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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。3 d" _+ Q& _1 Q# l5 a, V
) }# J3 [* o7 u6 D3 q, i同步1 v; Q& h* T( N2 C! q
* T) }; o' e' o) k- {/ D
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:
8 ]2 P. ~6 [' u0 Z. [ 执行op日志
- e8 j: i7 ^, ^* p, r& _5 s) P 将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)# a6 K% `4 `2 E0 |2 R
请求下一个op日志3 C3 E! e5 R& r; _* F$ X
& g" J1 |5 ]/ T0 C8 o: 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。' B+ _6 Y4 Z7 q" V* f2 m
+ d% B9 Q3 j, J$ \, 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。
9 X6 E+ `# r3 t+ L6 }! o
% v1 j4 P! @# w& ew参数
6 W' t7 `5 k( Y3 Q5 g; W1 B( F2 K* @
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:& k* j; s% R" `' x! r
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})$ q# p* N$ V' p% f
9 n- l% n, ], G6 a7 f4 Y 在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:; T' ~2 E, G8 t& M% A" @
U8 P% ~! Z/ j* ]& `
在primary上完成写操作;
% G1 E1 p7 t2 ~0 `9 r e 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;
; D$ ]$ { W! r% q2 _1 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;
% i0 ?8 o. b( d3 p secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;9 k8 P! |7 L* ], x; W# Z: G3 [" x2 `
secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;. V$ e l4 O- ?& F4 O
secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
# \; B3 E- L& R# c. w; d primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;
( w; t/ v F3 S! K1 e! J4 p2 [% j getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。- u; t; m# v! l0 c! S, V
" b. ]% X- c B% w$ q
启动/ S V e6 W( w2 R4 d' }
" R: j( ~$ ` o) Y5 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。
% ^- O; _' ^( h }# e. f& c; r2 B- M$ K1 A% @; S. F7 H* o
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 ~6 d1 `2 ? Z- e- s# X# l7 |
$ u) z! [& x) Q$ t1 p8 V: h
选择同步源节点
' Y* W x8 Q. d' @! E- P8 z" k# D7 T8 e' Z( }; a
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:
& y& A" R3 i: s) c" u) e2 R* ?% W; Q2 _3 I$ p9 E
for each member that is healthy:
4 o# U: `( j: r& r1 S% N' D if member[state] == PRIMARY
2 B. J! Q( Z) X6 l' i add to set of possible sync targets2 w! e; w- H1 v& J
( `1 ]' J. s7 [3 y: U
if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
7 A: N1 M3 z5 T% u* q add to set of possible sync targets
- N; X- k$ U" Y) i" J% O4 K
3 i1 q- ^7 a+ E/ {, |( Tsync target = member with the min ping time from the possible sync targets6 W. j# l3 N" y* z0 s
* H' z( |4 s% [% z
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。4 D' O( _0 P* j- J8 c: d8 X L' d
i5 r' a$ a! `% t5 A: o2 K
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。
- C9 w! i# G' X: D, U2 ]
3 q) |1 G; \# R链式同步% d: g3 @: T7 Z! t" T
2 P4 g# r. T3 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。
; {' H& C5 W% V3 ]' {. m
j7 `1 P& X4 @% O 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?
$ z/ A9 e4 D4 H6 z
4 g r* ~( f, _$ d8 b; m+ o MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。, _- y1 l7 L* S8 g4 M
( [( ]& f t2 L) z
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。”9 X9 `' t' [" P0 h1 }) Z) s: n7 h: Q
3 ~$ D( w! c7 n; j* b! J0 G
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。
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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。4 L' N; R7 I$ f
3 K# P* H8 h% W& G" n
具体三个节点间的连接如下图:
7 Y' M2 r1 T) j+ I2 j7 n S2 S1 P
: t c1 U' n; B; W* w) v <====> % \9 ~4 k& ^. t y5 e# Z5 X
<====> <----> 3 M3 F4 D1 H. n7 W3 k
. S. ^& g$ I7 k
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,+ s7 z* R7 C" }6 P
" z0 H# R# c7 X[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
: \ h6 Z6 t; L4 b5 \- F; `http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
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