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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。$ K9 {8 N! z- V) ?3 S6 x
* p2 {8 U. }# [6 |
同步1 t( X. l  F3 F0 f
8 }# x& C2 \8 r0 x" i; O. K
    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:8 }: D! g2 {  M- ~
    执行op日志
/ m3 i6 I0 j8 [* e9 E' N+ g    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)- `0 F4 J/ Q; n& f. o" h
    请求下一个op日志
& Y6 |+ B3 v# V. E2 C+ i% v" _
    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。
* V; U7 U1 E$ {0 j- Z5 U1 o/ K; W1 e% z8 U4 C
    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。
8 f* m* j; J+ ?/ t$ _* Y5 P. [6 N# ?+ g- ]( y
w参数
$ _+ x, R9 G: D2 C5 q: P0 W( `4 Q6 n' ^( 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:
* J7 p. E" y, D5 ]* \db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
' F2 ~9 I7 G! w8 F
5 b1 I$ h0 u4 F* H    在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:* L- ]# Z" l8 E
/ s7 ]1 G7 }! t2 B) x1 D' ]  Q; I
    在primary上完成写操作;
- h- Q% K# w8 s9 y5 G; }    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;
# G$ C: ]8 M8 b% \: s5 P) e6 L7 E    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;
1 \5 t9 e. y9 B- l" W, y    secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;0 a4 S* G& o8 b4 ~
    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;7 \4 F5 K: j3 q* b( P6 s
    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};! b8 I0 G+ ]3 w: o0 n
    primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;2 B9 L5 `+ x3 q( c
    getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。4 e  i$ E8 E+ r$ c. Q: X1 @

/ ?7 ?6 @  _9 V3 m( F( l$ O启动
/ M4 Y2 a; ]& i; a& n4 L% l8 m4 O$ s+ }+ C1 ^2 T
    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。4 l  {/ t7 C' ~  v
- q9 p6 n- E. Z8 H8 C% 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。- p5 n! r# u) `6 f

# L! _% f9 C0 w' @" {选择同步源节点
# M% J# b# e+ i+ E
% X+ H4 W& r/ r- H. V6 s1 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:
9 f; ?# K+ N# J9 v
' |" x6 E  q7 m6 M6 T: Cfor each member that is healthy:
1 n% z. ^. {1 i& p  Z    if member[state] == PRIMARY
4 B9 c6 C. s) u        add to set of possible sync targets0 P& R/ ]  {; a! z9 G- ]' X  _4 `
+ e" J# x. J" w( r2 m7 k: H
    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]3 V+ S; F) f  i1 M3 Z! I
        add to set of possible sync targets
' ^7 N' {* ?9 F& |
. [) O' K; ?  q4 ^) ~  Q; Csync target = member with the min ping time from the possible sync targets( }+ s# C  S; i7 o, N
1 I+ |% a0 V; P% b7 N
    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。
% A  E. L# I2 M! J# f* G, ^% x9 @5 H0 _5 Z# h7 W  N
    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。7 j  F) T3 m  l5 g3 Z
% X) X- C6 j8 A2 `0 H# Z* Q
链式同步6 u0 n2 E% |' |. [  |7 F4 r
+ ^( N, c8 g6 }9 k& H5 ~! H' X
    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。
) r) b+ K8 ]6 L$ i8 Q. b4 K% [% N% ]; H
    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?
1 L0 R# `) t* S( a% Q
+ R) T% U$ U- f* j    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
% n3 E8 M, d( \  ]4 A. r' a( Z" I( V; E1 C5 x1 `
    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。”
- Z% I+ B+ d* j
4 D/ z. h1 ^# [/ T/ G/ L, k    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。3 n  K6 J- i  A. B
1 ?" P. e6 O8 f/ b3 [4 C/ ~
    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。
! a, {' o8 X6 [) M( g! H/ L3 S& `  H& k! H" \8 _; L
    具体三个节点间的连接如下图:
" ]2 X5 R/ d3 G# Y8 x( V
    S2                  S1               P
; I- I8 P! n% I7 ?# p) [+ [
                             <====>
* L) _7 L  J# A/ {( t- Y+ y
         <====>       <---->

. i0 ]( M% P2 j( c" A5 }9 s5 E+ O" `
8 t% }& t# I7 |1 d    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。. v' p7 z( |( r! K6 L& J* k, q# _0 M
3 c  y0 N9 b4 _& |* k$ j$ i
4 S0 c- j  m; a4 U
Reference,# G. l) Q0 K/ J$ a4 d9 K8 h8 C9 W6 U" }

5 X7 ?0 u( N5 l[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing* _% ]4 B( ^  ^( I, H
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/+ ~7 |' u) _# `5 p! I; Q

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  • TA的每日心情
    慵懒
    2026-2-25 18:51
  • 签到天数: 1670 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。9 B( ~, w( ?- K1 G) j1 S
    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
    + {- U1 g5 k; p; i# [哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。
    0 ?2 j. w& ]) R, N. \可以偷懒不去搜索了。
    8 `7 W9 s( E2 C# T
    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
    慵懒
    2026-2-25 18:51
  • 签到天数: 1670 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   r' w/ y1 T8 M+ w! j2 E6 x* A7 r* Q7 x. v
    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

    ! p) `, `0 L" l) Y/ f( [' z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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    GMT+8, 2026-10-6 09:05 , Processed in 0.057051 second(s), 18 queries , Gzip On.

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