|
|
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。; b4 j# D1 E: h; Q! \+ {
, `$ ]9 i" T2 j$ C0 w* ]+ F
同步; m1 d/ f& C. W8 H* _+ Q
( f: f/ |, @( t! x: [ 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:/ ?! A x4 A5 D3 y1 a; l6 J% G- w
执行op日志
/ W# ~& I! w& a0 b0 C" C 将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)0 w9 A9 v/ _) M2 ?, _" ~& V
请求下一个op日志 |" ~, l/ z% s! A, a
5 T0 J- T. e4 W6 L' B
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。
1 q: L' p8 V) D; o
% l# ]& U6 q! u6 R' ]" q; F% A 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 y- c* ^$ V* k$ O5 d
% {4 U: n& l) x0 h, nw参数
9 I4 ?' R& L6 M0 X6 \8 W( d% o" M* u8 N2 n
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:! N- r7 v3 t! Y, o0 N/ P" {
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})5 l4 m1 C; H7 d3 ?" _
1 c, V/ @1 Z7 e9 u# A2 R 在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:& h A- S3 j% A2 j/ X
f) x. J- g- w m
在primary上完成写操作;9 K1 u( v1 ?2 g7 L/ S" J
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;
/ y6 F+ x5 x$ j T+ 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;
/ @( r; e7 `3 r/ V% H: K' e$ i9 S secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;
; c, m u5 U' U9 |2 l3 L) ^ secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;' g% `+ ^# f0 x' t6 e7 o& P4 _# u
secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
2 q: [) q- g* x+ ^ primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;2 v! G g3 d+ T* ~
getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。. t0 c. t: d+ Y, s, F" f
7 _4 Z, q/ j) B& E8 L- c启动9 \" F5 ?$ p6 G
' i4 r- v7 w! f; w5 M( Q: ?% O 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' u7 j% H: c1 |1 z' ^; Y) Y" M: z) {- k
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。
) x; x/ Y2 n7 J( c* l
1 I) x% @: `, L% f4 T- F选择同步源节点
+ l1 F9 i5 N6 V& L/ S" x( R$ F; C5 V& x+ X( ` h
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:: o9 t/ S. I# i5 u" L. y- E/ |
9 M6 S* _! m# r. ^8 i( h- U$ N
for each member that is healthy:( P( V& a9 E8 K: ?/ W- V
if member[state] == PRIMARY' S; `. g$ [, N( t% \1 H/ G6 x: Z
add to set of possible sync targets; h H+ p! T+ ~; n
5 t$ d! s# K! K; ~; D: [ if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
3 o+ _8 P# M6 v# |+ f add to set of possible sync targets0 `- J* @$ k3 E# L+ ?* f- k
; s6 Q; R7 V9 a7 {$ y* i
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets
0 m/ S9 v2 n' Y' n/ L: e8 w# o! h5 ]: T- [
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。
7 h3 n' k7 O3 B. N K t. Y/ H5 f& l# k- R9 c: ^8 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。
( M0 k% h" r* p; F. U- S% m5 G0 G8 [! j$ R$ k* e, B6 w. H
链式同步
9 H0 k! t7 h9 ^2 A' k# B6 z# A1 ~* d! f; O/ U: C6 f
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。0 ^- G) N; D E
2 c" `1 W2 q Z2 f$ H) Q
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?- e- k8 e0 f7 C, [0 g) b
; @- T; Q; p/ d9 ^5 _ MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
. ]% u; o& c$ @
1 T% m, D4 W0 ?' q 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。”/ S. M! p! @2 }7 u$ [9 r* \; \2 b
9 h5 o8 D8 l4 I- P6 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。
6 D; K! N; g7 y7 R: `: U) d. K( K3 Q: V! Y5 o' Q' y
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。+ w/ c( N( o" U% N
" O4 X( K. l. D" O3 n 具体三个节点间的连接如下图:% {) Z; T; p0 E
S2 S1 P 8 m" L; @# e6 w2 C1 a) W
<====>
. U1 K: L V) F& I" \, d <====> <---->
: ], B5 `1 C7 D' W5 e: B ~. d+ f- o; s% ^. g% e9 F5 p# U: y/ F
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。
( | C' C+ d1 \ m/ { Y
) z! A5 s; P/ A: \( M6 o
9 E" i; o8 \: x7 x( iReference,) B* {" T0 P9 M, Z+ H
4 d" \) M1 B, {. R[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
$ l$ p8 ?$ ]3 d# |$ p# ^http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
. w7 V1 l: a; L* n |
评分
-
查看全部评分
|