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标题: Replica Set的数据同步 [打印本页]
作者: shengnan007    时间: 2012-9-18 13:20
标题: Replica Set的数据同步
    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。
" T! ?7 `* @6 x8 A0 l% P
+ u" J+ s2 x# i5 v4 u同步- N+ M1 v. {' a% t+ i/ Z( g5 c

+ \2 A! n4 r% Y+ ~6 ?& V: w8 m' g    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：% a' f8 u! P1 _0 a: z
    执行op日志
4 s( }9 \- v* t6 j" y5 M    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)% z" k, ?- p) X; V" P2 _
    请求下一个op日志
: R; o7 x$ a  u0 n% w1 I6 ^5 U8 Z- N& I* J
    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。% Z2 Z3 o/ Z+ N& ?& e( ]; _7 ?
0 a" H/ j* l3 e4 B! U; G9 S
    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。$ V  d7 p2 a6 R3 F: [3 u

2 e5 x. A* `" h& tw参数
9 _' D- G7 w: M6 Y- L
2 ?* Q0 ^8 N/ d8 o& g    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：
8 l7 v/ E9 S. m# Qdb.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})3 _& x# F- c' j/ S& m5 \
; h1 m% j; f$ O4 U. Z6 B% Q* ~" o
    在更改了这个配置之后，执行写操作的流程如下：
, \% d9 u6 R9 V4 j! `& U2 [+ u: \: ^; `2 E" \4 @2 \
    在primary上完成写操作；
: a; \1 i2 m) p5 x' A& ]    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；
: L; E; L/ j5 n6 B/ \& t3 z3 `# y# Y( \    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；! s4 m( r) ~; K1 I1 f1 g# R6 Y
    secondary从primary获得oplog，获得上一次操作的记录；* P- L* `6 `% n8 C$ d3 a8 I- M( s
    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作；5 i9 d0 w! W+ }: O; R" Q! V* I
    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log，条件为{ts:{$gt:t}}；6 A: p0 X! j9 x" A- _% T1 E
    primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog，因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了；* U9 B3 A9 d( k5 y$ h
    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 Z; O  |! a# Q! N4 F( y) m' h6 N! w. K0 v, v) ?
启动
0 j4 e& W. X+ |$ C
/ P" |& u3 r; `    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。
; g8 A; _* D) s' m9 L& d  W# D6 D# j4 J# K
    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。6 y4 p' Z* m4 M8 }. u6 C

/ H6 Q0 h" |+ e4 _选择同步源节点; \  K1 ?/ o9 q0 t2 P. R- \- V3 W1 g
+ ]+ s6 e" v/ w2 @
    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：; Z( x3 P: ~( E5 c" ]9 G2 U5 v
; L) e( q/ D1 w9 _9 G; h
for each member that is healthy:5 n8 U" \( C: n$ S( w( w' A
    if member[state] == PRIMARY
* D* B5 `( G6 ^& M) A        add to set of possible sync targets* ?/ {7 P5 ^% X0 E8 L, k( ?( {
* [6 }2 `# o5 {& F* [3 ^
    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
1 F0 @: F: S1 ]4 p        add to set of possible sync targets3 x& }3 V& p! V7 K' X. o; t

/ f2 m0 S! }% l; P* Msync target = member with the min ping time from the possible sync targets4 q/ M, P% t# M3 t4 ]  |
4 B. M+ o" b3 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。
9 t( y8 P9 \% F+ ~* \! z9 d# ?( w% e* _- ]( l1 I6 Z/ 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。1 S. ^" P! \+ ?8 P

; H& h1 _: [$ |+ z) I7 p. N链式同步
7 G+ S* w! e0 [- O0 w. z; e# D: U; J1 @$ f! r) G' q9 F) l; n
    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。
$ j! J& P7 o; m0 D. N/ N2 m) @$ g
! h+ V1 [/ A2 c, c    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？
4 I$ @2 e5 B  u. j; W5 k5 Q2 t* N  T
    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
# h1 b5 @6 s6 a8 }) ]( D+ Y
9 g; u1 o+ p! E8 {" [; C3 @6 _0 X    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。”
5 L2 k) j/ `' I- A) {0 C3 K$ |3 h6 `) x/ Q' {5 O- p( y* m( U
    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- R* |6 A6 u

# Y/ l* ~, A+ V    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。' R7 R* ?5 H7 L: Y3 y, _" M

: k. z. r- s3 M( B+ n3 P1 Y( a+ G    具体三个节点间的连接如下图：
2 m1 H  V6 v7 J
    S2                  S1               P

. [9 e+ ^; c3 o* r: d$ {
                             <====>
3 M# l1 N% Y4 K, l7 W
         <====>       <---->
; S5 Z  U0 ?! t; h& C- v, X- A

8 J& [) G7 u4 y! D+ F    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。
* l7 _7 X1 H: Q9 z* J. X) u) {) w+ m3 e; F) u

3 x# y9 }5 D$ l  wReference，
6 i1 {- j5 j  b% Q- t& Y7 Q6 |! U
; D5 [/ @5 G8 S7 y[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing5 [9 R7 P8 w+ g+ h% u% p0 @, K  n! U
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
4 Q8 ^; b2 l$ N& M% k* Z
作者: 四处张望    时间: 2012-9-18 13:33
哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。/ k" d  r- p# p5 a
可以偷懒不去搜索了。
作者: shengnan007    时间: 2012-9-18 13:34
四处张望 发表于 2012-9-18 13:33 - m$ [# Z+ B3 J5 b7 C
哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。2 D3 L& |$ W% p; M
可以偷懒不去搜索了。
( A7 m3 r' D+ A8 r0 n
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
作者: 四处张望    时间: 2012-9-18 13:46
shengnan007 发表于 2012-9-18 13:34 7 E- k2 V* g' [; V
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

, r" ~# N+ Z: u5 a0 q9 ~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
作者: 假如十八    时间: 2012-9-18 14:44
电脑小白路过学习。。。



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