|
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。
( r& s" a9 K, i: |, ?) @3 {3 w8 L; h- q# \* V5 F3 K+ @) B
同步
$ s- O( M, Z$ @; i0 J
. r1 q4 ?( g- W) _ 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:/ L) Q! K) b4 @% r. q) O. S; Z+ w$ \
执行op日志) l. D4 L2 C2 a# R
将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs) s4 m# w/ H, U
请求下一个op日志1 S: v! q* z4 M* B- h1 \# P
$ y0 a. }* E1 v& B3 a2 z
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。, G! X* `) _1 I0 W
j: g" I* u: ?+ e) b 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。
) \8 ]/ d5 \% @9 u" y$ E
W* {" x. I6 zw参数( p! I. M/ {9 N. j( o
% M$ n4 a0 u4 U7 z0 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:
: b, v8 h% n7 B) q/ |db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2}): M* M. i" T/ c$ ], _1 H- a. `& X
4 h, k% Q. ~" ^9 M5 q
在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:
7 y1 R" ^3 R- j# v2 N
; T" Z- f ]. R( J! m+ G 在primary上完成写操作;
9 N9 B# [ q5 H- [8 q 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;% m5 o. y' V8 K3 G5 F& L
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;& c: b1 e$ c. m! n8 \
secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;' W/ E) H: h8 g! n( G; h1 J' G' L
secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;+ m! I% o$ {' [ M9 Z
secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
- H7 L& T' k* e H% o, H5 L primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;
) W- P: w( A7 ]7 ?1 ?. V; Q) f getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。4 o' Y( @/ x) g
; V2 c# Z+ D0 u启动
; {% ^4 Q3 M. p& i7 j6 C& z5 G1 B) y. S$ M' b' j$ K
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。
( \. v# _ [. \4 h& H. O" ~$ E( `* {5 b' e, n5 L& [
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。9 i6 ~ W+ T+ j/ _( E* @
# b! U! G& V3 k! P
选择同步源节点
/ O) D* l2 j; {' v k0 n4 U* `" }: I+ S1 R9 y+ k6 d8 k: n8 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:
6 O. l5 j! ~& c) Y$ Y
6 E, T5 @2 V- k) J& w; C( rfor each member that is healthy:! k! W6 U# M; e) I, p* r4 ?5 [- I
if member[state] == PRIMARY
$ Z2 z% t+ k6 u: ] add to set of possible sync targets$ i& G* S. q" }7 T4 u8 y
5 ^$ `, O8 Z+ P7 d/ M' l4 \( U
if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]. A4 w, ^( a) u W7 v1 U$ K
add to set of possible sync targets
" @$ u- P7 {, S
- R- B+ l* {) o: }9 N; s. Y4 Async target = member with the min ping time from the possible sync targets; K" w7 ?9 R7 E8 s# }
& N- |" g( m3 e7 X% J" ~
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。
9 x) i% m2 j3 s" R" H- z( s4 H6 O5 Q. K/ y3 o, \! a
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。
1 k0 g5 q) Z0 X$ i" T1 C; _% g6 k3 }$ T
链式同步
2 e! g4 O/ L: j+ k1 A! B
i0 i9 o3 R; k X9 X 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。
4 a3 R0 b( W0 `% V0 K
# }9 r; F2 k4 ? w+ M0 o3 { 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?
) H3 H- r; v5 {2 }; P
3 r8 ^( d6 q0 d' f8 F MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
! v9 c2 @2 f& g( O" H" v7 v' u* G6 A, @7 h% ?- s/ d. D( W- L
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。”
) a' v: n! ^# O" M/ B; F- v! t7 v, e% L. W' S! W3 \
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。
8 y: l5 z1 F+ o1 W& c
* D1 M% Q3 S) W" T# ]8 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。
% e, N4 }! m8 ]8 v# b4 j- \( ~" V' e0 A3 o7 y
具体三个节点间的连接如下图:/ p$ {) o3 ]6 }# j: G+ U* g
S2 S1 P
8 V8 l/ n" l- j9 z <====>
: }) ]& I! r+ m# I0 f3 [ <====> <---->
' l4 {& @, b$ p* e- z
0 d" a/ v' y* o2 u( S7 I+ i( q1 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。
; p" N Q% W( i; t4 @" Q+ p: h1 L2 U! b: p
" A5 t. E5 |& t+ m7 x1 d9 j- z( g7 ^Reference,. |8 G9 Y& k& l! x7 x9 K: z
- Z$ V! R; S2 S4 S2 E& |; ][0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
/ ]$ |3 i% x; y7 L0 j( o* n% | P, Vhttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
7 J7 j/ p( _7 q |
评分
-
查看全部评分
|