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[信息技术] Replica Set的数据同步

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楼主
发表于 2012-9-18 13:20:29 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
    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。( o% d! e. q* R$ e
) `- m7 t' J1 o* ~1 N
同步
* k8 l" w, U+ P% G& e' n& k( F5 I  v- 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:$ S# T, |- |( P1 i, Y3 n5 C8 [6 |
    执行op日志
7 [% v# y, m  w+ p! V    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)+ }% r/ `' ], f' f6 ~" X2 b8 |8 ^2 K
    请求下一个op日志
. C3 F5 E" K8 d" {1 @9 n. d
# w1 K( k$ K, A+ M; Y    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。% ^- O+ G! g) J

  O0 @3 [) S) B1 T: 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。/ [; x6 u5 H' K" I

  L1 n: h$ R" cw参数
4 l4 }) _4 G. j" n3 A1 s) F
$ f. F( {% B. J' F! [7 [+ `    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 K( |, w' q0 S" R
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})9 |! I# Y- f5 d% f9 G% C
  n5 _/ x% e+ F  n2 ~: J- E
    在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:1 ], b. ?. C# G
0 g( l! O' |( u# K1 ]8 D1 u
    在primary上完成写操作;
( U& R4 Y, [7 x" C    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;; E$ e5 q6 V, u& `/ 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;0 B5 _5 D2 N4 u: N4 w
    secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;9 ]& g5 W+ z$ h; f. S
    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;
* P5 @% \7 ?% G4 U5 c6 S( P+ V( y* P    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
, d( W' h) R% t) b* z+ E    primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;
6 n$ h# U5 k$ p9 D7 O7 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。* H& t2 o- Y' y# G7 j2 b
& h# s; d2 m5 I0 O/ S0 f
启动' A3 k. Q* O. B3 a( F) M: S9 ?
3 A/ e/ Z7 [- b2 i& P8 v7 c
    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。. W0 L) X; V6 U9 q9 q1 Q( D1 w# H

8 i# D- ?5 U8 q. @: i+ T/ _    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。
8 _0 L4 C/ \$ P9 V( {
6 h/ {, z/ S1 O4 f0 V5 t6 Q  b选择同步源节点
- L/ l+ j% ~( E0 q. G1 D" A, o. I
    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:: k$ a. O5 w) I  \% X
. c5 W+ f0 [" |
for each member that is healthy:
! \9 K7 B9 @1 V    if member[state] == PRIMARY& Q( R5 Q, k4 X8 \8 [3 L& \5 R
        add to set of possible sync targets8 h& L+ G" O# }3 Y" G3 S0 Q

  M8 z1 y- \4 \; D8 O    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]; T+ B4 O. e- K
        add to set of possible sync targets
* e1 K  g% @* v9 x/ i  Q" l$ k
, M; x3 [! V7 J. async target = member with the min ping time from the possible sync targets; n" n! O2 k! u. F# C# [

; T0 w  B9 S- o0 ^3 e% H/ T! J1 W    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。
" L9 Q4 h/ {$ m. d! G! c* z7 Q3 U- b$ V+ D6 w# K
    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。  p. _3 }3 U* b* N: q0 l5 w
: i- S* J) }3 m
链式同步
6 `3 ~! }: t* t- m- ~# i! q1 N# j" J/ ^1 ^  Y0 A0 s0 I
    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。
. j2 o7 @, t) C/ X) s, N0 f: ^3 y" x& A" s
    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?
) o' W2 Y; t9 R5 U5 i2 |
3 [$ n/ a, u6 Q& U2 @& X    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。1 S* U: R5 v* H/ z" L* s9 a' |
3 H/ C/ b+ N$ m$ U" }# Y, K
    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。”
" E8 X  \* h+ B  Y. s- s" I$ F) g
    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。" E: _$ P0 w: ^
/ y3 z" u, a( W$ P1 n( l
    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。
. @* h' k  N1 y, W! |) c- R3 @# F- @
    具体三个节点间的连接如下图:/ z/ ^- Y/ d+ n  ?
    S2                  S1               P

9 Y* H' X3 q: V& {: q2 k
                             <====>

7 N2 v3 p- N6 M4 L/ }5 k8 z
         <====>       <---->

( S9 P  B' ~( x- {( }5 a; O& Q1 R6 }2 A2 z0 z
    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。
; L# a6 S. K+ H9 u& V: m9 v7 s2 i5 l+ E. e5 s

+ M$ p3 N* ^/ j5 w( q! ]* |Reference,
& e( q- E% v# ~9 M8 R5 i7 B8 M  X% H* e" f5 [+ w
[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
3 z& m1 Q- q5 R2 F$ v% q, X3 I: phttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/: l4 }: w9 l% G3 G  F- u

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  • TA的每日心情
    慵懒
    2026-2-25 18:51
  • 签到天数: 1670 天

    [LV.Master]无

    沙发
    发表于 2012-9-18 13:33:28 | 只看该作者
    哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。) P0 k2 F) W7 K
    可以偷懒不去搜索了。

    该用户从未签到

    板凳
     楼主| 发表于 2012-9-18 13:34:48 | 只看该作者
    四处张望 发表于 2012-9-18 13:33
    3 m. X! N8 E4 E4 h; T哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。
    6 m  g4 w: n7 @$ g可以偷懒不去搜索了。
    * a" o9 S, U" J, C) ]" R( B/ G
    前期写的一次性发出来了,后续的还要等一等。写的慢啊,哈哈
  • TA的每日心情
    慵懒
    2026-2-25 18:51
  • 签到天数: 1670 天

    [LV.Master]无

    地板
    发表于 2012-9-18 13:46:57 | 只看该作者
    shengnan007 发表于 2012-9-18 13:34
    0 r9 i4 P1 q1 m& Y前期写的一次性发出来了,后续的还要等一等。写的慢啊,哈哈
    % J8 f! p# K6 @+ p8 d% Z& L/ |( l
    邓侃在西河的文章,对我启发很大。可惜最近两年没有实践的机会,mongo db也就是浅尝辄止。现在有这般好帖,正好

    该用户从未签到

    5#
    发表于 2012-9-18 14:44:18 | 只看该作者
    电脑小白路过学习。。。

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