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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。! O0 _4 `) D& q1 [
) p' h% G; y: `) Q$ l' I0 \. d同步
- K0 C7 A& I+ c$ W1 A- M' i( P
- K" ?, G' j" Q: H' R t, Y S 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:
" R6 D% T+ G/ i. X" K 执行op日志4 m- j6 g+ B! O& l6 t
将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
9 h& X( F' _/ a' l2 F d& l 请求下一个op日志
8 a, z1 G6 f- c4 o" A. M
8 i" s0 r9 P( {. W3 f 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 H) {; }5 H) s3 B0 r3 u( t( }$ k) l# R$ i& V
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。6 a+ p& `$ }$ f+ ~, i X) I
+ T* L! U1 A/ }2 ~/ Gw参数9 M5 \7 a; V" A. l$ v6 U
$ ^ O- L: A* U2 B
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:, R. y* @: u; B5 b
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})& ] j9 [8 T/ ]: h7 j" a P* ?
( {& ^9 k+ u6 H" z) |/ {+ z
在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:( M9 h; {. m$ b7 p/ L
' z% I) X6 M* [/ S# T1 u 在primary上完成写操作;. |! d8 s7 I2 W' n, 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;
+ K2 c# G& [4 m S/ H( j 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; y0 E& P9 D6 y
secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;
B* ^, ]4 O' s# }; e L& h# n secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;
4 T) t3 }4 Q1 P$ [. l2 m w1 S secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
: s3 c# o2 L0 [2 f2 d; G) q primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;/ w! k3 L& B( [& u5 I
getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。
! Q; u' Q, {) x% K, Q9 v3 { n0 A) Q! p8 x+ y" {5 N3 }2 W9 B
启动
, K2 N! ?, S6 z' E& l1 ^5 G
( y$ |4 H, h8 f& i& L 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。
- C }7 |1 |- R& Q$ l& t! k: X% ^, g W8 ?; @
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。- p+ D7 m( w0 h& G5 _+ n! u
: g5 E8 ?0 d. p+ }选择同步源节点- j* D% [ b; H: A
$ E0 a4 j" V- ~4 ~2 x5 E+ i W
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:, b4 q& \: ]1 C9 b
, o+ n& [- D; Y: Z. G2 a* rfor each member that is healthy:
$ L8 M5 }9 l' {4 U if member[state] == PRIMARY
# h2 O; j) Q7 N! q# @! } add to set of possible sync targets
9 Y: B) K( z: B5 E
! O x) [( m6 g6 B if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
3 e* P% `& A, [, E- W9 N7 l7 b add to set of possible sync targets
& B. |' L( q: j6 y8 b
5 z! A. |8 B& @. s% wsync target = member with the min ping time from the possible sync targets) `! O- S3 t+ P1 j! E) c& n4 `% j
' M) H; |5 a0 ?) S2 y l5 D5 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。 K5 C2 \/ G2 g; d. W
! |7 i& Y- n9 [) M/ u! i 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。7 `1 G4 c3 H1 t5 p
* L2 u9 @( R6 s2 T3 e
链式同步9 }+ ~) c) t, T7 A
$ N4 ^" c+ O1 N. L$ r; g
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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" A- s, j; s- l8 t4 ~1 \# t( R0 e 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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7 c" D; f0 K. ~( ^8 E0 t. g& [ MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
" H$ H2 Y) I3 w8 k; k: D. o! p8 A& }1 Z( X7 d, }
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。”- c- b; r: [0 K4 G7 g7 b1 v
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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。! |4 M/ N6 j% ]) k3 u4 E; @, w
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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。
" w/ I3 {5 {& J' N- t( a! ]! L0 |5 S
具体三个节点间的连接如下图:
* @, |2 D$ m$ Q5 D" d4 U: \& O S2 S1 P ! u; Z# u/ U1 o% n, s2 z7 N& }
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<====> <---->
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, D2 H5 C) D% z# n$ j2 i 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。, V3 E. L4 b! `5 H/ i
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Reference,/ q9 ]( R& {) C' O/ X
/ t7 A1 A7 B D# k8 u& a, x[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
) H+ `" c u7 D2 o/ G, c! @; Lhttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
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