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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。
6 ~' T4 l5 u3 r& V8 [
" G+ d1 X& I' `' z+ k7 m) M; f同步
. ` V- T9 `5 D$ a+ n8 {( g4 g. t3 I
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:
. z, b7 D: P8 U+ H 执行op日志
& w. \8 Y" v2 E' l5 L. L 将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)0 Z7 C6 K) p! i/ O- Z
请求下一个op日志
6 Q* s4 w, ^' D3 C! w
5 K4 ?& V, h+ s9 ^ 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。1 u- T( H; B; B" I. E% S
8 U7 h2 t1 y; ^: G1 e3 c+ `3 z* d
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。; q5 l2 h1 D" `, Q+ H& B T
1 p1 P8 B+ d( z) ~3 n) \
w参数
% M3 f+ u# a q0 I J! O1 r. Q- u& {+ m
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:7 ^* W( W0 o4 {3 q
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})( P* Q% q. Y3 p! z, {6 G" O
. O% f, Z3 @$ u* s! g0 [, w! N 在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:' g4 k; K; P6 T# u; p9 \
% P: J" U# P8 c
在primary上完成写操作;
9 l5 e5 V; H6 R& x9 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;0 {" Z. b6 F7 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;
+ @/ {& l4 c, F! k7 A j* [1 V secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;8 \2 E) r& y! O3 ~/ H7 n
secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;
. L/ W+ Q% V; [; T# _8 K5 G secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};8 M; y1 c& |2 K4 m. q
primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;& ?5 h0 s! p' z$ n# 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。' I2 o" z& {2 O- [2 g. H* |
; p( w* j4 |0 l$ \/ F6 z8 d4 o启动8 c7 v1 Z' j; ~6 {) v
& `1 A! g8 h( I
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。
8 J* N1 o( Q6 B }$ m9 I7 R6 z# d" A
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。2 i! M0 D4 K5 t0 g& s/ _; |
! w [ b5 `7 ]选择同步源节点$ u& ^" i0 r8 ^) c
! Y7 t3 W6 S _% Q) `) ^1 o1 H 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:; B$ c: T8 I. R" u6 r
8 M7 X- N2 v; ]4 U* r1 ufor each member that is healthy:
' @! m5 _: d9 M& I, X! j if member[state] == PRIMARY
1 o+ B& N$ k; `% |+ z add to set of possible sync targets, c7 X1 ~. S+ L* u9 |- g
- v( M) g3 M$ K$ h+ z
if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]5 ~. q* q; h8 j J3 E: O
add to set of possible sync targets
5 K Z, s) ^8 w; E4 N% m' d: U/ _) R2 j- }
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets/ l8 V1 a; S, u& a! e8 y
/ _/ c6 B; h/ N# z7 e% B2 D D 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。+ k$ |( @' Y4 T$ `1 v9 j( F
& ~ h$ o w6 Z- s) k3 y: ] 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。
4 {$ [6 i/ ]) q8 b$ U* I0 c4 U! P( w: D2 C6 N+ d
链式同步
+ H$ P5 O- c5 N
7 L* x& C4 @0 ?& R 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。
5 K+ N) F% U% g: M" s7 Z+ U7 P
2 L6 I$ @0 y9 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 y9 q. _- A7 U4 Y( W7 z+ Q4 ?
# N* E" g- V: d8 { MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
, E' Z) A- g4 Y6 S: _& C5 t7 p9 e; p) P. t6 ?
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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7 U8 L% b7 I, Z ?5 o3 Y4 i" A- E 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。
; E2 e' a+ n8 `7 a( U, ]3 T5 L' |$ i& A' P
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。
8 c3 Z) l' L3 O
- f8 i x: a/ b$ N& s' i. L& L 具体三个节点间的连接如下图:* c9 S# O3 j$ v0 ~$ d6 a2 H$ Q1 B; j. d
S2 S1 P
) t1 J. T8 h" w, U" C; A$ b <====>
) h. E% a8 X5 P; m: z <====> <---->
1 c( e0 M" e; q5 `: I# v
, u" z( f9 i8 [. 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。- t/ I* L- m5 Q) H: }9 M3 _
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& W5 X& B! k- j) wReference,
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3 p7 O/ t4 a) b" c; K[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing9 i7 Q% }/ g: ?/ B& ?' \- t
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
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