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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。. y6 p0 h" W! }
4 e" ~8 I; Y4 n9 E8 x同步2 q+ F7 a; s' z9 G% A& E* \
, c1 L9 P. g$ f! e, }' C8 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:
; o0 O) C* j9 f) U: o 执行op日志) g& d5 Q1 q7 B0 }4 j
将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)8 f' G8 n8 U) J+ K% L
请求下一个op日志
' a8 x5 J6 R9 L; J) l3 N- R/ L' p6 K A' V; [1 k4 x' g9 u
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。. ]% Z+ M# T, ?
" ^. N# L& J3 S; V! H
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。2 j9 E3 q. n" B, B2 }
8 w: E6 A9 D7 |* f
w参数2 r2 D, v @& L" i' o O4 L
" z4 G# ~4 L7 b4 R5 G# z1 A
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:
6 G: S' g: w" }, g9 g5 |; [1 X4 Hdb.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
( ^+ T+ ]/ C- g% z8 u1 ^
$ T/ F$ R6 H4 t9 h) \2 @5 h$ t5 S R# t 在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:
8 P0 I+ h/ G3 ` D$ V- k4 ~* `& y
2 q- k+ P4 F- z5 s9 h: J 在primary上完成写操作;
1 Q- C" `! K& N" m2 j5 u4 [ 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 l/ F- K2 \. }9 k1 }- 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;
' H3 p! ?7 @% s. m( T secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;
& l6 y9 y' v' r. h- B* y( ~ secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;1 x* M% ~7 [' z3 l5 [
secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
* j+ }1 u$ K5 G8 Q+ X+ T" W 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;
" | ]6 z) M+ _. z! n: A 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。
1 a0 `* _: |, g( [- @9 \ h1 e, K7 L0 r# V
启动
5 p2 f: U: e1 z F% h0 B9 [+ G) C1 A4 b, F+ [: G! E( X
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。
{- M2 u9 f5 }" n2 S0 f, R; Y4 {( z0 k0 T6 q5 K) f- L+ k; H
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。
* I" y7 l0 a7 _& g3 l( ^" R2 Z
/ O3 _3 R% z( f选择同步源节点' I4 n: ^1 k8 I3 [
1 g) Y" O, }: R0 m: 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:
. N, T. j9 P' V) O- \! e! P" y0 p9 D- f& w8 Z
for each member that is healthy:
( O) f3 j9 t& l2 E! G if member[state] == PRIMARY1 J) G) x) o+ ^1 q. ]" w
add to set of possible sync targets
2 Y I+ J" `' P* I. L
) `& K1 @/ Y& w if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]) [, D' G) w2 v% m# x
add to set of possible sync targets2 m# e6 x" `+ R. O' i6 A
+ n# h8 @: o8 ]' B) u
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets
. u3 a8 a/ \) @4 N
% o& [7 u8 Z/ w% G9 A/ 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。& X" `( q8 z1 ]) t. k
& f1 y/ _# z: v& o1 V8 a; f. N
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。
) q& Z+ X; N) q& N& h0 h' o5 H% J+ h, m
$ b8 r6 I2 V2 H链式同步
6 ]8 i2 l1 P) c1 l! i2 ^; r8 ^* T
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。
6 n( t2 u a5 y1 N9 A
3 r6 y) Y2 @; J! V. V8 N 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?
6 S% b# L0 q4 Q3 Q1 D0 J0 j- L
% c! b0 d9 u0 G& c! Z4 o MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。9 h+ G, Q& e8 Y+ J6 z& s
: N5 Z2 R8 W9 `/ _ N3 V! s 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。”7 ^. m c1 F$ A9 z6 r+ r
0 Q9 @$ ^6 u# [9 z/ B: @
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( d: E! ]0 R* Q: S
$ p0 m# z+ z7 R* `* ~
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。
6 g; J" G8 K# m: R. S+ q% b, n# p/ ]) Y7 S
具体三个节点间的连接如下图:7 w$ O+ l6 A0 h0 A7 Z$ T; b
S2 S1 P
9 D& Z. H f" t <====> - w% H6 t9 T; P& V
<====> <---->
% }2 J3 N7 P% I5 A3 [
/ G/ \! O5 O; a 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。
, \# q, l5 l" n2 S s
1 A( u0 |, ^7 {4 a
+ P! s' y4 E b% b3 xReference,
+ d( {( K4 A% L/ r+ O4 H2 I) J* F) c# c$ Z8 D( }" |
[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing- L ~/ c! \- [# c8 e6 [
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
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