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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。5 Z) R9 G0 q8 Y% t
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同步) i5 b' t5 g, F
5 r2 a7 R( `$ [4 U3 G' p
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:
6 h- z7 p7 o! Z7 y$ d: j2 O 执行op日志
; \& ^8 y# O9 k3 K1 o 将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)+ T+ s! l' q8 L l% j4 |0 T' d3 l
请求下一个op日志" y# i9 N! Q3 e
0 ]1 `; H1 Y$ l( R$ K" U0 N 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。& u6 b$ l7 G5 Q2 z! [
J7 M0 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。# a# X7 l9 @* [6 E- L# v
# P4 `! l; D4 Q2 |% Tw参数4 o3 T# o7 k' e; S
' f; Y4 ^9 H, L 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:
, j$ E$ |# W: X* @db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})% A( I" j0 x L: M
6 l/ K( L; z2 H7 u3 v5 V' M 在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:1 i, {8 z* W( M
' q) o% x0 K8 i0 R" N 在primary上完成写操作;! u5 p" I5 X5 R5 R: U+ 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;% k( t+ V, z' ]1 C; g4 P: K
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;
" D! M7 ]6 v& S* L secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;5 G7 F w+ N m- p
secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;
7 l* G: V! Y% {$ {% s4 B. t secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
: V6 s* Q3 {7 @9 K primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;) r& ~' n! r9 U1 R) W0 \
getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。
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启动
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`5 }; C) z4 i& u2 A9 n 当在现有的某个replica set中加入一个新节点并启动时,这个新节点会查看自己的local.oplog.rs collection,执行一个叫 lastOpTimeWritten 的命令,查找到它最近的一条被secondary同步过的写操作。* V( p" c1 t+ a8 E
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这个命令会返回一条oplog记录,其中的ts字段就是最近一次写操作的时间。如果一个节点启动的时候,oplog里没有数据,这个节点会同步其他节点中的所有数据。
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选择同步源节点0 f1 }0 n8 ~# Y) ^9 d
( y# w1 q3 \2 V' C$ ` 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:0 |; F4 P+ R1 n: w
! v T# f; k s" Z, |& ]
for each member that is healthy:/ I7 k$ \% l1 ^" p6 y! m c
if member[state] == PRIMARY
' y* u/ ]: E+ m- E add to set of possible sync targets' `0 [0 t- t7 P. ?2 |& N- |6 b
' S. ~) o4 G# s/ x7 C* X if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]; I: f7 b6 x; x8 ~/ K5 ]+ w
add to set of possible sync targets
, L3 d' @+ J( C7 k
?' p$ @1 I0 W1 L" j4 D$ P7 Psync target = member with the min ping time from the possible sync targets
; Q0 V% \% h& I0 k7 C) S9 S5 `$ N
+ Q" b- s; E! X3 Q, U2 I 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。
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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。 H$ R2 p& u( I/ R4 M, @" C
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链式同步4 ]1 V! ~+ u, T4 o
2 g# h8 G9 ~- m% p' _+ n# U 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。
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/ T) B/ J- H) Y+ Q) M# Q3 J 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?
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MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
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1 {" L% |8 k: @- X/ }6 F# R+ ] 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。”
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/ G5 d. P9 \$ l' r) A 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。
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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。; c' j4 V: s* [2 c4 c% r' O" }
' o4 [# l2 M9 @7 ^. R- q 具体三个节点间的连接如下图:
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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。8 {* d [ o& j
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Reference,0 [- j5 o, J- w9 c- b& g' y
1 X, |2 ^. X2 V2 l[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
5 l2 ]6 x8 J) b" B& t; u7 b9 Uhttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
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