爱吱声

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 d+ N3 B4 w. O. d6 ~

. p9 c, F- O; P* z6 m/ p! a+ }6 b同步' Q' x5 [( u* f, k0 e+ v

) F: B4 E4 j! 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:% s- K! S$ g* B7 N& p
    执行op日志
/ f6 [, C' `$ ]! E- ?    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
2 K4 i2 G! \$ E! d+ L    请求下一个op日志
: r. j% d  Y% A8 z7 f  g' T% y5 @  L% l9 f* s# j& H
    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。
# {* u' h) A( z4 U- ~& W, n
1 h+ A; g8 _4 n. h. b# W" ]    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。
- k6 F4 B- o" t1 C; L. q/ ?5 r# ~
8 u1 |. b) y; M7 O, v  Ow参数, N) R2 o3 R6 f/ f, K  g( D6 M
% K, G1 _6 \8 T" B
    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:& h3 M2 o# L% c: K
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})4 b9 @6 e& l' m1 c# O
0 Z! o  I# t" n' o! ^) h
    在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:
. P! \2 |1 A, b& A; @4 \; r& b
  ]6 s9 h9 \2 m: ?+ H% B    在primary上完成写操作;) y& x! A: {. j/ u: 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;
* J( W/ C0 z" [- A! s4 m6 k* |% p    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;
& I/ t6 X& g' b: S$ ?    secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;
& H3 }3 ^( s% b5 P- J! L    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;
. w$ K$ I, }8 y; ]    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};/ m7 E/ n/ ]3 |6 u/ K0 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;% N% b5 {; B: @9 \/ U; e
    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。! h6 u7 w# e% p% \# X' B

/ ^+ L: q8 A7 G  i: Z启动1 K% v6 k* Q# h7 t) e# b. u
% `  i+ r! K3 p6 K3 r0 V& y' s
    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。
& X# W! a8 _) j8 {& ~
, v( ^1 g' m1 F( 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。1 ]' q8 @7 N1 m4 R# w
7 M& L  s( q' S4 M3 k
选择同步源节点2 d* d' F5 e$ W- J' j

5 o$ E1 e; ~3 Y. V" f    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:; d+ N& }/ g' C! T! H. }0 p2 [
2 Y! K8 G* {$ D) Z3 b
for each member that is healthy:, y6 d! i: ^* R+ i" s0 ^
    if member[state] == PRIMARY: G7 n4 _4 I5 c. X9 M# F9 G% w+ F
        add to set of possible sync targets
4 v( o4 A* Y/ E- t4 \/ l4 T) T9 l' E- Y2 i) P, A
    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]( a2 r/ t( E+ C3 _5 U7 {
        add to set of possible sync targets, _1 G% x" m  ?% t) X9 {
1 L8 W. h$ s# p
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets% S. T) ~; B1 _& X* a; V7 c; H
! R9 c7 S* [% a3 a8 c
    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 W3 ^+ W/ S' |$ c" P5 @( {. u: O! Q; h& P# W9 ~% s$ M
    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。
9 Q7 N+ {  p$ G# L8 Y5 l2 I0 O$ h/ l3 V/ x
链式同步& r1 W" a# J) l, W, E5 K3 A
3 w* ^* e( B1 z: s; s. A
    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。( b, i# u0 b1 T0 N
- u& R' l8 {3 j' 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?
9 z' B/ {  _& c: i' [0 z  v4 t5 J" p' l( E# k& t: H
    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。5 Z0 t; a- J! H! |+ `2 U. z2 m% [
) i, U. [$ Q& `/ ]5 e7 a0 T( V1 b4 C0 n6 w
    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。”5 l/ G& V; o( V. ]& L$ Y
( e, D2 C0 L2 p  F% J5 x5 x: R2 I; r
    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。* Q( o) g" X) B% ]+ |/ k* @

, f3 O" p2 m' J: G4 a    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。
( H9 d1 F. v0 x5 x2 U4 c
2 q% X# n1 |1 B4 w9 o    具体三个节点间的连接如下图:8 ^0 W4 w/ A- d
    S2                  S1               P

# s6 S' Z9 T! i
                             <====>
$ q4 e. C. L! i( s/ R
         <====>       <---->
& h9 Q8 j% V4 V! X* c! m
& a! W0 F4 U. T# [
    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 b8 K- L. n& z' G# h8 j& Q' g/ }6 p/ W- m- I
  S7 M( \+ [$ p
Reference,# K; U, i6 Z8 d. A$ E' a- J

8 t  I" m/ @9 N$ X, h- i[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing) v. _( V6 c8 i* Q. q" |
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
, t5 e: G* z9 L' o
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。
, R% R! w# d" N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
& \/ d' w; |& P' S( y6 K$ x/ ^哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。
" a! U& T; m4 q) `) s) L可以偷懒不去搜索了。

6 d8 r) T6 k9 m; `" h+ Q/ t; H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
1 R3 A# W  E3 I- Y# f1 u$ E: y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

7 K0 W" T  i+ u: ?8 \! S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。。。




欢迎光临 爱吱声 (http://aswetalk.net/bbs/) Powered by Discuz! X3.2