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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。2 [! a9 ~" o( [% t
& d/ x: F' F9 t. O/ C. X
同步
2 ?, L$ o1 `; j# ^7 y+ T$ T! g  T
    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：
, ?' B% W4 B5 [    执行op日志
# D. X% \, ~3 s& _4 D1 P1 e    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
$ x, P" m( N9 |+ {    请求下一个op日志' H9 [! R* y& N3 d, `5 K2 y, [

( R# r! {4 j; w7 L5 L/ b% D    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。
/ G6 P5 u% z) C# K+ e& j
7 A5 U7 T3 n7 j$ g: M    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。8 j2 a/ {4 D: S- w2 j8 r* j

' b% b* f% o. R- Tw参数
& S0 |& t! g, `. o' r/ }  m- Y! T4 {
    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：- u! y, b, X+ Y$ H. G
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
5 ?: `* k* S; S! k) H0 ]
. G$ v8 F$ r. \* F$ U4 K    在更改了这个配置之后，执行写操作的流程如下：: x2 G, @, Z+ r; P
; \9 d! R2 g5 d9 o6 f/ a
    在primary上完成写操作；& F. d3 U2 q" W1 A( }
    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；3 d* p3 \# \6 |3 r% V
    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；, U& ~4 @2 [; d, x0 X  {
    secondary从primary获得oplog，获得上一次操作的记录；
. o% J# k0 C- S$ Q1 K7 H    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作；  [7 J. B3 o; T2 f4 R! S6 |
    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log，条件为{ts:{$gt:t}}；8 Q' P( G: F1 A
    primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog，因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了；
+ n% I, b5 V( L9 T  f, }+ j    getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作，于是 w:2 的条件满足了，向客户端返回成功。  t# `, j$ T: ~
6 A: A, P9 u7 f
启动2 ]5 g/ N$ w) b9 Q, @

% h5 W0 F0 B, \" W5 A3 T    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。5 s. k3 U" f7 {  n5 o& N+ C1 U
  I. l; ?" x/ _( e3 T5 s8 m
    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 [2 A. P- r" r$ y% f
' _2 F9 V( L/ e: h
选择同步源节点& l$ S$ O* Z- F  [7 @! Z
9 _' R3 e/ p. E9 \- I# K
    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：
6 p9 \0 u; V, m1 w7 m. }. t8 o% P, T/ f: G* A3 j( i% I: k
for each member that is healthy:
  G  m7 h) j4 U& B6 D7 j    if member[state] == PRIMARY
- s8 C+ d6 l( W0 P: b        add to set of possible sync targets# H4 ^7 T1 C/ }6 r1 Y$ I# T; m
* ~# D# r: j" {. K
    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]- o. a' y& h6 p% H1 u
        add to set of possible sync targets) [: O9 d1 E, T$ i4 P- r' h4 |3 d

. X5 ?$ W7 K  o4 U$ y/ D! hsync target = member with the min ping time from the possible sync targets
. U5 p" |" L% j' t3 [3 b7 s
+ ]. E) s! u! ~) o# ^/ 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。
, @3 N" P3 v) e) a
" t9 f& J. L; q7 I6 L8 m2 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。
+ ]% o$ p* p" a' Y" d
7 o3 m) A. v0 M* H7 K% y3 K2 }链式同步
) o% U" G( z# z. m* P% `8 Q2 _
& ~7 E2 m/ x2 |9 b) n& i    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。: ]: }3 P% B! q+ h+ B, b* \. M
" v# Z) k( u$ P$ 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？; f5 x- r$ h4 s3 D& _0 w: r, d

7 s! D; z/ c. x: q! F& B    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。1 R: C, _. P* b: a7 R+ Z
8 ~( e( x/ h2 K& B4 x
    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。”7 g! W# H8 H# F6 ^% [- U
- k; E5 n+ K$ U, ^7 c4 n; G- n
    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。1 o3 K+ f# \; @' @9 I
( w/ s% ?3 R$ p1 K$ b& b" L$ f
    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。  ?- r# f3 m- Z
4 l- T0 }% b/ Y# m
    具体三个节点间的连接如下图：) n5 l8 s2 S7 Y: x
    S2                  S1               P

5 v$ p( Q) F" r6 o
                             <====>
) n* g, L( T7 \  n0 T* `
         <====>       <---->
6 |, e4 l" L4 ~" ~' y
; R7 H' x& q6 \1 f- o& v( u
    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 Y. k2 |. s' |- _. @' c
/ K# ~+ {# z0 w9 s' m$ g  {
( l6 u7 {8 d) q2 o
Reference，8 k8 X2 k5 L+ e# S- s' t

7 @/ \/ i6 @0 q1 k- g[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing4 g  _6 Q$ ]$ y/ S: s! _# v
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/6 ?4 J; Z1 L0 X* T1 _2 C
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。+ a# S+ x1 S9 T$ x& Y* K. f/ 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
% l4 A9 Z: O0 A  g哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。
9 P+ [! j" R; F* p6 i可以偷懒不去搜索了。

' A9 @& t% p4 }% p, k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 ) |8 R+ e) u( I' S# {  Z+ K" d- Z
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
) e! R  X5 X4 r- z' I7 Y
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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