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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。
% w a0 _7 o: e& v# }
* O: _, R+ Y6 Q同步
: j; f M5 M. _. I) n; _ b! g J4 ~* V* J" b- f
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 ?0 S4 g7 l8 h0 A3 Z5 Z
执行op日志
, Y6 [5 u( N6 N( P. q0 ?. i+ O 将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)- X. F8 t) W" i; Z, _% ~
请求下一个op日志. o) F. ? [7 u% Y. [9 Q( T8 m% c7 M( }
1 M# G+ L2 f- X( P/ E 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。
: H3 Z3 t7 [* x8 p3 ?3 n5 q* c
) W3 I3 P( P5 f, `9 F1 m/ c; y 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。
' } R# ?0 ~/ X- Y! m1 D" }% Q: R9 y1 D1 a
w参数& O+ C( S+ H& y8 L; V# J
! p+ q: R" j; `* ]! B. j. X. 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:5 z- d' t: ]% p: v/ A
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
0 E) D4 x" x& ]( |
" E# X3 f' _4 L6 ~$ m 在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:2 |" M$ Q2 q$ }; P
/ M9 d( E/ v& S" o
在primary上完成写操作;, A3 y: b: s6 P8 o8 M1 r5 h: q' O
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;, w4 M# d1 S# U! g3 a
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;
0 a" z( D+ W' P. p9 o secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;
9 s |5 ?# G1 E& H" A$ F secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;
' y X& M2 y( r1 t0 Q# V7 i secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
" H/ _; h$ n- n 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;
8 v6 Q: N2 ^7 W5 [' g 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。' W1 C) [) `" P
7 _) F5 B* p5 D2 `4 a1 j1 A
启动3 ~# G7 J9 E- @1 M' F* x4 q
3 h+ _) H, U5 N& U7 R' v* T: M' c8 v 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。; s- |4 ~9 o7 ~
- U. v ^# C0 G" \% ^- e. ?
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。
. K& q- ]/ {' E( Q+ X L( r, T6 Z0 k) V/ c" H2 q: e) q, ?6 A
选择同步源节点' Y" n0 F1 C0 A$ x' A( H
* O' N3 Q: _& ?/ P) p2 c4 t. N 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:
( F. a. ]# k* i2 {" R' {
1 u+ ^3 R, L( w: ? v( _& s7 hfor each member that is healthy:* o! T& S) l( L9 L9 v. Q1 |2 \ v
if member[state] == PRIMARY$ ?, C, t7 E L: ^7 h% B) O
add to set of possible sync targets
; t: f# p- s% g+ q$ l
( `5 I8 Z- l" Y8 S if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
5 q' c( r0 s4 ~3 n4 g9 E- N add to set of possible sync targets
7 r; l& n! u1 x$ o8 y7 }3 V# W
3 F0 ~3 T v5 Tsync target = member with the min ping time from the possible sync targets
* @: R# ?. \ V- S7 ?
- X" }- k& p' Z5 F6 g* k( i 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 T5 j+ `" u" e" q) e7 L
" `4 T, P- R9 J$ @ 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, T& r* x, e: @+ q
1 A6 Z- z+ b2 k0 H9 ^1 y+ |
链式同步1 J: o1 G( T; {" K3 u! {
$ J; I8 `; `* L: }/ D/ o+ f
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。
- W, a7 U W. s r/ D$ R' [5 y" `* Z" R
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?2 D4 T3 ?3 V% p3 {5 n) H- ]
1 V- [ F$ ?& F+ y6 y" k+ ^, b$ P: P MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。 R2 ]1 x5 R' C0 _. w
, G0 k3 `, T5 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。”
t* `/ I# E) b4 I0 f" p5 d) Q% [% x: |' @: R) d; C" }: @
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。* M/ l; b* J% V* y4 q
1 j5 Y- S/ k$ S1 P0 L. I6 g 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。
# N7 Q' m* e+ P+ J* [& {& H+ _4 D/ k& z( i& K
具体三个节点间的连接如下图:
0 p* R* W5 X0 S3 ^7 w S2 S1 P
* U/ I) U# C# I! H t- u3 k: m& F* H <====>
% | [2 b+ E |( w) L, U- {, y <====> <---->
4 i9 c7 E9 `% t/ L
1 N5 M! A$ A& G) R$ a 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。( [5 }/ a/ S$ A# s; }
/ h0 A3 H d0 ~& _* e2 f& U
) A, f7 ^0 ^# K. c' sReference,) D- B" c3 N2 J! D" P
0 `2 h! R- ~" @
[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
" U# l; s5 z$ S& H8 V% a6 n: Uhttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
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