U/ r3 A$ G! P0 E1 {
        add to set of possible sync targets. @# \5 F& v5 g, n6 x5 U, f9 L

2 {0 i9 N/ M5 R. o0 J+ k# ^sync target = member with the min ping time from the possible sync targets! ?1 M# Z9 t" m5 k
, _* N! a( b+ e3 [2 s% e8 j
    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。' _8 m! N: j" S1 T' V+ R4 P
1 M- Y# _) \5 d, ]
    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。
4 H% ~9 Y3 D' u/ w5 _2 I( m1 e% n5 a
链式同步/ K1 S+ ~  M- ~3 t, ~

* w- @, C! _+ R- S. L    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。
+ m7 \1 q. l6 m6 s9 C0 Q2 Q4 Z: ^2 ]- L, f: q; \* n! u( C, y; Q0 S" p
    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?# ]( r* C* R9 c, R' [1 Q, o
6 G" ?. D, m, ~6 X/ u% p( Q2 L0 m
    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。. D% o) x5 S1 \; {5 V7 z* {
4 y/ W2 K& f; P/ |- f0 a
    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 G" d% ?& x; V( W) m% R% J9 \& q
; t9 _, p( l+ W2 [- P# {0 Z    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 Z( \/ k5 G* D1 p8 Y- o# f3 u! Z* L& x% @. A$ H+ _0 t
    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。0 |4 u1 C; O) y
1 |! u- q. `  h$ V& ]
    具体三个节点间的连接如下图:
, G3 y1 `- n4 m$ [
    S2                  S1               P
5 A1 ]4 [0 r6 h- C- r! C
                             <====>

% P" B; n& [7 K, s
         <====>       <---->

0 I: D2 h! s! g* x
2 v: H$ L1 J8 Z# L0 N9 [. j! L- l    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。2 X) m: b& y. b. _8 f1 `9 \

3 b% h) C/ `- ^. F
0 s) j+ J9 G7 x3 m) mReference,2 R/ j$ H/ k  n7 Q5 h0 C
2 I# t: N5 D* ?' A$ V# R
[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing. V* G: P2 l( g6 I
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/8 V% v% n  C/ ?# M2 H& U( ?0 d# `

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  • TA的每日心情
    擦汗
    2025-10-23 19:40
  • 签到天数: 1667 天

    [LV.Master]无

    沙发
    发表于 2012-9-18 13:33:28 | 只看该作者
    哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。( h9 V- s  W! ?+ e3 j4 L
    可以偷懒不去搜索了。

    该用户从未签到

    板凳
     楼主| 发表于 2012-9-18 13:34:48 | 只看该作者
    四处张望 发表于 2012-9-18 13:33
    # e* ]6 i& E3 v哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。% A9 }7 I0 [2 }$ l2 y
    可以偷懒不去搜索了。

    * L! ^' ?# f9 g: r; b3 l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
  • TA的每日心情
    擦汗
    2025-10-23 19:40
  • 签到天数: 1667 天

    [LV.Master]无

    地板
    发表于 2012-9-18 13:46:57 | 只看该作者
    shengnan007 发表于 2012-9-18 13:34
    " w+ W. a6 B. ]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

    . S) M4 ^7 x4 C) Z4 g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

    该用户从未签到

    5#
    发表于 2012-9-18 14:44:18 | 只看该作者
    电脑小白路过学习。。。

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