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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。8 ?# W- j& q J; H" m! y1 H
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同步4 o9 A" m. }0 a: ^/ P3 d
" D3 q. j3 c! t& d. d 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:% e3 Q, r* C) c0 W6 p0 T
执行op日志
) d0 y8 v, p1 K7 D 将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
; j. B8 W% P" O( s 请求下一个op日志
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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。" y9 J( w6 q0 ^" d! L
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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。) l- r( h& t( ?( k' n2 ^
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w参数
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, |1 T; j/ f& u; J 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:+ i n6 @; K4 J' c. B# e/ G
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
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在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:/ o% x4 s, A1 e1 A2 Y2 b0 K
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在primary上完成写操作;2 \: f/ B5 u l( V" b6 h" ?, d
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;6 {! V. Z9 i) f" m0 d% M3 K) z
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;* f( X3 X! K( v2 E8 Q. U" I$ Z
secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;! ?& W2 _# j; o
secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;
# C: t" V, Z" b" S, ^ secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
5 \. h( I1 w# F5 _ primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;
7 c4 ^- S. |5 I/ ~, A6 l1 m getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。
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: E4 ?) I; I" W% Y启动 [; y. h8 m1 y( |
" ?' g* B7 t1 J& W
当在现有的某个replica set中加入一个新节点并启动时,这个新节点会查看自己的local.oplog.rs collection,执行一个叫 lastOpTimeWritten 的命令,查找到它最近的一条被secondary同步过的写操作。: U* F3 d% q2 z( ?6 w: ^3 {" a9 t9 Y
: |5 L, S, t$ {, V: m 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。# y3 ~5 j' ]) r6 A) t$ c# c
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选择同步源节点( `7 U9 I% w! w# D- p. P" Z
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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:" [7 |* @, \1 B' M/ S' P
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for each member that is healthy:
) {! ~2 j3 h9 Q if member[state] == PRIMARY) T2 U- j% ?& `8 N; R5 C6 F
add to set of possible sync targets
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if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]9 u8 Q- H+ Z" J% O. g. Y
add to set of possible sync targets
! f4 Q9 K3 G& b( V9 N- Q6 f. e
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets! u' d' o& o0 B9 I7 T% g
# Q ]- L5 J6 e 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。
* r5 i0 u0 ]1 u3 _' d! \& ^( e0 S
5 q8 F, b( `& z5 }) r9 j 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。8 A& g0 G6 |3 g9 \
* R( j& Y- L7 D. B- ^$ `% N链式同步; k, d2 K* c# K8 B
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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。
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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?% f, V2 S8 p& D# I! r* K
& K# @! C! Q. f4 B MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。1 T2 D) d/ T0 t8 `# S% e8 L+ p' X
7 ^: s0 c9 Z1 T' N* ]! h5 m8 K% { 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。”4 b! r4 S/ P5 ~: Z' G G6 C
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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。
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c0 O( h$ m+ n3 @9 T6 p- I& r: m 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" `! L1 }4 u0 a& C2 |; I) Z
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具体三个节点间的连接如下图:
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<====> 1 P ~8 E3 b" n8 F
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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。% y6 I0 M: ?9 _1 S& a
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Reference,
, [, Q- b' a, J- e4 }$ y( [ b+ C3 G* ]: _
[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
' E5 ^9 \" s w V8 rhttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
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