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[信息技术] Replica Set的数据同步

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楼主
发表于 2012-9-18 13:20:29 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
    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。6 h+ X% A# Q. W( }0 o, `" T

) |+ P1 I: ~2 `+ n& _! c  H同步5 p: z' {) h4 u, S
1 K9 K2 n( X& Q! Z
    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:* w4 v. p# q# g
    执行op日志0 I/ s" b0 {( b0 X& o+ B
    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
2 }" x. a% `3 e* w+ t1 _    请求下一个op日志. w; h7 e/ F. ]2 ~9 c1 O6 w
" v; A6 n0 L) b* E
    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。
% }' E' b. {* L' K2 u4 f2 H* C
0 N( O+ v1 s3 ~    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。! Q1 z% N" p5 ?8 L/ U4 B2 h

( I6 B- `, R- n# Qw参数# h0 k0 N8 {) e% Z6 Z( q2 j3 R/ n

* Y7 m- n) d. A* \% `0 ~* f    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:
7 {2 B; X# _2 C& R+ K- @7 Wdb.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})) I& d( w8 u& i
% v' F  \8 a& U3 E* E3 \$ A
    在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:
; ?$ j: x- L- B5 I* U0 [. t, X# ^, i/ F$ l* O/ N2 E9 k
    在primary上完成写操作;
/ |! Q+ g1 j+ x    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;2 c2 @! U& y: o" X+ 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;
' F5 a9 \* D8 K1 D6 @    secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;4 y2 B6 v; K' o- z
    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;+ i$ n5 V+ R8 [/ {
    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};4 Y4 Y' o, y3 u- e) h5 o
    primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;
8 T6 `  q# E8 R    getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。
( e! _: q$ |* }$ D* B% b7 D
# D( d3 s; q: C启动
% Z7 j9 D! F0 h: T: |. a' j* X; n8 l+ t1 {' h4 Q! 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。% l5 V" @9 w; b6 ~' a) D% Z

+ c& d& W" z4 Y' ]    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。4 k3 c1 N+ z7 J! q& C

6 L# O) `0 I( T9 _+ V+ o6 f2 T5 l8 _6 L选择同步源节点- ~+ [" S# y/ G2 e; o& v

# [: K$ e' f3 X+ i# q' K    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:- X0 ?, ~& D% t! x3 H& Q
) Q& W( h2 q: ]: U& \; `* W- Z" D
for each member that is healthy:
$ _1 o# J- A6 B) W2 ?9 {    if member[state] == PRIMARY
( u, t9 y+ L( A" n+ ~" ^' p  n        add to set of possible sync targets0 g& ~% ~" F6 m2 @  K
* b9 _0 X5 K  x( N; C$ n' U/ x# Y8 r8 ]
    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
/ p* ]  O: p* \+ ?        add to set of possible sync targets
: ?0 S) F3 K) E' d
/ H6 N2 l2 k! a( s4 O& X' hsync target = member with the min ping time from the possible sync targets' h: |; ]  z; U$ _3 @- j
5 \- {; L, ?, i! m
    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。
2 a$ }, J9 C+ L! d
4 l2 S5 Y* n) q" J    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。% B0 i: M- [) G, L# I! Z

" ?" T- t6 _6 W& y链式同步/ c' o# q* R1 g( R
- s; z, c5 z* R3 T; ^5 }
    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。
1 D' z4 n% A9 U* U" L* `) j
" K7 z" E$ _' h- s: i    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?
7 m0 L/ L  N9 s' L/ r! t1 y' A" `7 N; z. b
    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。' l! y: f4 y' L% i

1 A  ?* ^, [4 V( E, {3 _/ ?5 i    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。”& {0 r# A4 V9 z( s, J
0 r" P# Z. u& J4 }, Z  p2 b) u
    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。
: W' M$ T" X  Z! |9 s. D8 i) Z8 X* m9 A, `5 k$ S
    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$ S2 k8 m' O( E" v# V4 J

2 B5 l# R. v( M    具体三个节点间的连接如下图:
: g$ K- G0 k2 T! s7 ?/ H% R
    S2                  S1               P
1 k/ W( N3 R; T# S$ G
                             <====>

' [" W9 d& K# P2 p' o5 \
         <====>       <---->

+ e% R. a1 g0 ?8 x' [9 X- p) ~, d9 h" C+ S& @' R
    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。
5 T, e; R7 N- c7 G7 }4 y* Z# c0 ~9 V# B

  e" R0 H  D5 ]% |Reference,  o2 c8 S9 T9 w5 p" [# P5 @
* ^) H7 K8 H! u% |2 E$ b1 V
[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
0 p9 x; c# o8 p: Thttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/" R$ l. b$ g3 M* Y8 L

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  • TA的每日心情
    擦汗
    2025-10-23 19:40
  • 签到天数: 1667 天

    [LV.Master]无

    沙发
    发表于 2012-9-18 13:33:28 | 只看该作者
    哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。
    1 i# r( z# ?" X! v0 z( P可以偷懒不去搜索了。

    该用户从未签到

    板凳
     楼主| 发表于 2012-9-18 13:34:48 | 只看该作者
    四处张望 发表于 2012-9-18 13:33 ( R1 Y- h1 }& f$ k- Q
    哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。
    ( x9 `& m% N- n2 ^1 d可以偷懒不去搜索了。

    % m) ^. P: X, n0 o/ Y0 t4 A( ]9 T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
  • TA的每日心情
    擦汗
    2025-10-23 19:40
  • 签到天数: 1667 天

    [LV.Master]无

    地板
    发表于 2012-9-18 13:46:57 | 只看该作者
    shengnan007 发表于 2012-9-18 13:34
    ' F4 p+ s6 k9 t; C$ k: ]2 V: L0 c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
    : F5 T1 m0 |! Z& T6 X- u4 t
    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

    该用户从未签到

    5#
    发表于 2012-9-18 14:44:18 | 只看该作者
    电脑小白路过学习。。。

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