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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。
- E, _0 k2 w0 E; S w( w/ K. R& p) g0 ~
同步- e' G+ t# V% u
# D" q P8 }5 `, P2 {& N3 c0 s6 R( M
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:2 K& l& S0 T, L7 ~: m: x$ R+ u! s
执行op日志9 e& E- c3 K- b! p: X
将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
3 w3 x- O" h. s. U6 I+ ? 请求下一个op日志
3 u6 c" ]! u2 i# G' a, R5 e
8 u' R4 m: L( U6 _8 C5 s& i+ ]7 {1 z 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。
5 G% Y2 v( m2 Y$ [) d' K
0 L5 C) D) |) Q" ] 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。( ~% R0 O- {0 N
3 @5 M9 d. i9 j' l
w参数: P2 q. f$ Y, i* y( R
: v! I* J% @, d1 `3 c2 b
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:
* @( A: }" V4 T; ]% |+ p+ bdb.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})7 i# } N7 u# a
& D Z/ O$ j. _7 d: u
在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:
# S* [1 e, D, r" Q& i& ]; w/ h1 ^
在primary上完成写操作;+ f* P3 m9 n% e8 j5 ~
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;
. i& m3 \3 I' L; v" C 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;
8 c, ^4 J" b( W2 T# e& T0 ^ secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;
1 v% m6 `* _" c; m secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;( N% N: g5 E- s- T
secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
* V+ Q6 Z3 k" _4 o' ]0 m+ B% W primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;
' x1 c( r8 B0 p1 e getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。
1 S3 I6 ^7 _, @# ?2 x4 [# ]) ?- B' t \" k8 t _
启动
- b; ?9 D2 G8 e4 q( p1 ?9 |/ E" G1 m8 |5 c" g! u1 n0 {, ?
当在现有的某个replica set中加入一个新节点并启动时,这个新节点会查看自己的local.oplog.rs collection,执行一个叫 lastOpTimeWritten 的命令,查找到它最近的一条被secondary同步过的写操作。
' o0 b' l: ]8 n; w
7 d" Q8 w0 ? k" b0 S! b7 c1 q# b% j 这个命令会返回一条oplog记录,其中的ts字段就是最近一次写操作的时间。如果一个节点启动的时候,oplog里没有数据,这个节点会同步其他节点中的所有数据。
; N* M3 L3 h$ {# ?* [2 }
6 @- v( S; G p1 z& [; j选择同步源节点6 S! \+ s8 N" d/ L' z7 W; W
9 w, l$ i% Y+ c8 [+ z; M
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:; x( M* Y" o8 W
' r0 L `* F I0 y/ Y! S
for each member that is healthy:
& e$ J8 ^9 d; ]/ O4 u if member[state] == PRIMARY
# w6 _3 ]; R: c) @ add to set of possible sync targets
3 o, f9 J( J: ~3 h* i0 o4 K4 i" S6 B! t
if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
4 R6 b2 s$ ~- `0 J! @" t add to set of possible sync targets
9 r: `' u$ Y! f& a6 |4 J3 O, I3 e' Z4 m8 S6 Q' q7 u' s/ R5 k
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets
3 |% h7 l4 p$ a7 X
4 ?5 H s6 z( @- G* H3 [; l \ 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。# |# g: T; [/ X5 u* ~' F9 z
2 Y: k' j7 G/ {8 [
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 W" n6 \# h" a1 n5 E( [
/ G8 J; c U) `+ R$ Y# f. q链式同步
! T- b3 H+ C% s3 Z8 y' u
1 B) g! \* ?. [ 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。+ s9 c+ ]6 P; U* D; j0 S: ^
0 v3 A1 j7 T; G- 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?4 w3 Z! `) w7 g
- Z5 r0 O! X( w4 C( l5 u MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
0 L& W7 a" N$ C1 H4 Z6 Z6 {5 Z. a
1 C8 x I, p6 k G( O7 @ 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。”. ?: w; }2 r- A) S( a- u0 z. K: d" [& r
6 n! j4 }( m3 K6 N5 a 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。* s3 x& R/ U* b$ _: e+ k
5 {# P4 m- Y0 `1 b7 v( p 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。
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具体三个节点间的连接如下图:
7 b- p. {+ t$ { _) q" k$ s S2 S1 P
! F, m) p4 R% J, @5 G5 Y: a- ^ <====>
# C: U' d1 H g0 B. a, g <====> <---->
6 ~: ^7 d# Z( Q4 z4 E7 c, s$ A
& u: L6 e, [4 d. t/ 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。! j6 Z5 j7 Z$ t5 o& s1 U$ ]
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Reference,2 R0 U8 {% a* ~ V3 g+ z% \
1 q" C6 R4 q) a/ j" T8 d: k[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
5 G% U& E. ~% |1 ]# |* [: ^http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
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