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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。
8 E2 v- U( F( k3 W( P
9 s! k/ r5 o' l3 k, x同步
: m5 O% V- o  G; ^* }) J% N9 W! x3 \7 K# d3 O
    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：
5 Y1 V' s* t1 u8 O" k9 i, i    执行op日志( }0 I) E" Z) @$ C
    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
9 M. `/ S; g+ ]2 W' f$ N3 Q    请求下一个op日志
+ E  f$ W3 D' r( A3 a4 A' ]1 \6 t" g1 g" N8 c: _4 P; i% ~
    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。
% o5 u) V( B8 G! G4 L% ?
. o) s* l+ c% n! `2 |7 D    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。* S# a3 l5 @. U4 d% E- A2 H. F* t

) j0 C9 W0 m6 |) s/ K0 gw参数- u0 k# X2 Q7 `# x3 `, \5 G

4 C$ h# M8 z# y- |" _. y+ |1 H    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：
" C! W  F/ w3 @) y+ ~  xdb.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})# [! n6 [2 l: o% z5 Z: {, j: C$ e

# E/ l7 b+ Z7 x* U    在更改了这个配置之后，执行写操作的流程如下：
" M: u: d; _# C' L% B: N: @; n! X, b9 b: _8 y
    在primary上完成写操作；
& S- l' M, A% w8 F1 v; s3 Z; ?) P, t+ p    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；  \- I* e) A; b# 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；4 a. ^) q* @4 t2 v. S, ?
    secondary从primary获得oplog，获得上一次操作的记录；
- B. j- O5 E  g! X    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作；0 Q3 \  t% U9 i6 X
    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log，条件为{ts:{$gt:t}}；
2 z4 K; q3 G" {6 g" _5 |    primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog，因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了；
2 y# b. T* o8 Y    getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作，于是 w:2 的条件满足了，向客户端返回成功。  W" R6 M. N2 u5 P5 F* ]
- y, [, U" c  r4 R6 ^- E" j
启动
  V2 d! v4 K! s, I6 W
( j* j" T, E; H/ U3 L' e    当在现有的某个replica set中加入一个新节点并启动时，这个新节点会查看自己的local.oplog.rs collection，执行一个叫 lastOpTimeWritten 的命令，查找到它最近的一条被secondary同步过的写操作。2 E' z2 |2 O# ^0 ~
! ?- P6 M3 d1 M$ ]+ m5 }, O
    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。
9 g' r3 H" B- ~# E* [3 g% l$ g& ^/ L+ q( \- q8 ~
选择同步源节点
9 ~3 T" d6 Y+ F1 `1 f( r9 N+ b% C$ W9 F+ h# ^, z
    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：2 t3 k3 T2 N; {! U8 S# c
* a9 n$ R3 r* U3 S* g
for each member that is healthy:
# F4 \+ _( L5 _8 M9 K    if member[state] == PRIMARY
) @$ ~4 b4 O+ o) Y, J+ D' E+ H# a6 P, ]        add to set of possible sync targets
. f5 y  l# u2 R4 b1 r8 V( t8 w/ L* V  c+ q! n
    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]: f- ~# `4 u0 Q4 q8 p. R& }) B
        add to set of possible sync targets- {! t$ Y' o# C) s

$ y9 |" W' ^5 _0 C5 D2 |/ ksync target = member with the min ping time from the possible sync targets" ~  N# {" t" a( \$ g+ [% _
( N' t4 w7 w! b
    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。
8 W$ @4 L0 S; b! W) C
$ C4 h/ F( j- P$ A    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, p2 G6 l  `; L/ ~) J% k- ?/ K& M+ j& l2 x+ @
链式同步2 r( g6 X  W5 e% T9 T

2 x# ]) X$ s# k7 r: \    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。
) p- M: W) [. E, y4 i" V" |: r4 U* s
    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？, d, u5 ~( _- e% j$ `4 |! w9 s
& o8 r2 L: e( W. t+ O" H
    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
& O7 A7 v# g1 p- \% L1 R7 J
: H( O( k* }8 z( J2 u2 T    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。”; W5 ^& f% z5 l% X* Y
9 }8 `; Z& n- |4 m
    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。9 Q/ d+ r2 c: l5 W

/ q2 P) m2 N" \/ L/ b2 n% d0 \+ 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。
# a/ z( l/ F$ _6 N' j+ n
  v* k- q! S2 {; X! j" v- j8 x    具体三个节点间的连接如下图：
- C* _# z% Y# }; J" `
    S2                  S1               P
2 U4 [/ Q! F5 H9 n$ U& x; N2 D
                             <====>
6 H- b1 d# O0 q7 N0 f; h, f; J
         <====>       <---->

  l" o# s! ?& p  [* I0 ?# a' b8 l% c" H) V9 y5 R( F5 ^
    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。
3 Y2 v; ~9 X- _6 g) v
' e/ e9 U; g6 U" l
3 y8 d/ D, ~; a5 [* xReference，* g, m- b% P* R0 g) z3 K, b- s

# J& d2 C8 j% ?7 O/ h: M" |9 w2 W; Y[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing  w9 ?; C1 V; W; F9 J+ @
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/# j4 N; ?, W% K2 q. Z  P
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。$ l8 B' ~8 }* R' r6 e1 F2 r
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 , t9 f% v9 z9 E
哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。* l8 Y! s  ]" A  l/ V5 l3 G
可以偷懒不去搜索了。
" D( {, B4 t4 f; b! O' U5 k# _4 e
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 Z5 D4 l) |+ v( Y1 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
' a& F  ]' s5 l- J
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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