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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。
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同步
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6 D; f; I1 s+ P" ^ r% g) ^ 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: S1 J M% o+ n
执行op日志
# o; Y. f* _! e) [4 m 将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
& b: u& f' O1 v7 R/ I 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。
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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。+ u, Q7 M/ u( l# C% K4 y( T# p
G& I4 W, L& J: ^w参数, K+ F, T0 |" e$ p& x
% W" k, J u8 o) ^+ M/ n 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:. e: d F$ v/ i8 W/ a3 r f
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:3 x" B, ^' |7 P ]. ]( B# L
: y- g: c6 E1 S1 R: M
在primary上完成写操作; n$ f2 @# Q* e8 \' x0 h8 X
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;3 R6 D) N9 R v+ [* o
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;/ ?1 f- x) [$ O( i$ G5 e
secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;
, |2 a" d/ h) z' w0 F3 {' t secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;+ y# I3 ^3 R# P2 }
secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};- W$ z4 p1 S: L, r
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;
# ~9 ], H& C. y8 J ?+ Z 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。
) O* h. D+ `7 E3 d* `( Q
9 L# q; ]* ?% B1 ]" U3 x; e启动
" x# e" C D$ g: e; }" j. T
5 b1 v+ p, z8 t4 S 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。; S( \0 |8 `% q
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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 S3 t% d [) }" d
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选择同步源节点
9 m6 e" Q0 l3 P1 n& n2 V
4 P. s. Q) z' ~" _ 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:! E: C8 L1 E. c* Z2 k5 S) {" y
4 n' n( a8 h- e7 f: Afor each member that is healthy:
4 y4 ]5 O) h" \% t1 e1 j if member[state] == PRIMARY- k0 y% D8 Z" J8 r( T6 j3 P8 X
add to set of possible sync targets
8 b5 u( B3 R; m/ Q) K2 J# I1 I1 r# L. w7 K! g; N
if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]; n( k& o2 w& u1 f
add to set of possible sync targets
0 J1 i4 j/ f" O$ B2 q" K& D
( B' v+ ]3 g4 \- y3 j* D) R: ysync target = member with the min ping time from the possible sync targets4 K1 E5 y7 `, W5 g6 l, b& B( v5 b
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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。3 Y1 W9 t/ Y0 N; D7 Z1 R
0 m( ^! M! Y/ 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。
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* ^3 j0 q* x) h. l- A# J链式同步7 j/ ^+ B$ U! t7 s' w8 {
" z" I! L7 b, u. r8 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。 O$ m: D& ]" f1 C
) ~; M2 V# L: k+ X: H9 h0 W
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?7 l$ e' z6 C5 b, @- V0 F
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MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。; E$ o' n+ ?& n4 I
6 |, t0 V8 o7 a3 x 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。”* L {% x5 u$ A/ T, ]) [! l6 C
) G, Q. T. N2 o+ j# u 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。7 e3 n9 h+ H# w5 \( o
( r1 p7 X) ^" t7 ? 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。9 J# N/ d( t; B7 t% L7 I
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具体三个节点间的连接如下图:
# s% A, |5 J5 w5 M% s" H S2 S1 P * x6 H+ g: a `0 W& P7 j9 @* c
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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。
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Reference,
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[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing+ u9 H! I8 N/ T. T
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
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