|
|
在MongoDB中,为了提高系统的可用性(availability)和数据的安全性,每一个shard被存储多份,每个备份所在的servers,组成了一个replica set。
0 ]7 V4 m/ W9 p8 A/ y9 G4 x) l4 l1 l5 ?% X7 }
这个replica set包括一个primary DB和多个secondary DBs。Primary DB由replica set中的所有servers,共同选举产生。当这个primaryDB server出错的时候,可以从replica set中重新选举一个新的primaryDB,从而避免了单点故障。; ~) a: ~& m0 U7 T b" A0 J
8 d8 L) M1 N: }6 N5 u Y" O
因此,了解replica set的运行机制,首先就要了解,在replica set中,primary是如何被选举出来的。9 q* @3 K- \% H7 w# S
" p4 W: e1 E$ z: y3 q7 } 假设我们的replica set有三个节点:X,Y和Z。这三个节点每2秒会各自向其它两个节点发送一个心跳检测请求。比如X节点向Y和Z节点各发送了一个心跳检测请求,在正常情况下,Y、Z会做出回复,这个回复包含了Y和Z的自身信息,这个信息主要包括:它们现在是什么角色(primary 还是 secondary),他们是否能够成为 primary,他们当前时钟时间等等。 B8 b& J( i3 F: _ V
1 W% _$ ]# F8 l e$ y4 |
X节点在收到回复后,会更新自己的一个状态映射表,更新的内容包括:是否有新的节点加入或有老的节点宕机了,这个请求的网络传输时间等等。- c5 G( o8 ?% A( l: u2 Z1 Y2 F
2 v! `- m! z- F
这个时候,如果X的映射表发生了变化,X会进行如下一些判断:如果X是 primary,而replica set中的某个节点出现了故障,X要确认它是否可以和replica set中的大多数节点通信,如果不能与大多数节点通信,那么存在如下两种可能,一种是绝大多数的servers都出现了故障,比如宕机了;另外一种,就是replica set中网络断开,形成多个节点集群,每个集群都不知道自己被孤立了,这种情况下,每个节点集群,都会选出自己的primary,从而导致整个replica set中,出现数据不一致。为了防止第二种情况的出现,一旦X发现自己不能与大多数节点通信,那么它会把自己从 primary 降级为 secondary。9 p- m( v8 f) T( u/ Z, i
/ l& t! O% S/ g& w4 r, ~降级, C" V D' L5 @( I. m7 {. w
/ j4 s( y! i$ [ 在 MongoDB 中,写操作默认是 fire-and-forget 模式,也就是说执行写操作的时候不关心是否写入成功,用户发完写操作的请求后,就认为操作成功了。" F6 K5 r! v l& c
: H" @* T4 Y) n, l
在X节点从 primary 降级为 secondary 的时候,会存在一些问题:如果用户正在执行fire-and-forget 模式下的写操作,这个时候 primary 降级了,但是用户并不知道primary 已经降级成为 secondary 了,继续不停的发送写操作请求给这个primary节点。这个刚刚从primary降级为 secondary 的节点,本来可以发送一个信息给用户,“我是secondary,不能执行写操作了”,但是由于当前的写操作是在fire-and-forget 模式下,用户不会接收回复消息,所以用户不知道这次写入已经失败了。5 @" {/ g& y p* m' T% F; n
. W; @- n+ s0 \" c 你可能会说,“那我们使用安全写入不就行了”,安全写入意思是说等待服务器返回成功后用户才认为写成功了,但是这对写操作的性能是有损失的。
3 l2 [7 K8 R) D
3 Y+ K& C; ]" L6 |5 R$ {9 H, s. D 所以,在一个 primary 降级成为 secondary 后,它会将和用户之间的所有连接关闭,这样用户在下一次写入的时候就会出现 socket 错误。而客户端在发现这个错误之后,就会重新向replica set获取新的 primary 的地址,并将后续的写操作都往新的primary上写入。0 o% ^% {& W7 l, `
% Q' |! a R! u选举/ V# y1 v' t0 [0 b. ]
5 w( ~1 W4 a/ J/ s( c' _
我们回头再来看心跳检测:如果X是一个 secondary节点,就算X上的状态映射表没有发生变化, X也会定时向replica set中的其他节点发消息,检测是否需要选举自己成为 primary。检测的内容包括:replica set集群中,是否有其它节点认为自己是 primary?X节点自己是否已经是 primary?X节点是不是没有资格被选举为 primary?如果以上问题中的任何一个回答是否定的,X节点就不会把自己变成primary,然后隔一段时间继续向replica set中的其他节点发消息,检测上述问题。
; `$ W' g8 u" s* G6 G' f5 a1 N. X6 {; [8 v7 y$ b( _
当确实需要选举一个primary时,X就会发起选举的第一个步骤,X节点会向Y、Z节点发出一条消息,“我想竞选primary,你们觉得怎么样?”
