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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。
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同步7 k5 Y5 @( v$ ^, e: A: G
" a) j: J+ H4 `8 q' 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:
6 K6 J9 J% I) W/ f, q3 r ? 执行op日志8 Z) U, Y! j/ Z7 i5 s
将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
! ?+ l7 ~2 W, |! ` 请求下一个op日志! I$ Y' E9 X) S% ?* [' k
& c* H/ `- N4 I* N: u( ] u5 o- ~' x 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。& K# f: e$ ?, Z
" c0 @/ x$ Z1 u- A: z; |; z0 H' ] 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。
% X. w: ` Y% h% B
! E8 ]& b, }1 I+ A* ^w参数, P& G6 s/ T9 ^: C$ m8 a
' }; D& b- R. n( F
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:) A6 n1 l- ]' X* ^# Z' f
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
4 M' ^& e9 Z" H# g* ~8 S& {) f/ Q; r3 G: n+ X2 C1 p4 T
在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:" d8 P; I' z! B; U4 Z: x# S
' k# j: N& y0 A) w `
在primary上完成写操作;+ m4 u+ r9 |9 P- \+ Q F6 @1 M6 N
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;1 P( t9 p4 c7 J! H1 G7 @, y' 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;/ e5 v4 X9 _7 u" D+ X
secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;6 W; I/ b9 e; y( s
secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;
" r* N( c4 t; v8 ]+ H0 J% c2 T secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
9 b& b) A3 B5 ?4 h v+ R! p 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;
1 x: \$ E/ i2 ~& p7 z 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。% a) _" G0 s' ]' y4 G
6 \( d% A" b; F* w: o6 \7 Y/ H# C
启动3 m: t0 r L) Q
% Y% N) M; ^8 H* 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。
' l; G$ v$ `* g2 G5 `* l! b/ X1 t, p3 ~' y& B
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。
, o$ J1 w2 w, c% d3 d+ K0 c- {& B0 {. I& B1 ?
选择同步源节点
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% m% J4 v$ w: {/ k' Q 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:/ Z4 [+ _* R! e; ?! F5 z
; Z& z& M' W$ v
for each member that is healthy:/ n+ D6 V; o' }5 u6 u
if member[state] == PRIMARY
$ v ^, F! ]5 u1 H# E9 a add to set of possible sync targets) A. L/ O4 e0 c3 i1 w" s" b* a
2 A# i9 l O: e1 H& I
if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]7 C0 z3 r. v/ U7 J/ d! w
add to set of possible sync targets' v! \' X" J1 `1 f
' ^& H- F9 o. L% Hsync target = member with the min ping time from the possible sync targets
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* ^4 w; m' e1 t! K/ x/ Y" w3 m 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。- ]$ B/ i# s: X6 T
: G# z3 H# `' H8 ?. X) l. k. S 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。: q, s' _$ J8 x( T8 V
& [( Z7 @* U; \. l/ A. @
链式同步
# s6 Z0 o$ D5 ~* m% r/ l5 R: n9 [: K; C* o* M7 L1 ?# 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。2 G9 v/ @8 | s$ O% z6 ^! T
8 w! c8 n3 r3 G+ U; F( E+ |4 _
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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1 }+ b# r' W5 [2 j( n6 N2 s" J% s* Y MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
8 G9 N/ N) O; N( B+ H9 U" s) b) k: v0 S2 P/ ]# z- |4 k: j" E* G4 i0 U3 u
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。”
! \0 h. d7 s) f& l4 |# Z$ T6 s& b7 J e* ~, d, u1 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。
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# [9 C0 F4 C D7 x7 |0 U/ Q 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。
1 H& C+ b$ p# P
& G4 J$ p! g9 H. [; ? 具体三个节点间的连接如下图:- o1 }$ v* `, m" q* j' l
S2 S1 P
% [) ~7 s+ K) ~; \9 z: x& z& H <====> 1 C( l1 A* O+ I. z+ v
<====> <----> 5 A; z- j' k: n# Q& q
" w& A; u0 i$ p0 v2 \
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。9 b" H. J8 N+ f7 s+ F3 ?" H
' ?( ]3 n, v" ~5 L! C# V% i, ?+ O% Q% }; O
Reference, \' z9 I: v7 a y7 U' x2 h5 \7 E. n. e1 R
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[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing; S8 ]0 W ?+ v% u7 ^
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/9 }+ m T0 L( E' x
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