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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。
$ `" h" m/ M( X* o* W
! k7 R1 o" h5 c% A' F4 L同步% o, R* E1 d% r/ s
0 S; a+ o, m; u1 K4 m
    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：
* ~1 x) n; W+ g2 J    执行op日志
/ M7 c+ }5 _; w) W: ~    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
/ R+ `' W, A" |! ~9 ~: I7 L    请求下一个op日志5 n! j& U8 M6 j$ A. ?9 |

: b; O! [7 u$ n. O# K0 X5 W+ Z" @! S    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。
  h* K6 B% ?) \4 E1 i8 T! {' y5 b! C/ r
    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。9 \: Q# W4 u4 _% @
) P" f- d0 O% P+ A
w参数
/ z3 B2 _2 B+ _3 k7 q0 O7 }) ?
3 V; H* y. q$ g3 p: J    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：
" w0 [% h2 I# i5 A# [$ A# Tdb.foo.runCommand({getLastError:1, w:2}), ^1 \5 V0 h2 X; Y

2 h1 g: e" U8 K6 T: d    在更改了这个配置之后，执行写操作的流程如下：
0 a/ W: ~. R. t+ K+ G3 _  a/ ]9 [& n/ |
    在primary上完成写操作；
2 x' u! N! J6 b    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；9 m5 O. o5 [* C  m
    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；
: A; h# C  J% y% @. q4 ?6 b    secondary从primary获得oplog，获得上一次操作的记录；
' R- M! P' {5 d( |: n1 [% W    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作；
! y1 P* U6 w6 Q- G9 W6 I. e    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log，条件为{ts:{$gt:t}}；  I* V( u# L+ g8 z
    primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog，因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了；, f! I& e0 w( x' U% U0 x& ]: C3 ?
    getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作，于是 w:2 的条件满足了，向客户端返回成功。
: W$ ?7 f, u9 v$ @4 S3 w. u5 K' U0 P8 c
启动
) B& r3 C* H* }3 h" Z
& y) O( ?6 A. {9 Q" G4 V! f( z    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。9 O; X6 a8 G9 i) g, U# i
- T  G, S# J/ V" }0 B( ]5 n6 p% 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。: k: P4 C4 @2 E, \, j0 m' \

3 f: v. q# O+ G) h2 z选择同步源节点
6 s5 b) h" f. a  ]+ ~4 I. B. |& G! \) N0 {% ?* _
    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：% v; m2 Q# L( j3 l* K
+ d" x8 z. n7 B9 X
for each member that is healthy:
( r7 k! L0 j: {: l6 d2 P    if member[state] == PRIMARY
- k( Z! c  H8 B; w9 v1 B& k        add to set of possible sync targets
# i* K+ u  K" @3 n% C8 t
" ]( i$ f/ C1 Q2 T7 @: ]    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
2 h4 d0 P/ n9 Z) W' k        add to set of possible sync targets( r% K1 A+ T. Z
: i+ i- C" X, T
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets
$ `! k9 J8 l, f; V* B
9 p1 |, t; U- E" F8 p2 p7 h+ P    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。
# W- X( N* B5 a1 s# k
% H5 y6 a6 x; k! Q6 i- I% ?: H    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。
) f0 k/ t) @. N
/ y3 N, l. L7 {7 W+ ]链式同步
# z6 x1 d0 }4 X* t
8 r1 I- }, R" B- j/ n/ O* c    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。
% E/ |  x) o# p; a1 K4 q' ^( ]) K  p( i6 ~
    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？
! f& W0 B8 |& J+ _6 I) e
& ~: v4 @! I% u$ U+ C. k8 f/ w4 {    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。& w* m' r/ t% B, }

7 v. a1 C9 A: {+ ^    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。”6 P# e) \: R6 S" p  E& l
/ Q6 J4 e5 L& E0 G8 w
    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。- h4 U3 v, P% c2 {5 N
+ F8 B' P. k8 ?  d0 \$ }$ k# 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。
0 w5 i% @1 i. v0 z8 \7 p
! H* u# u% n& l+ S4 e' G1 Z5 Y    具体三个节点间的连接如下图：
8 i9 |% g( A/ {. Z0 @0 \: r
    S2                  S1               P
4 U0 q: V; n0 ~1 m
                             <====>
, D) q! q! J, e* G+ j/ w
         <====>       <---->

7 _7 M0 r: I( c8 z- r9 {) }% J7 Z
, u! O- Z/ n* r% t. z5 j& m    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。
, i, d) G$ v+ ?6 [# I8 M7 Z9 V' x% w# F* [' b1 l! M/ `+ }

  L6 p+ j  D/ i9 j% w1 n/ c; s" MReference，. J- j  b, O& ^, k' a

+ n5 X* L7 _  s0 ][0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
$ T) A' V7 ]. `; ~* K* N$ Ehttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
; I/ d, Z2 n& n6 e, P- w: b5 _0 W
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。
& g4 O+ |8 D# `4 p# ~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 * a0 z5 n) F; O* D0 s
哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。
; _5 u3 |8 o0 h4 D( Q% j( l可以偷懒不去搜索了。

( \8 y& k1 V% j$ 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
作者: 四处张望    时间: 2012-9-18 13:46
shengnan007 发表于 2012-9-18 13:34
) R* v% @9 w* s2 k8 p" V$ d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
- d" W# Z: s, a( R7 ^+ p7 I4 U
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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