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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。
2 n9 q% Z3 b) N3 N- h: ]/ N" u- o( @+ h7 w4 _* t" e
同步
, z% m; I' z1 l6 d5 i9 E( B4 p2 j5 H5 S0 w# f, }. S- H
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:
4 G6 R* u& H9 C# \! F0 R; ^ 执行op日志
' \- V& {( y; i" u5 s1 n 将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)0 B; d u5 [" u
请求下一个op日志
. g( ]* g o" O/ i
1 _" ]8 D. M( x; h5 Y" V 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。$ C; X6 ^7 ?) b9 q' T$ }; d9 P
+ y# _6 A0 A2 T 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。0 S! F& R9 `( r$ [- y! z
: k0 I/ u G4 L9 F( Jw参数
: M1 x5 H# J% b6 c
5 b$ c* `' l: }. d1 Q: A, e) |9 { 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:
- F7 l$ [% T U9 f* s+ a0 N+ Idb.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
) _% W, U' @/ S8 H/ q$ f# Z, c/ K% M& \. ^
在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:
0 A. d. U' t7 k% U6 \* S! I. a; H/ ]9 l9 d4 O& _% M- p
在primary上完成写操作;
" Z8 r8 P) v. G; Y( l S7 T 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;
% s4 R0 f w& x+ F 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;) g6 C2 T, j6 d5 t5 y6 t
secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;
7 Z7 d3 Z. ~, ~; [& s: p: Q secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;; `2 ]8 M9 n$ m0 J
secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};- E2 P# j, N. s2 r# E
primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;( A z2 s$ @& ^& 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。
) Z |+ `5 `3 ?; T" P, a9 E* o9 ~8 {; j g% T& B
启动
2 F6 u& J% X4 \3 K- l
& T0 _: u! M7 C, X2 Y 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 b$ x5 @9 O+ @& P4 Q U: q" a
; {/ ~) O2 }# A+ v, _ 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。. u8 g, f8 J; Z1 v4 D; p* z
& G0 \* A/ f, v& A: u9 t
选择同步源节点
- d, l& f( v, u N' O# ]& v- b0 x4 i1 A6 r% t$ 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:/ p7 I" T; l/ [/ k2 k
7 h4 f5 D8 L' S$ O1 f) u
for each member that is healthy:: q7 ?" Y6 j" ~ M2 Y* _( m8 a
if member[state] == PRIMARY
% @% l9 V6 h8 ?+ i! g# ] add to set of possible sync targets
2 l7 h) N" F3 d5 Z% q! d0 I
! f4 r3 f. z: u7 b M if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]8 o! M% M) [; ]5 B5 s6 n
add to set of possible sync targets9 L- X9 I: r3 B
+ n! R2 m1 O h# ~
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets
0 Y+ O7 V& p Y2 r$ L
/ Y& H' x' @, V& a! f 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。/ o% {, H; X( ~) ^- j$ B
( }2 z8 Z z, B$ C( _1 D& J2 v+ ? 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。- s/ E# v3 I# a) k
; i* S6 Y O2 h( c7 k链式同步' w L4 T# [7 [
0 N: s5 G& U/ R8 F* Y: U
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。
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$ l' I5 X% K" E: I( @1 g, q# S 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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) z- B/ C) v- {# B& K k( J, ^ MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。9 ]" h* I% p+ k7 c0 f9 s! R
' `- f' G' _: L. w 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。”' _2 K5 X! |- F9 W
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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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3 o9 K4 j% f0 R! K8 D% [7 \* t 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。" C% w0 E. ?. T. \7 L. @
0 U9 B! a# ]( p3 W( V% }" H8 q
具体三个节点间的连接如下图:
* q( w$ g/ N3 c" ?0 ]6 z+ P S2 S1 P
& x4 u" Y0 l F" D <====> # C5 T* D$ H) c, H
<====> <----> # O1 ^/ @% k8 M% M
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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,) D. L6 G; W# u8 K
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[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
* A! o6 I; {" G v' Q- O* j, {8 Vhttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
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