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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。4 P! \( S) N# A! y1 O4 [
$ y+ @) D; E0 H Y% |( ?) X同步0 s j/ G7 T3 G* b1 Q2 g: A
1 C6 M- d/ h N6 S
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:3 v- u6 z! t6 ~
执行op日志5 w' a y; `+ v- ^+ G2 s' H
将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)' x) T0 T- Y8 J; l- G0 \
请求下一个op日志
6 U5 }# |- o& i, K$ H* m, ]& b4 u5 t' T' ?
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。2 m+ {$ O# e- @6 |- @
X& E% j# T0 ~) q8 @# G! [
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。# O7 |* W5 i% M) t! ~* W, G U0 g
8 ~1 q/ b! P5 _/ _; k& c
w参数 Q: q' o4 }* Q, s# v" `
. F( B: v; A) | W 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:8 W: K+ h F; E9 y+ {9 o
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
$ a0 n+ r! p2 A1 }) K( m. N( n# u* s, R- C& t! A& \
在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:
+ ~6 f& Z3 j& Y% C5 K% k. w/ Z! S9 M: q& l0 W3 c
在primary上完成写操作;3 J! p: T4 r$ M3 G" E
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;
8 c* ~8 v6 C& q6 M# G$ D% n+ e 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;% w+ S- I5 t; \7 ]! p/ A
secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;
* w/ O+ J- ^4 d secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;
8 u9 N7 t# v4 o; L secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
, i; Q& j1 v$ A& m6 D: `) m 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 ]2 H5 M. g* o: p/ ~* W1 a* B7 I
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。
3 l/ V, B; P- k' D7 c$ a
% W( Y& Z0 H& T% I1 l) J启动" n" J7 ]! O. G0 y% V
) C% [1 p4 q4 l1 N' D7 i: B1 \. Z/ 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。; C) A1 R! q! Y T" n. v
5 E8 S. X0 V: X* W
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。
" B' X ?3 O; x6 e. ~8 }! R
+ s, j: N! @( B' `! m6 e- L$ g选择同步源节点; j5 v" z! p. @5 ]+ T8 p, \8 S
, ~2 W* {) ~- O V$ A9 t# 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:
2 c8 q' v4 P2 z x0 `# L3 v$ b" d$ f2 J1 ]1 x
for each member that is healthy:% S3 R7 J V6 J5 O# o* l
if member[state] == PRIMARY
8 d2 q) [ S' S y j/ x add to set of possible sync targets4 X8 ]4 d( v5 q# ]( C. x
" J' @0 [% J# B( \) T! L9 t. Q9 \+ H. w if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]) R; [$ U' I4 } S0 D8 S# K. ]
add to set of possible sync targets' H% A1 ?1 d, w) A
8 g' K% @+ ~+ i" ?sync target = member with the min ping time from the possible sync targets
. @2 [5 }2 A( ?* V1 M5 l& Q3 z7 N! v% D' {8 c( c6 O
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。
( w6 m. R, t: @0 o* T3 K
/ y$ J5 Q0 K' |: c4 J5 J: }. Q 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。
2 y0 d5 G3 r7 ]2 c4 M2 }1 a! `: K
& }" @" g' K$ d: e& l( d) o& z链式同步
9 h' K* ^/ M/ U' \8 }
6 b. M; g7 h$ n0 l. w& 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。( c) H1 G! M- v) F
% V& X0 ^# g% c$ P+ V
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?
, V' }5 s0 @ E$ P% w+ q0 B* O+ x$ F W1 h" E0 C. I E7 C
MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
, s) V, Y) @' T
/ ~( I1 [+ K) O: w, h+ {9 J) J5 f 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。”
, A% z$ B/ m1 @/ O( j" _' W
) O: R- T) I: ]- I5 \+ H4 U; q 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。
, q0 R, D9 H8 T# w+ L8 n8 Z# w
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 o( Y! k' w/ j) Q3 T! t$ R; N
3 I3 K- C3 [* a, T% H) ]7 E 具体三个节点间的连接如下图:
) F1 I$ V' C5 r3 l3 G- r; m S2 S1 P 8 H$ h* O8 |* k9 E$ f
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( Z; s8 ^' V+ p! c <====> <----> 8 _% I9 |7 u L' S; t- X2 ?
! r2 x" s. n- \
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。2 z8 D; U; S2 @$ X" [
$ v# m$ _3 l, f. y
: O( T! w+ ~ R4 w
Reference,/ G H% F# a& P! D2 {+ y" D
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[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing6 v* B+ q& X4 P! S- p9 o, s- D9 b
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/" z3 w+ D2 M# U/ P# K6 d* d& [. {3 {
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