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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。: S" u' w" e2 e; z9 W, T9 }
# N. t2 E& x6 x, @2 _( R
同步
% \/ J0 s, ], P( L. A8 i
5 N/ t  U$ _* ?. \  I+ c6 b0 U    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：
* s" y# n7 b$ K: N" D- Q. m    执行op日志
& j) c1 P) h/ k% A4 e: e# S    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
+ Y& M( Z. m% F7 I    请求下一个op日志
2 H' C1 Y  A9 O7 w
- \$ p7 _' q* k# o8 X  Y6 N    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。
2 V6 r; Y/ L0 |% h& H% Z& G2 o/ H4 Z4 O/ m* o
    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。
1 {$ k: s: t$ W) f% K" h- R. F) l: J
/ d# o5 |0 M" {* r* F! Dw参数
& p+ l$ K- |+ ~1 Z/ _
; o! E9 a/ S0 o& q, R, X, A    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：
: @1 Q8 g0 K6 S3 r! l+ {" p! Gdb.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})% E% ~# J' W$ j# V# ^5 Y& |

. j# j8 M3 V7 ]    在更改了这个配置之后，执行写操作的流程如下：
+ Q, N, g! r6 a0 M* z5 ?, K8 P
/ c, b7 F9 u+ |% u    在primary上完成写操作；
. H, Q$ Y$ }9 L$ c/ l+ W3 y    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；* G& @/ x0 U3 \. c2 U6 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；
: W! O" E  ~: E( ]# I    secondary从primary获得oplog，获得上一次操作的记录；
4 N  r8 R" }+ }) }! q( @# p. e& M    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作；; K. d0 V$ V! x9 h# T+ i
    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log，条件为{ts:{$gt:t}}；% E% }% _: H; a8 A& X) Y
    primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog，因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了；$ q( `+ U6 m3 W0 A
    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。
, |0 u! W$ k; K: G8 o1 N9 r; q! o
启动# j& P, i1 x/ X7 V/ r
  [0 d+ L! V+ T7 p7 @
    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。
7 L% }4 J/ V( D* p+ i
9 `" h9 I1 [1 z* z    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 D: ^, W* j/ {

- l  v. M4 G, V. F$ R+ Y选择同步源节点6 D- c( l: a! n8 ^
# |3 U& z- T4 ?: u) s4 r
    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：" v0 s! r/ s& M& B5 T
! V* z& m/ ]; x5 h5 B& f
for each member that is healthy:. d8 F: K- H  z& `& \0 R
    if member[state] == PRIMARY
2 U  C( N8 O* R        add to set of possible sync targets
% e- U8 u; R% e8 Y2 r- ]
0 `  b/ Z% I. d! l    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]( M+ x  E: B* O  I. @$ Q
        add to set of possible sync targets
* F4 h% ~! h2 F* J" m1 j
9 H+ \' [$ m+ `' A5 W. t  dsync target = member with the min ping time from the possible sync targets
8 ]$ _/ S" H! b, u; p/ P, \
4 {' e& [9 j) \4 d' @3 u7 O$ O    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。( M5 I) s1 F) A$ M( F' p

. I7 J* i# R2 w: ^2 j    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。  ?+ @# u/ p5 Q! ]$ x
+ q* P$ u- J: [; H/ x
链式同步/ F' Y, ]7 u( `0 R# p) D; Y2 Y0 Z

$ U* \/ x9 F" Y5 K) 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。* ^! A% H6 v" k" ^2 F

) ]# H% y2 }$ V8 P$ B+ O4 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？- x1 d) L2 P* W% G

; e: Y+ h3 N7 @    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。2 `% B7 H/ i* I- A8 l, }% p  k2 K' ?
* w; V$ a/ f6 Q- 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。”) @3 ~8 w: V1 A9 a3 O) ?2 s
' j6 V3 U4 _$ ]$ @& \' ?2 g8 u3 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。
% k) A  @6 s- x) J/ d
& {0 Y' o8 G9 B, K    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。
* Z4 o: u+ _- V$ t, Q- Q% N2 {1 m/ {0 l# h5 C: a: E
    具体三个节点间的连接如下图：
, b& p  |7 n; G5 Z! }9 {
    S2                  S1               P

* M1 z$ ]% C4 c! f2 f% X" y
                             <====>
1 r, @& e0 {% _  Y8 n- |" u
         <====>       <---->

# ^! T  a, X. _  P/ P9 o& }9 C' {% e6 V4 e$ b* B
    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 D1 D' E8 n1 R: t1 E, B, L

" @+ l: U8 X; l  v7 b
$ K  ~) A# Z$ X: PReference，* ?6 g% U+ R' C! E. R1 K  H  ^

5 }; ~4 D' X" X" ^) s[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
# m* b/ k. k) O9 I* G3 |http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/% w6 u+ C) r! R
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。
8 ?5 B. t- w( F  C5 q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
1 Z! f2 x. p! S& w( @哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。" |( K1 {1 c% g$ ?3 S
可以偷懒不去搜索了。
, a& H1 e, X2 P$ F5 v7 E- C9 S  a
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
/ a" F" {( a! Z; e5 E0 I: \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
' p8 B( S2 k+ d7 ]3 J1 p" s! x" [5 F9 ^. @
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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