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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。
/ i5 J/ l( o  \+ w
% a8 O# U& K5 ?同步2 d2 U  H' u" W+ c9 [5 z4 ~/ Y
: X4 T3 o% ?9 y% A1 h$ X5 R$ L& X
    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. z1 m; W( K
    执行op日志
! w8 H2 |1 e- B- P1 X0 a7 ?+ y0 V    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
- ~4 u$ p% \( C    请求下一个op日志
' Q- X8 X3 ]. X* C  x4 [1 g4 A# v! B) K
    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。
( v/ K" b9 n8 h7 s$ P: Y. [# ?9 f" w% N8 V3 x% B6 V
    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。: w! I! _6 F- m8 ]/ o; q4 x9 ^4 b$ y

2 @& z* D! J! H3 y' T; c( R+ dw参数3 a! Z' I& r! Q5 {/ U
' o1 h9 t6 |! U$ }8 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：" \* J3 x2 V* T4 H4 ?4 x* X
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2}); C) N! U6 `+ N) u/ A

6 j- Z4 @$ r6 g7 \    在更改了这个配置之后，执行写操作的流程如下：+ ^3 Q$ a2 f4 {4 m

! `- X3 f- C  Y, l+ W  _: \  E+ @7 H    在primary上完成写操作；9 G3 D& K1 [5 w% v
    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；
2 g1 W: t3 v4 q  x    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；# E, z& u+ I' D+ s; k
    secondary从primary获得oplog，获得上一次操作的记录；# ]. \( r& m# f
    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作；
4 H% R- g- I+ U) O) o  n- B1 [* ~    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log，条件为{ts:{$gt:t}}；" t3 \' P  F! x7 V
    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；; a+ Z- \1 m& e9 q4 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。
% r' e- [; s" D( `" I
/ K; P' q5 v7 E( Y/ v启动% w( B6 v1 N5 U5 C5 C9 C

4 t* x* P: ^) I1 L* Q    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。! |/ J! F. w1 \2 _

/ w: K. c8 a. ?6 [, m9 F! b    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。
: m$ N5 ~8 W5 V( S8 e9 u( k' l' i% W8 |- A2 q0 l8 E
选择同步源节点
/ L; Q& @/ ~8 e: z) S3 |- Q" V2 u# L1 M+ t
    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：
1 p# g: v' ]6 I9 d# e6 x$ g/ K0 g8 s3 q' b# t
for each member that is healthy:) M( V$ a1 Z+ G+ j: o
    if member[state] == PRIMARY
# p7 M( `; G9 m1 P: D        add to set of possible sync targets
( c% N0 v5 i& l9 l, @) ?1 m; L0 H( J6 p3 P$ Y- K  O& A
    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
8 h2 T4 X$ O3 J- I        add to set of possible sync targets
  M0 t# P  w3 }% E7 o7 H; _* X( [8 Y# L2 r
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets
; E$ Z( Y6 R3 B, N% N. A
' [1 p. M+ C% d$ T5 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。7 y3 E2 [& }. y5 s0 ]
# ~0 W  _6 V- D  d( x* \
    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。
$ @0 W( h$ W  }0 A; R# M) J: E# U0 F9 [$ n9 l! x3 M0 m) m2 j
链式同步
7 c$ }3 }" E% a, D7 B5 V; x; G: c9 _, ~. _$ [
    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。5 m5 g- ^5 {! q/ f& {9 g/ n8 \
, l$ y$ B" J2 a  \' }, 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？% Q: c5 _% r1 v8 m  n( e
% |  q5 Z7 p/ H  L3 d
    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。4 W' q$ s7 @' J
: F- {% U$ e8 X9 G& g6 |  O
    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。”
& @8 K$ G/ Q+ _  |% \5 o( @! d; O- L. h# f: A5 k
    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。. k$ U$ M# D9 ~! [* q
  r# ]6 l* h; W: }* d* k) _8 D, 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。
' `! \& p0 b3 {; U: w9 D* u
6 |6 r5 s! R- |: i8 s' v( W    具体三个节点间的连接如下图：
( ?) O* }; @+ V! Z; ]' q: u, t
    S2                  S1               P

$ K) }6 E% p0 }+ F/ a, H
                             <====>
4 o  U$ V8 j! y% ^) [* M- r
         <====>       <---->
% ^9 z1 q: z+ u! x3 U! l) [2 p
  n" f( o- s+ Y, u! t% @  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。
$ ^4 [9 T  D. S2 P7 A8 s) U$ [& J7 j/ n0 F+ N+ `
  t% W2 I! ^9 s# a7 o6 P% a4 C8 h
Reference，& {. V9 \+ D' ]$ G4 U; C- B( ^& T/ C

8 {! ?3 m/ R% A% I[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
- w& S% t  x3 v+ x' fhttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
- S2 w' b( m2 t' L7 H. E7 _, l" X) G
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。
9 f; k9 U$ p1 i" ?$ o0 U; g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 9 y, n* A8 h' }0 Z4 O
哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。- \1 ^" O' v" G6 |7 @6 B1 @: f
可以偷懒不去搜索了。

4 E1 E  Q! ]0 D: {! y5 {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 - F' `2 e7 V- W) g9 l  D
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

0 M8 a& o' m' l7 ?+ ^/ X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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