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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。& ]9 A8 m3 D( s  G  ~
" b& B2 A4 ^( W0 J
同步
" Y, _* x( _# z4 t0 L" o: `7 w5 B  I' m# i8 y8 x8 g" a9 S
    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：
& A1 {: f# k% G: A9 n  Y' C: P    执行op日志8 n9 c+ s# f1 ?4 Y$ V& b
    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs); _  ~8 B+ |( I& N$ J
    请求下一个op日志
% Q. A: V, p, e1 S! G  ^( u  C6 H; Z% [* J' ]' f- g
    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% @7 @# I: j& w5 v

' W/ m+ o: u( e# n    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。
; B+ r$ D1 m* y+ ~: h* m+ V4 g! @+ ~) m4 t' a
w参数
0 F" z& h" e1 f& g  M' w2 J! o, @5 j$ o
    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% {4 {/ A: n; V  B0 W. N  X
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
+ u5 i1 O* l) @, @. Q  _
0 x) M+ D( i) F7 @5 f    在更改了这个配置之后，执行写操作的流程如下：
/ q. Z% E) u2 n) r' e7 Q  e
/ m. O; b: ?  q6 k2 K# K    在primary上完成写操作；( X9 e, a9 ?5 W3 {6 m& I9 l
    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；( |7 {6 O4 \+ m% D8 m
    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；8 k8 G0 M, b% m
    secondary从primary获得oplog，获得上一次操作的记录；! d  ^# Q* I* x6 k* Y& s
    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作；
( ?3 |' g$ `' ^7 z; T7 E/ Y    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log，条件为{ts:{$gt:t}}；- u% ?- j$ o2 w$ v2 U% a
    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；
' J: x- L0 |# T' R  }6 [! S2 R, P6 {    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。9 c$ v% P8 |: }* `* p0 \' Z
- F* s8 D8 L/ b) ]6 K3 R  {: M' r
启动
) y: T6 D* i9 m. U$ x3 W; P- n. _! B( v! d6 M- J
    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。
3 l5 u4 s9 k" |  |$ W7 t% ^2 z1 ]1 E5 W$ h1 z! 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。
; \+ C& R$ e4 r% u! g
9 `  \+ w! F8 H: a6 S选择同步源节点
$ b' C& C+ X$ z/ M5 l% E: }- B* p$ D) 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：& f7 k/ q7 v) h  L1 D1 V4 c
4 S  p' k* O8 N; h5 ?1 T' N* L
for each member that is healthy:9 B+ v: e5 p: p, n3 u- V2 j
    if member[state] == PRIMARY3 A* I* r2 g5 n) ^
        add to set of possible sync targets, I" y0 u6 K) ^7 _3 }9 K- O4 O

% I4 d9 B% Y. r. i* _    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten], R, q) `4 p+ o, n
        add to set of possible sync targets' c3 F$ ]+ W7 M0 S

; |! \4 s" q  _- _- Y3 R( |sync target = member with the min ping time from the possible sync targets+ a2 C) R) |1 a3 J$ g4 D7 @
5 y+ h. d  H& h& ^# z8 ?
    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。
. Y; ^: K, A  C4 K- I  }" f6 y1 B$ H; h' _
    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/ y( R* B( B/ I2 y* Y+ i3 o6 R, O
: m. [4 U4 M# K/ Z
链式同步& c( d& t/ A7 v* p' J9 S2 Y7 p

7 p2 N% Q, |4 ]$ }4 E/ h3 K$ N: w    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。
8 n+ ]! h" T' y' Z! p
/ |9 g2 [! @! ?/ [  E& N8 z    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？
: F$ R* G9 x9 H+ D/ f& }, W; L6 N* W" r$ l1 l7 L
    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。+ L! b( ^8 |, _* o# L5 s

4 S! p( f# S/ a- }    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。”3 j4 Z7 z# M0 s$ q4 x# [. e

0 ]8 O5 ^0 U+ e) \+ D1 [# O    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。
" d! N6 g3 S& |% `5 l& t: P4 t, U9 h: x) h0 F4 _( h& L) J0 D4 B, N4 `
    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。
3 p6 w3 M$ G) @8 v5 `' l
- ~% d2 D( I* F! X  n    具体三个节点间的连接如下图：
$ r) {/ q0 @0 ^/ ], ?5 K
    S2                  S1               P
5 R7 `8 M8 b+ d& u, ^1 P. F
                             <====>
% }+ g+ n; j0 Q1 ^" v
         <====>       <---->

+ v7 D5 W' e7 Z* i, e! g, ^/ |8 f) h. S5 [0 V' |/ |
    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。* `& T7 Q: k& ~* P; u
+ ?6 j- v7 c+ F8 X  t' [
7 p" a3 j' f9 w2 r5 c
Reference，
1 k* V; C5 A8 ?/ `9 k: Z( ~: s( o* w" k1 j
[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
* \: O  k! y9 J; G# jhttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/; z  L  A$ T, D$ X1 o; Z1 i
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。
+ j$ i) p2 N: ^) C( o6 Y! X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 - I9 x  Z! U4 K) E/ M4 R
哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。# S( Q! n( Q  ^, K7 R8 T
可以偷懒不去搜索了。

: n1 C% b* {- C2 ]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 ) u" k, r- {# M' L  h
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

# P+ Y% T/ R1 H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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