爱吱声

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。
( k  d6 [7 z% d. W; ^8 C) b  W# t! j  y0 P
同步; O) s) r" ~7 l: p" C$ T! a

8 j6 w5 H: Z7 L( a& J  [) |2 e    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 z2 y7 }& J% L1 S/ G/ i0 N+ G1 m! f    执行op日志, |, f$ d' ~4 Y  K8 F* M
    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs), k7 ~8 t- h9 _" P3 y0 C# P' r
    请求下一个op日志
! g6 e# R3 j, z
7 X# l( ?! M7 t) b    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。
! l& K' R, M- E; X" M, O; B" @/ n+ o2 `2 n+ E  A
    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。: L* F, ?) n: x' a! j/ a& F
- }* @9 s( R4 M4 _( J+ i6 X
w参数1 M& ]) U3 [) ?$ M. x; [5 m) \

8 d0 Z% L7 M7 X- q    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：
$ o/ ^1 H. i" j2 Odb.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
& x' W8 M0 w- v+ U1 b9 Q
% z+ v' v' j) g  m4 k* K0 i    在更改了这个配置之后，执行写操作的流程如下：
" p4 F4 b; u: d. Y4 j7 S$ Q+ k1 D2 o5 X0 w
    在primary上完成写操作；. `0 m) Y* G7 }/ }' ^1 ]' U& S
    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；- \. U7 j: S8 s( \: U
    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；
4 Y2 }) V% ~; {* M6 {( w! R3 i' O2 T    secondary从primary获得oplog，获得上一次操作的记录；; W6 b. F1 _- m& V3 H# q- ^" B
    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作；$ E% l7 I2 m/ i1 D4 O
    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log，条件为{ts:{$gt:t}}；, i8 |& k' T8 c6 X; U' K6 p# \% h4 B2 T
    primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog，因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了；
7 h+ H, d# @; \9 [6 ]- R( [    getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作，于是 w:2 的条件满足了，向客户端返回成功。# v/ ^1 t5 K# n+ L
; s6 R& c" o- `
启动
+ r. |$ K! k: O( y
3 e7 o! J$ D: Y2 f5 w    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。/ u; ~7 X  z; [# ~/ P

* c7 t8 {" M7 Z! G7 N, R1 g    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。- t* r% S$ k5 q$ z/ F' S
# V3 j, R& w( s0 [
选择同步源节点2 F% L# ?* `% }( E7 ]% e

4 M" y; l& a3 [8 y* W    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：
; ^+ S0 Z5 c& H. U( c) t& f2 i8 D& n
for each member that is healthy:8 h9 c$ M  o# E( _  B) H* h
    if member[state] == PRIMARY
4 U! s; m# d: y- }; H/ V        add to set of possible sync targets7 H. ^% h. {$ w; P& f

# i+ v# H! O) f: O" R    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
" V4 X% Q: h) L/ X! ~5 r        add to set of possible sync targets( Q2 c/ Y7 W' G5 E" Z

3 i( W3 r) h0 Y9 E5 l$ R8 Dsync target = member with the min ping time from the possible sync targets  F2 g4 T! W1 E" b
. a5 N% {  g! |. d4 X: s1 X
    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。- F; p8 c1 E; S: `6 U

0 }* c3 F. Y7 _  e    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。; K. A) r/ o$ ]

8 _4 U" s) _" q6 a' r2 n0 }1 Y链式同步1 G) }& d, N2 j

5 @7 r8 m* N: |3 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。7 t# |5 d+ x, M8 |
/ C9 S% k8 W& Q4 }5 \' T
    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？
' [! k8 r  T1 a6 o; R) g2 s9 k4 s4 x1 _2 M
    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。! H% e5 H  I6 e6 f4 A
$ |( s6 B2 D8 ]7 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。”3 S" i8 o( b. ?& h  Y5 G2 j
' d6 Z. C5 i8 Y% z$ A
    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。$ Y- G2 p7 o7 s8 U" Z9 d

2 k3 [$ |; D1 c. [# \2 Z    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。
& S  d& C5 q" e1 [- K  W5 f
, M8 A/ C4 A; O    具体三个节点间的连接如下图：6 I/ D. B# {& x8 x& m+ |
    S2                  S1               P

0 k+ J( s$ l/ R) c% P" H4 R( _0 w2 ?
                             <====>
$ j4 W0 j! {# p! E" E# D
         <====>       <---->

5 i1 n3 s: x- T  ^: T
( g4 b: T' G( \1 W9 M1 I+ r, }    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。
9 Z7 u' v( c% y, D
7 B' _' R, T' x4 A& c6 _
0 n) ]9 X  Q+ D7 r8 D& v+ n- B) _Reference，
  |9 n" C! X$ k; U) S: a( d6 X, y( `* E1 O2 l7 {7 [
[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
! M3 H8 }5 B- u* Y% chttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
& m9 o0 [4 j" I2 n7 \4 a
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。& d! \  W+ Z# Z- m( z7 E7 Y/ ~
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 2 A/ e# {" k# H- y
哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。
4 B' J1 B- t$ c/ |# N可以偷懒不去搜索了。

+ g9 P4 s8 c; S2 X% l- [; A; a! 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
作者: 四处张望    时间: 2012-9-18 13:46
shengnan007 发表于 2012-9-18 13:34
6 b5 p* @- y$ ?0 L/ _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
2 X7 K$ Z7 \9 u% H6 Z  t6 G
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。。。



欢迎光临 爱吱声 (http://aswetalk.net/bbs/) Powered by Discuz! X3.2