3 y2 \$ V( _4 Q+ n9 @! M" A; P% _9 g7 d% o: F
当Y和Z收到X发送的消息时,它们会进行下面几项检测:Y和Z是否已经知道replica set集群中有一个 primary了?Y和Z自己的数据是否比X节点的数据更新?Y和Z是否知道有其它节点的数据比X节点的数据更新?如果每一项检测都不满足,就说明X最适合作为primary,Y和Z暂时回复一条消息,“继续进行”。如果Y和Z发现上述的问题,有任何一条满足,就说明X不能作为primary,它们会回复“停止选举。”) w$ h1 D1 G7 v" h
1 Z& L' @: q% Z9 v8 O8 W7 U1 W1 M. _
X从Y和Z收到的回复消息,如果其中任何一个节点发送的是“停止选举”,那么X会立刻取消选举,继续作为secondary节点运行。7 @ D6 q. X1 @% X4 d* `
P& P+ b/ Z( P X从Y和Z收到的回复消息,如果全都是“继续进行”,X就会进入选举的第二阶段(也是最后一个阶段)。
# B2 r( K( j- n, U' x# R# M3 y6 O( p% ]. I8 n
在第二阶段中,X向其它节点发送一条消息,“我正式宣布我当选了,已经是primary了”,这时,Y和Z节点会进行最后一轮确认:之前验证过的所有条件现在还成立么?如果确实如此,Y和Z节点投出赞成票,允许X当选为primary,同时X得到了election lock。Election lock会限制Y和Z在30秒内不会再做其它投票决定。
% I+ W3 C0 w. l/ d8 O) \1 e* _$ o' ?8 r% d+ x
如果Y或者Z节点的最后一轮确认没有通过,它们会投一个否决票。只要有一个否决票,选举就失败了。
' A7 {: X" L" y' V6 l$ H
0 \) [5 e9 ~7 H' p+ O 假设Y赞成X成为primary,但是Z投了否决票,那么X就不能当选为primary了。这时,如果Z想发起选举,选自己担任primary,那么Z就必须获得X的赞成票才可以当选。Z必须获得X的赞成票的原因是,Y给X投了赞成票之后,得到了election lock,因此,30秒内Y不能再为其他选举投票了,也就是说30秒内不能为Z发起的选举进行投票。这时,只剩下X能为Z的选举请求进行投票了。- K4 J, @( M. ]9 c' f
2 y! ^. ^+ f% {' W% E( `: m 所以投票的规则是这样的:如果没有人投否决票,并且选举对象获得的赞成票超过半数,那么选举对象就能够成为 primary。
( `# P$ s: z/ ?
6 q( K' j# n& Q/ g2 ^0 p$ Y: m8 s) N& Z! _/ e
Reference,
8 ?: o8 z. x6 i2 E8 a" @+ h: `
0 Q9 [# ]9 w" d2 `+ e7 w[0] Replica Set Internals Bootcamp: Part I – Elections
1 @3 _) @4 B" L$ G# j' t1 Khttp://www.kchodorow.com/blog/20 ... p-part-i-elections/
* H: ?9 Y" E- t3 ]5 s# C |
评分
-
查看全部评分
|