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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。
: C4 q5 d" q, h! R$ @9 d% n" I/ U# l2 _4 O$ P; k: v1 ~- ^
同步$ t% D5 i5 @: P- v
  _4 z( k3 h2 m" z0 u# x$ I
    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:
& \! H! n, }4 T: d0 q    执行op日志
1 k6 I/ q1 M/ ?, ?    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs); P, j" t1 I* d: ~( P( X' f( W
    请求下一个op日志- w( m" n% C5 z' u  S0 N
+ {3 t2 C- t; B, e
    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。
2 `+ W3 j3 ]* ]
' W+ g$ H0 R( r, 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。  U+ [8 T5 Y8 ~$ g" y/ H
: C7 r1 n- x8 Q4 n
w参数3 X2 @4 n& z& I7 D# [

& B- M# @9 E; D    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:
+ }% w) ]& o  a% Hdb.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})$ J$ J8 o& ?$ n2 `
! N% B, P9 U6 F  X8 D
    在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:* w1 f, K$ a7 I3 i0 v
4 m' j% K+ {$ H- v% H8 P
    在primary上完成写操作;& K5 F' E7 H- l; p' o! O2 z' c
    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;# U8 G4 k, k8 X, W! ]: I7 A
    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% V  x) E+ M. `$ U  [
    secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;/ ~1 d% T8 m0 N! X# B7 x9 m
    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;
! v2 |4 G" E' r0 _- }' X" p" F    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
& s* }) y0 b& _1 E9 h! h* A    primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;
( I$ v  m5 G, l0 ^% Z$ b, k6 M# A    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。
( H, }1 T$ m3 M6 f' @; u: Q
2 N' a( C. F8 F* I& M启动
. ~0 J& t4 N1 g/ n2 ~3 O9 E3 ^
" y. z9 Q* {1 S7 ?/ H    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。! V5 P% Q0 ]  l9 u/ w
/ C, L8 N& r) r! A
    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。
* {5 p, q! Q+ q4 s4 o9 T: c& P7 \0 \
选择同步源节点
- @1 M' J0 y: B1 d6 f& R: L" D1 \' q1 f) t- W
    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:
' q. D% \0 i2 u6 o9 T, _# ~, ]) U/ `3 }
for each member that is healthy:* }7 d7 h: e, V) `; q$ e3 i
    if member[state] == PRIMARY+ o( U; r- e5 W7 Q' |. i/ |
        add to set of possible sync targets! [( `$ Z/ ]2 U: {
- J, x/ f! }8 j( Q& Z7 o
    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]0 q* Q' m( i* C* U
        add to set of possible sync targets
" A* T" P$ z/ I- z- s# V0 @" l/ A9 w% R3 t0 Y0 c
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets
6 P1 X- B% K% B( ?. u
+ n" p% j. ^& K    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。
+ b0 e1 ?' E7 ~8 t$ d' m- R+ y, a# U, ^# w: P5 ?; ^
    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 H, ]1 J8 h4 b* a$ {* [# y5 P$ @. z. [8 m! W) W
链式同步5 ~! y3 R8 `% y  k

; W" @! o! n+ l  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。  A/ p* |+ U( h) x; L

: R) }( W+ N8 T  O0 t' F    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?  k" I6 r4 j  l  U" P4 A

; Z: y3 m% S- r3 E    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
$ `7 D, Y0 Q' x( ?1 u3 {! v+ z. ~) n, S* g
    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。”
. }3 S1 h5 d0 I/ g5 `4 z6 g* F% \8 |4 T  [& S& X0 t6 ~
    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。# V5 l4 B' x4 [8 `

" U/ f' m* v! E# C9 B" d% G  d0 M' X    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; I7 {( V. Q6 r% K: n0 w2 l% v% U- b$ W6 q
    具体三个节点间的连接如下图:. a$ k" V! b4 z1 H
    S2                  S1               P
( r5 A2 E% l6 }8 h5 a
                             <====>

! I2 {1 ]1 D! K
         <====>       <---->

# j& Z, N9 `; Y# K. X, m! N+ N+ o, U
    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。
* d  c% K; H! x+ X  u  T! G9 ]
6 a$ i2 _0 M) ?; Q+ m4 M0 [- l' i' Z$ K( c" ?9 F8 Q! k% e
Reference,: x4 s  d9 g+ w3 S+ D! r
9 u* e2 U7 d: a$ U0 u) [
[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing6 [2 ~. O" T# n+ ?& {
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/3 q( S6 o4 g6 S2 @; A, O

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  • TA的每日心情
    慵懒
    4 天前
  • 签到天数: 1477 天

    [LV.10]大乘

    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。
    ' X/ H, s; t4 l9 A7 N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 , p! v+ r- N9 ?4 ~, ?
    哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。
    3 p9 h2 {7 b. L: o! [# T& J, x可以偷懒不去搜索了。
    0 a6 L; x& r* n  L2 n5 A
    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
    4 天前
  • 签到天数: 1477 天

    [LV.10]大乘

    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 - R3 n/ y* S0 }* X, C2 ~
    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
    . F0 ^) s' [$ D* z# H' _
    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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