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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。
& L. R. b$ Y$ [' }0 s, z N# ]# g4 |9 O
同步" {. M0 o* v4 l6 B$ q% G& f4 K: j- c7 S
4 s0 h& Y) 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:' g/ ?5 X" W0 ^' t5 I) I
执行op日志0 K+ {7 z4 d- `8 [2 a" A( m) E* I1 r
将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)& v4 C- Z0 q1 Z; n# s; z- }
请求下一个op日志 O+ S0 e- T% R
& I. P6 U0 @3 q' m+ T' E: L. B 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。
5 ~* X4 n: V2 m3 y/ `8 T9 _4 c' Q
/ s8 Y2 P: }( E 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。4 |9 M5 R% q& |+ w% ?
7 l2 n/ w/ K% t2 a2 l6 ?w参数+ X+ u. r" U9 b9 ^1 T( A
$ B8 K$ M- i3 h8 a 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:
' i3 b/ V3 u& Tdb.foo.runCommand({getLastError:1, w:2}), W3 F+ k% x& v( f
+ |6 D$ a! w) i/ M3 R6 O 在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:& V: G/ q1 u' G9 a, F* L/ p
, W' y) Y4 g; d+ q' y: m1 | 在primary上完成写操作;1 s' G3 _4 c$ N- p4 A7 m9 i$ S* D
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;
+ r0 X% J/ C; a2 S4 G3 s 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;
N! {( z: G. _0 M. Y secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;3 E% g4 x8 I* E4 d I' s
secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;
2 g: B9 f. l% M+ T4 j secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};9 o% U( z# h H& Q6 \3 ]
primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;( D- \. U( S: j, b$ \7 n
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。6 u5 G, Z% J/ D* a2 T' f% d' \
9 N$ P$ T q4 b3 A$ Y/ x% Q启动( Y& H: Q4 u f& w: ], R, i# E
! k; a3 |2 b+ `7 I. g
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。
- {: |7 ]/ I. p) [5 A- a. a6 F6 Z6 p& e8 D+ Y! X, m
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。
q& K3 g H z9 \; v& Q3 X) U) c& Z* v& y3 }
选择同步源节点) f1 X! c+ Q- @1 W% ?
: k$ n- D2 M" W1 T2 p
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:% I( M+ ]# X! v- P9 U5 f* P" B
0 X- H# }7 y$ h" dfor each member that is healthy:
5 a5 b% T3 y) F6 N; T' m8 y if member[state] == PRIMARY1 q& k) l. F8 ]4 F& u5 Q) M3 o
add to set of possible sync targets
' D q+ C6 \+ X) S. _
4 u9 v% i. y% R% w if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
) S W+ P' F! ~- D4 _( B$ \0 X add to set of possible sync targets
1 H6 U% k+ R2 ^' M1 x! e# \2 J& B r1 T$ y' v& l5 x
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets3 l1 o/ m0 D- y
6 S8 t* H4 R4 u! i0 p* K& l& G' A
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。' u2 T% ?& B' Q: L) s
; G0 `3 C& ^7 f( F0 f 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。
2 g. w! m. o, A: N9 Z/ ?% i n; k2 K7 A# P8 Y
链式同步; d9 R0 [5 i8 m; Q# r
. t1 F/ z9 y+ D/ Q: Q2 l, m 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。
+ u% ?% Q1 ~) g8 S5 ]! k+ e+ o( E
, L- N1 i/ u5 Q* g9 @1 L 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?
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4 |) ^9 T( i C" }! @$ @3 k4 w MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。: U6 [7 j* @. G# d6 U
# w' G, H0 A- V$ }
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。”
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2 e) Z+ w1 {4 v, Q 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。
+ e- S: G6 P2 w- B `% k# G
0 g/ M' m- j1 L0 m3 E 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。
7 ~ ]4 P, A+ z. D6 L. R/ A5 c w- I7 e
, d4 m$ {6 m4 z0 G 具体三个节点间的连接如下图:
/ K+ b% m1 A" L( j O) {( e S2 S1 P
4 Z2 @! [' i; P$ l7 Y3 F <====> % k: r1 M$ D6 Y' B
<====> <----> ' K. f/ G# H, `8 G
7 M* K& Z0 T5 x2 o" E+ `! F1 f1 W
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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5 }5 ~7 o' K8 M) O, k DReference,8 c8 t4 B# X# M# ^8 w
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[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
! _$ X) v( K8 `9 ^& m Fhttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/1 S/ I0 q& U* r6 T/ _& A6 b
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