|
|
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 w( e- r" ~/ T$ _: q: _' x5 X
" G2 B0 J) b/ w' w
同步
% Q' b3 g! _& i. f9 P/ E3 q' e! o9 W( o5 n1 Y( 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:
6 k! P8 X3 u( }: h 执行op日志& s& i2 {* D/ @; f- H
将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)2 @3 I. f* j1 p" s
请求下一个op日志
4 |3 X; i* t1 ]* i* [% G% j# x; Y2 {
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。
7 K9 U; e: [: Q4 k2 Z- Q6 a" g& q; Y8 J
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。/ {& _! A0 g% ~) |( `
4 a" t4 U( j g9 ~: Qw参数
: a2 a) b5 E# x# K' |! c# x& B: I
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:2 H; B4 J1 x) H1 _' ^% W- ]
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})) A0 h- H# Q# Y) R! m$ ?4 q
; W7 L1 S3 _ d, V$ n I 在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:
: P5 Q( W4 Z( |- t& A" L5 s& B& u2 U: b; W% b2 b2 H6 i
在primary上完成写操作;3 @; g+ D; k4 m/ I/ f0 o- Q
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;* [! O, w' ?' K$ 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;
+ k( ]. J3 \% z- L secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;
# u \8 s, i( {, V% m4 p" N# o( B secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;
* z* {2 F" Q3 a( F secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};2 |( y& I0 C& \
primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;7 L8 P. y6 b% n' j9 Q
getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。. t4 B/ J4 }% k0 z- C, y) F' L
" m4 `) Y$ q% E/ o- i
启动
! w; {7 I1 g% W/ A# U& ~& j+ j; s% t5 B& R! j F1 C1 n
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。) s! `- M: s* M2 |' Q
& ~3 U% G& {, v7 v. M9 _6 W q
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。1 b4 E' s7 k1 S4 G/ _6 P
4 X; ]' [( b5 Y' A+ s选择同步源节点
3 m. a: [* v: j+ M: V* o. h: z7 |% o0 E7 |3 |
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:
; v3 l V" ~+ v; p0 T5 v7 G
; K/ f1 C8 t# ~9 wfor each member that is healthy:
; y! |) y( [( C; Q if member[state] == PRIMARY" g, g q: _3 a, \$ }& T
add to set of possible sync targets
, R, t; W. H, s3 f+ V- }* U: l0 G: a. o+ Y, |
if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
2 O- i7 g! b. F! r7 s add to set of possible sync targets
. h( a& S2 _3 g1 S# P4 e) c5 ], C1 J$ C! x
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets
& b9 P$ R0 y; o g& `) B% p3 t/ `. S8 ^" V1 g& M
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。5 F( o1 c! k4 I1 y2 i- u( f5 H
/ F1 v# e3 `5 y0 N3 _2 T5 D8 e
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。
6 Q5 b9 ^* K0 a; Q& O$ X, ~) W6 \$ z$ G
链式同步" r; e% B; ]7 L/ p; W$ S9 i
& K0 }9 J8 S- |+ [* x4 O
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。" z2 x# Y( s* }% u% ^$ E. I
5 w& E% d% K6 D& s7 }" c1 T/ j2 J
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?, m, Z, F# E. x4 s7 N
+ a5 N, V6 q4 h& { MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
/ x% C9 M3 ~+ }& ^/ l0 a# o0 I
4 w/ M3 V+ R* z9 [; o2 S; e: h 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。”
* h& g2 `# d5 N( R
8 x0 M4 v3 k, 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。
+ {0 u6 v; R, c* ^0 U O
" I( |1 i" Z8 I6 ]9 {! ^) I 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。
" o" H) I9 K4 Q+ I8 y. z% _2 o" _: ]& O
具体三个节点间的连接如下图:
6 i. \6 x( K$ J- [, y S2 S1 P
0 B' P' V) R8 W- F& f7 K% v _; Z <====>
$ p7 X$ i& F. j5 F <====> <---->
4 \. y& [$ E! z9 x/ L
) R: @( K4 N! 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。
5 h6 W4 F5 A' {) O3 n1 ^. Z
; d8 o+ B# x# M% [% [+ m1 [# H, F1 F/ X9 X6 \/ G
Reference,
. T3 z) [% n" y) B# W% K4 N4 `% Y% y$ H9 s* Q
[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing3 Z; U8 ]5 C% W7 R6 x3 ^
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/4 P! \& b- a$ U
|
评分
-
查看全部评分
|