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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。: ?7 f, f, M0 j. Q1 b: q
1 c, x9 ~% s$ ^9 @6 f; W同步
7 B" G( x) d) p" M# F
7 O5 o" x$ d& j: ~! J 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:
$ e: I9 G3 k- [( ]3 f" F 执行op日志
3 p+ o; N, O+ B$ j6 z7 D 将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
- y6 n1 @+ Z& l# Z6 X 请求下一个op日志
) ~' E) O, O+ |+ t, x9 j
& |- U( ]1 l! R- f; k 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。% t/ E5 y9 V4 J3 Y! l
# p: ?* a, r0 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。
/ Q& |( F; R( A5 G& S
5 ^5 `; j3 y9 G$ ~0 y' ?( {w参数
: H+ A4 B9 q8 w; s- r$ R
/ H; I8 v/ [4 v" r9 f# R" V- r 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 k2 `3 ]6 b- v9 X
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})) D5 X8 Q% ^5 J
/ D0 s4 v9 y4 r
在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:# L6 {8 |- V4 J8 Y/ s9 P/ x7 b& L
" ^( J( t0 H5 l9 @1 U 在primary上完成写操作;
H0 e4 e8 x& B3 @9 N 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;
8 k5 U( c5 K' C) {6 q/ l j, t 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 p* T, o! n ^' N5 U& |' q secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;
4 `: F7 f* s+ Y4 s" _ secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;
7 [" _/ D$ O' j9 O s. o/ L {! D+ y secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
o6 v. w' Z. Q* f% I primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;: J! t4 X0 Z4 H6 g o
getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。$ `4 o% h- E' w, W! b3 |
; s! S* p9 z4 u q- z- n+ ]* g
启动" `9 H- @0 h! \) J
# V, D9 y$ ?9 |7 N8 r: Z/ J
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。! [9 [6 ]9 o0 |) ^# ?& Z8 P% z
, C6 ]& }$ b( t2 i4 }9 c
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。/ |9 ]* a& U4 [+ w: E g8 t
' I- t6 R( o9 K1 m6 t6 @
选择同步源节点/ i4 p2 [1 @% i4 u$ m
: v* \& g* G5 W' [5 q1 F0 X- _ 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:
}$ m/ O$ m9 x2 h6 L8 y" O
& Q" j( z. O! L1 p' b- e! r; m8 E9 xfor each member that is healthy:
$ t" T0 L8 Y! Q* O w. v- S0 M if member[state] == PRIMARY
, U. L& H' Z1 \' Z* x add to set of possible sync targets* l$ Q% O: {4 U+ y2 D
# g* \+ n, g" r' U9 c
if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
7 N* w4 V( b+ Y' m add to set of possible sync targets3 F) T0 `7 y" M* O
$ w4 x2 y! O0 y1 G' M. ssync target = member with the min ping time from the possible sync targets
- o6 K% L; i( O5 K* b% S
& D% D0 z% U. G! N! a, Q+ y 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。
7 ]# v$ z U7 z, v- ~/ Q9 @, b' T0 [2 W
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。
! x7 e( J/ D" a+ w9 u" N! H6 Q: q
链式同步2 d6 A# j4 [- B# `
5 B. E" }2 U! B* O+ \
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。/ b, j- e: x9 _' ~' J
" ?* I! [- h/ Z
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?5 Z; }# z' j+ r7 ^9 B
9 {6 ]( ]- u' ?5 T1 H/ g' @ MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。" }: _3 n, g( u6 S( \
8 ~( K' `# w0 x" K/ D" C 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。”
$ p2 j, K: I% m( I0 g% n# r6 B$ s* U* W" b) K! f# \/ A# v: B" _
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。; m2 ]* {; D0 h1 t1 e, m2 i/ |
( ^4 m8 g& F% _, |3 f0 ~5 }" r 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。2 @& ~8 M. }! z8 W- k3 P
5 Y# W: L; h& _* u6 N5 ~* S 具体三个节点间的连接如下图:: y. }3 G7 ~* C$ l! Y) _$ T) ^9 k
S2 S1 P
' @9 U( F: u S: j9 |& t( @6 u, F8 @ <====> ( q/ B/ v1 i K) \3 z
<====> <----> % m6 y, |! z6 P. v9 A
; k$ F" [6 y" r) _ 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。1 ~, [4 L5 u# g7 U5 C5 c
$ H: n! X" ]% g) |& k1 C
5 ?% K G3 E4 P. r) ?4 L4 }Reference,
8 m; e3 h0 P' e4 c% Y& x2 ]7 l7 ~: f4 X; f* V- i
[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
2 r. W1 r, g2 ^, q- W7 thttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
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