0 s) N, Y6 D" S6 }- M+ E 在primary上完成写操作;* {5 Q: D+ G8 y& J8 ~
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; J. S/ v. [) L9 x8 z6 h& y7 y7 W
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# U# ]9 v; p+ `1 W secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录; 0 @3 z0 T8 I. G5 ]) R secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作; + A5 v) q; |( Z' J' c secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}}; 7 [! k0 |+ p: h3 a. {! ]1 X primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;! ^$ ~6 ?5 u Z9 N
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。 5 V0 k* n" q, H9 `7 `: W; _6 R9 }: A x: E* e' e: ]+ F& j
启动 u/ f. i. v/ N: j) B1 [0 W8 y3 X( ?
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。; S5 x1 y _. q0 `; l
! d) d( G( _2 E3 u; 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。& p% ]' C8 T/ s1 f/ l
0 e9 u$ U: q) ]7 u: C选择同步源节点3 c; H0 o0 m+ E+ f/ o/ E
) D" n! X% m# x& B/ o* G
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:4 R; y& S! `9 u& y) \
$ J2 d1 N' E" R) n
for each member that is healthy: & g2 O4 V, o6 c0 G- | if member[state] == PRIMARY . u. X' k1 }! |) o add to set of possible sync targets$ \& R6 e+ y a9 ]/ j" e/ A4 n5 s
- P) d' N# J& ] I if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]9 e5 U% v, s7 [. O6 {
add to set of possible sync targets $ x; W, T" A. K0 |6 |# r$ k% {' @: c7 V0 E4 O' q
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets) w: R8 Z: c# x9 P- X! \$ A; z$ L
) X8 k% G x4 M3 L; p; p" R 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。 * e7 ]# i z/ A [2 r+ x* R ( ]* U9 C9 ~ Y5 U/ A7 u 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。( {, @3 \) ` w% K$ R
) M2 {. U! O& y, r链式同步 1 N0 ?# G, }1 Z7 i8 l5 i* G9 Z, ^% c7 }$ o8 n
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。 4 z* O& r0 M# ?1 U4 b# Y- y) C/ q, J9 P0 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? : o$ m1 B+ G* ^$ t 8 P. b& q# [9 @, S5 M. g. Q! V MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。 5 H& w, r: V. s) T & [5 ^. C. _% P* M2 c 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。” ( G" x5 m" B/ ~( ^6 i& \ 1 U# r# B$ ^5 F6 L9 @0 e8 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。 7 ]6 H8 \" z: j! j# X0 ]3 b1 n ]. W/ w& t: C
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。: H- \4 A% X- E! s& c$ X: ^( X
$ [1 e! a7 b" S0 s* C- q
具体三个节点间的连接如下图: " } d# m% w1 I9 O9 A, G! K5 c
S2 S1 P
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0 G( J8 u$ d5 x# w 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。 ! J& N. |$ g) s0 x4 l$ S/ W1 q& {) f4 P$ F
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Reference,1 k1 O* C( J! r( B6 D5 d
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[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing2 B7 D( f: L' u& } http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/ ; \! c- R; p# [1 h6 b. y3 W' n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。9 Q" K3 u& R. J! ]5 T6 z
可以偷懒不去搜索了。作者: shengnan007 时间: 2012-9-18 13:34