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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。& g+ N0 j$ W. q' e

. e+ g7 X; ]8 t  H& E同步
% _) f3 W+ j( ^" w/ Y% C7 \4 }# ]" [8 R% F7 L4 c
    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：
% k, \0 \) {' Z    执行op日志4 {0 f4 d) Q' t; f& s7 ^
    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)/ f% V2 S- H6 A. j- ]/ m
    请求下一个op日志
+ r) j7 f6 U. m5 V9 P; Q" N1 M7 d- r8 Y6 v" T
    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。
9 V( @4 {9 r- e3 u/ Q, y+ s3 k9 K2 k
    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。
( u7 d1 q# e4 w! O+ y) Z6 R6 x+ e' m. B8 y4 @4 J9 h: x% g6 }
w参数. F3 a6 `; o1 x/ Y. P0 L* G

: i( B7 H+ G; F- a. z/ u. i5 M    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：
2 [- `, x, S5 J- W. o  adb.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})6 M* Z& ~* K) ~, i% _. ?3 P3 i

5 y# Q+ k$ O( \6 A" Z- {* d    在更改了这个配置之后，执行写操作的流程如下：# G% Q$ C% g5 ?* s
6 f+ U* D  |  T/ b- N
    在primary上完成写操作；
4 }2 |* y! u* _4 n" w' J! Z    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；
+ M4 b1 G0 n8 ^    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 R% H* w1 q$ A; o+ `    secondary从primary获得oplog，获得上一次操作的记录；: |' a" o+ U: e, J3 a
    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作；
! J! k( a0 G0 ?( m4 F2 B0 Z  [    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log，条件为{ts:{$gt:t}}；
2 q/ u2 D; A; I% Q1 k    primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog，因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了；3 o% |- F( i- U" W* h# i5 S
    getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作，于是 w:2 的条件满足了，向客户端返回成功。
3 M& e; Q( M$ u
; ~6 b9 x/ b' J7 Q# m. A启动
$ V1 P9 I' N: s$ F$ z8 w, R0 i6 Q- K
    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。
2 V7 z1 z6 e- ~* b: a& N* A' F6 A# 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。. L* e" T. X' k

: v0 p$ h( c& ?3 F7 ^8 r选择同步源节点
) z6 E$ w- v/ K2 m
* f9 ]4 Q  {; J    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：
5 U  \0 X$ N, f& U  A# c$ B( T8 y' V* ?1 c* p. W  T% {
for each member that is healthy:" T: m" j8 ]' |3 g0 l
    if member[state] == PRIMARY
/ a' f! x3 C2 ?) a        add to set of possible sync targets
7 N' V  ]* S! s' `% ]6 Q. O5 _. ^3 G  \- O  ?
    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]% \% ], e5 \& X3 E
        add to set of possible sync targets5 O5 q, k! _( @
' N7 B# q! ]' ^! U  `) o, o3 y% ]
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets
, P3 ^' f! g* G8 h* ]5 C7 _, k! q1 \6 L0 e, V. ~: n; M" ]
    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。
. _. C4 t) A9 b$ Y( U; I5 {/ W$ s. f5 X  q5 A+ Y6 @% L( c
    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。" g  L1 w8 S% e: B. k3 G
  F( I. x2 O0 C& T
链式同步
: C1 m  Q$ f" h
+ [- P3 j( P& s  `+ b    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。# b9 E- i# g0 U% b3 {
3 Y* G% v# ^# v; O
    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# B- v4 D; z. ?: m# \! J  U! P6 ?. l, f
    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。5 R7 \6 T% j( @! N3 i
& X$ l) l- Q. M  s; ~
    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。”
( D$ @  T, Q2 }4 f4 G! `! Z! c2 D  ?" o( x/ p
    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。
& q, m  r1 K, D- @! h5 k3 f* K, P- O
    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。5 [/ r' t3 a6 }. Z4 l' F

2 Y$ @, I! T0 U, A* U  D$ \  }    具体三个节点间的连接如下图：- h! @$ C) g/ E
    S2                  S1               P

* ~# M6 e8 o* S. }# Y
                             <====>

0 z9 f+ _* B, V1 n& o  _1 d
         <====>       <---->
8 F6 z9 n. V& z  Y  }+ S+ S8 _8 a+ G9 d

+ m; G2 A# [4 P2 X; O) I4 @    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。
- G& i( N  Q, p+ e
( e' l" |) J& \7 w' K8 N, s* v! F7 B, [$ ]8 f* l: d- z- \; L4 ?' @
Reference，/ X1 N: o4 E  {8 S1 H) P" o4 f
3 X! A+ R. ^7 i" ]
[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing% R) _# h  V+ p, S: S$ b  L; Y
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/! i( x/ M" n. M) k
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。% n9 w; H. r6 p" _  ?4 j: b
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
: S* G# d; z8 V/ J7 W6 p1 r哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。
' _( b6 g- `! j可以偷懒不去搜索了。

2 e, }  q2 O3 d) d1 G  j& s& U* 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
作者: 四处张望    时间: 2012-9-18 13:46
shengnan007 发表于 2012-9-18 13:34 ; M& R; s" D$ 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

' x9 u7 }" W- j1 g( `* F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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