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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 l2 ^- M/ @" C$ Q8 p+ _& v' q
U& ^* y* ^# }6 `同步/ o& N3 [0 T- k9 l# C, N
! M5 I) f2 u- j- t1 A, P3 ^% j 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:
P% m, E- C$ L5 `" \" x- O3 c 执行op日志" L5 s' v3 v3 y! e
将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)( H+ e8 A0 Q& a* P3 D. h
请求下一个op日志: ^! c/ P4 ]; Q" _
! h+ r; `7 h* P' F4 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。! W: o/ K! e) f
2 C1 Z$ H9 O+ h: N6 A 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。
4 ?- J7 u* F A: R [' y4 ?# g7 C6 u# K6 K6 ^, \9 |% |
w参数
; s4 `& }, T: p7 c- }, _, Y* f$ u2 W" o, u9 I6 H! K% t
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:& n0 x: k$ X: i& t9 g7 r7 O
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})( w6 }, d: Q/ V6 r, ~
$ `/ O* ` U# G' ?) j
在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:
! T3 _: M) b N0 J2 F3 h& @" a7 {
2 i0 l5 j, |% ^: p: l$ } 在primary上完成写操作;
# F- y8 x9 b) e& x5 P6 m1 Z5 X# O 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;
& T S% Q) x$ ]" {" 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;
! {+ F4 P- E+ r$ V: L3 Z/ F secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;% k( s3 _- T2 W: G
secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;$ H+ C5 R5 ]* E& s/ ]7 o, ?
secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};; `3 Q* |# s5 M g) G
primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;
+ G* u( A6 h* U* _2 x getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。
) Z0 H- S7 G3 X" G% Z0 I( \4 e" b5 W7 M" G% s3 Z; S
启动 J( q9 S" X0 N* u
+ W6 d( f2 l6 g. P% b7 `" {% e 当在现有的某个replica set中加入一个新节点并启动时,这个新节点会查看自己的local.oplog.rs collection,执行一个叫 lastOpTimeWritten 的命令,查找到它最近的一条被secondary同步过的写操作。/ A$ O$ P. \% x8 T8 v
8 W [* _6 g6 a5 M2 B 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! v/ }* q; o1 U; {# U6 l6 n1 y3 n6 s) a
选择同步源节点
/ Y! H: |! J1 r& f8 `, k" ~4 H/ }) W, @, |- o* V x
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:3 I a- \2 K2 W' _" K5 W* Z
9 Q5 b m, ^* l8 Gfor each member that is healthy:
! s' d9 @% ?7 d5 y& } if member[state] == PRIMARY
, p# V) a8 O5 V0 A- z. f# S( F add to set of possible sync targets+ o# U- |, b( O# y1 M! b
* i* R0 W( S+ d# V) y" y
if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
F+ Y% W2 F1 K% s4 d% G) q- z add to set of possible sync targets: O K, n& ?) c: S# c
2 D& W2 V% R3 F2 e
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets
! d# I* t" i8 f$ a! [0 a+ _! I9 a) V
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。; t: X% _0 Z+ Z/ v2 u
5 G3 E! H# {$ |( F" m% 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。
. }; w, f- W+ v& a q4 i: A, U/ P1 b% H% L
链式同步3 i N3 L% b& v9 n3 d! s0 w/ r
( @, j; [5 q l: h- A% z* v- Q8 V
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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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?: |$ a4 r8 c6 k
0 ]0 C( F0 f% ?0 g. {
MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。+ U/ D% r9 ]+ h5 P: A2 K( I
E$ g% K! K* Q) w& g& d
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。”) N3 a1 @% p1 M. Z- P) R
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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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. f: Q: V( c* N' L7 | 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 m8 |! D9 W2 W3 x9 X9 n
) g/ I) k, 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。
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Reference,$ O" M' C1 a+ m) ~. o7 t
- C& W2 C! w# |8 d r[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing5 z; J, k3 l4 S' \0 R4 O
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
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