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[信息技术] Replica Set的数据同步

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楼主
发表于 2012-9-18 13:20:29 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
    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。
9 g- N6 N) ^% J9 ]5 z5 t( t( b
3 s/ Z" A) P* l: m3 g7 l; D同步
7 {8 @3 C- ]5 ~- w4 b* K
0 A- f. P. ?6 a" f. A# n1 a9 J$ Q: {    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:* i# H! Y% |( Q6 M1 L3 \% o+ O
    执行op日志
, f: i  P: |" P6 {" Q2 i$ ~# S    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)5 w$ R9 o2 w3 Q5 G+ B
    请求下一个op日志" F# E) j9 R; Z9 h+ Z- e: D

0 \/ W1 V' r  L) M    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。
6 I* h1 o  r4 Z- z
; u9 V7 C7 `) k4 M( ]8 i    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。) m; x  A9 @, o

2 B6 p" c$ T4 H, e9 Yw参数2 ]$ l; i. ]+ C( y# O& X
/ v  V: ]3 A# r% d
    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:+ {5 _0 j$ ^# p6 r/ y
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2}); H/ I, w3 ]# D" f
$ A% p% B) |( T4 Q4 k. G1 q
    在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:
4 O/ R3 b: n! O0 C2 R/ s* l4 a
4 L2 f4 ~& n6 _, n    在primary上完成写操作;
1 P, S8 o4 z  z5 Z, W! I- 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;
5 `8 g7 A8 L; M. F$ o) H    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;
+ u- E6 G" V1 x- }# \# G$ l    secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;9 H" H+ C' P/ ?7 x6 w2 _; I+ K
    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;; X( ^& D& C+ y( U! H1 }# Q
    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};* i0 X: e* H8 n' @4 \4 Z/ G7 h
    primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;
" |- u0 @5 a* ?    getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。* B7 i% u7 i; o; A- Y6 c
9 s) t8 \3 T) G. Z; b1 d7 X( b
启动7 l/ y% U$ v$ Z8 R

/ `4 r/ m1 z: @, M# J  B    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。
# N- ^6 ?1 ?+ p; L, l$ I/ h* ^$ {
5 x  i. A, Q$ {* m$ P- E7 y+ @' U    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。) _+ ]( B$ u& u/ g) r- r0 k( H- u
4 |4 z4 X" x" w6 s& c" T3 l1 f
选择同步源节点1 b0 S# Y. S7 Z4 ^. e2 s

5 C9 |: @0 ^, I/ k& 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:
* Z% k+ i* O5 l8 _8 z# Z$ `: u0 ?# r. z# u& G: Q
for each member that is healthy:5 E5 D4 o5 F# U  `- W% p# `6 e
    if member[state] == PRIMARY# z4 W% r. Z# T, |* X8 `- V
        add to set of possible sync targets" f7 _1 Z7 G3 N8 D" J
' c3 d6 N9 z, T$ e$ ]- F
    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]. [* w& {6 D6 t4 n! P
        add to set of possible sync targets5 j# n, f  x8 B8 Q! N

- P2 V+ n! D* k0 y: dsync target = member with the min ping time from the possible sync targets
; Q$ J  j. s+ e  j2 L% x, C
' b- j3 a/ G' K2 s" e    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。$ H6 ?, t  d$ L4 n3 H$ {* o
  I) q6 y& U2 I) P; I; {& e
    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 R$ i6 Q3 P5 Z* a) w9 c- R  l5 a3 I* E6 b1 j: o! e
链式同步/ @4 p) b. v" j$ _* m& C
  o2 f8 G* |4 B- [+ ~7 H# t: }8 L
    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。
" l0 A7 X* ^+ Z3 {0 C. ~; }8 Q4 w- i+ ]0 p/ s. ~0 Y
    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?+ |  d6 c2 Z0 [. _  w: u# n  @
8 E$ L; W( E* g. ^9 o- O1 ~. j% |
    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
  R6 j8 Y( ]9 l0 z7 U3 _0 j) s# z% n; ^* F( s' F  K9 ^
    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。”
' X0 N4 g! s0 {- r2 ?5 m! F& d
3 D2 g" f3 f! W7 i3 G8 p    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。+ V8 k. U5 E0 u$ o1 H

/ c% h3 x% @9 V; e4 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。
+ s; v4 Z2 C5 b" L. Q2 j8 O5 s) j5 E
    具体三个节点间的连接如下图:; L: L! w# W1 `
    S2                  S1               P

; z, h9 l" r, k" G3 j+ B8 Z
                             <====>

6 c! \$ k5 _5 p
         <====>       <---->
( D; P; {1 Z+ [3 W  `& q; j
) J, ?  r" s4 I4 u& C- Q
    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。) b0 s$ E; P" x) U" G& D& E3 T2 n3 v$ ~
7 [  {5 ?& B- |+ l5 i; `

. {0 r  t) V! B# S" O- D; }# g' IReference,
! b7 L0 n3 V+ a
) V) Q& N/ e8 X[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing3 B- Y( }0 D7 e( G% Y
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
7 }( q9 Q0 R: s5 I5 _! Y

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  • TA的每日心情
    擦汗
    2025-10-23 19:40
  • 签到天数: 1667 天

    [LV.Master]无

    沙发
    发表于 2012-9-18 13:33:28 | 只看该作者
    哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。8 j) z9 U* z2 O
    可以偷懒不去搜索了。

    该用户从未签到

    板凳
     楼主| 发表于 2012-9-18 13:34:48 | 只看该作者
    四处张望 发表于 2012-9-18 13:33 1 i( J7 Q0 o: `
    哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。; `! j0 i0 T) Z2 l- l
    可以偷懒不去搜索了。

    - M4 ^1 _8 R+ }+ N# r% N前期写的一次性发出来了,后续的还要等一等。写的慢啊,哈哈
  • TA的每日心情
    擦汗
    2025-10-23 19:40
  • 签到天数: 1667 天

    [LV.Master]无

    地板
    发表于 2012-9-18 13:46:57 | 只看该作者
    shengnan007 发表于 2012-9-18 13:34 " b6 c0 b; [0 G( ]% ^
    前期写的一次性发出来了,后续的还要等一等。写的慢啊,哈哈

    8 s/ f* A3 o$ x邓侃在西河的文章,对我启发很大。可惜最近两年没有实践的机会,mongo db也就是浅尝辄止。现在有这般好帖,正好

    该用户从未签到

    5#
    发表于 2012-9-18 14:44:18 | 只看该作者
    电脑小白路过学习。。。

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