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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 G$ p1 a0 @* ?0 Y& s  b) \% f) v9 O3 Z4 \% C$ _  }" A
同步% Z' j  [) G' I, Q( V! P

  Y5 e0 \4 v/ u4 O2 _    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:
" @5 u+ [6 `! |. B; I) q    执行op日志
2 c! H* `& x3 ?7 ^. g    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)0 P5 E: Z6 R+ o7 R  b% U
    请求下一个op日志
' \6 Q; j9 M/ J8 ?0 ^# T5 b* D
3 C2 v) m  ~) Y' i% o    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。6 X, }1 o; f9 q4 P; G9 p
% L2 {' p8 t; O' j- D! E
    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。
, `$ Q" D5 Y/ Q( b- Q2 m+ c( p' w5 `; p1 T0 T4 |
w参数; U0 X9 L; Q  N

# E+ u3 N$ [8 b) u, S4 }8 q& Z    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:+ q0 C9 p, Q* U/ w. v4 A
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
8 p% p: h- g9 B. W' k  P9 u4 b# U5 H6 b
    在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:
# X3 `0 C/ m0 H% c8 ^- \
* x/ w" f, K( t! j' [. d4 @, ~: v+ U4 E    在primary上完成写操作;' q0 k$ e7 a' X6 x- 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;
$ W7 y% s0 |3 Q    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;# g3 }" ~$ q# o) s
    secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;3 y: a8 ^5 [8 q& |$ ~2 h1 ?
    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;8 _/ G  [* g. B4 n
    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
- G% w9 y+ z/ ]    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;
& E* l  F& W, S    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。( u/ Q5 n7 l1 o8 b& C

3 b/ Q6 ^3 o1 x7 t9 X# t启动* w, C2 G- l# {
+ j/ _$ e5 H1 \
    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。
" O9 F1 H( E1 u+ I% h
  K- q3 Y( H% O/ U' ~    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。
: C6 [1 n- N% k3 A
, b: g2 w- o5 H! _选择同步源节点
" g2 z/ D7 }6 G+ j3 ]/ w, K3 Z. Z9 y/ ?! g3 b
    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:
1 Y5 k) H6 W  O/ a- E0 ^# A4 l* t, I
for each member that is healthy:
- w% s( Z; w, L2 p7 A2 \! P( C    if member[state] == PRIMARY# H* H8 \* O" e0 u5 v3 ^
        add to set of possible sync targets
2 D) X9 `9 r1 c- b+ K- j+ |/ s
% k" p# E) S) g8 M8 q/ Y    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
+ l1 g2 ^+ o/ H2 x7 O        add to set of possible sync targets) j& u; o) W& K4 f9 {( l% S) f
% L8 u1 A5 ]" L* j# Y7 F  }# c
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets, _1 Y2 a7 ~& t! `: u
$ N  j/ [' ?9 k- p
    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。, s1 k0 e- ~2 `
7 F! k# [( J2 y. L% 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。( N" M% o2 q* E0 X! d9 g
, W  P( t% I- \% Y
链式同步8 h* y8 r5 d" c3 n0 d# W$ ~
* p+ x% t6 Z$ n6 n1 s- H" o
    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 Y. J# ^) X$ m* h" w; o" f2 f) a1 U) w* K0 E7 X' 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?) [; [! p- D1 k1 E* j

# ^. \7 ~' R8 U( v" ~3 g( U' E    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
( K7 s6 X( n  k/ ?" T' ]* e# m% A3 V) g- D) Q" t
    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。”4 e$ C7 ^$ f% A& V1 r  R. G6 r

4 O/ [7 i( g" I9 _3 I% U& o# }    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。3 k4 I: v1 A- F1 U+ t" R, |
6 Y6 `# j* q/ k6 i+ O
    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。
# A& D5 v+ C. [( B* S
8 S& d8 \1 \" p; L    具体三个节点间的连接如下图:* X0 J9 o# g, O* f3 ]- h
    S2                  S1               P
2 o' w& u) F" m' A
                             <====>

$ W0 Q; |  ~2 U7 a
         <====>       <---->
5 f4 y+ a* E2 L. n) M2 T9 p

! D5 S* S2 ?. F" o/ F' k    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 O) c. A; U  {
$ F9 F: Y1 A9 Q, ]' E. ^6 a
0 ^' P: c& U: c5 _2 NReference,  F, x$ Z+ g' S' l
4 a; v4 R* L) `# `/ X
[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
9 t2 n7 c9 |& p0 S! f( E9 Ihttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
# ?9 `& D& ]+ H$ [! J% A5 U

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  • TA的每日心情
    慵懒
    昨天 10:20
  • 签到天数: 1641 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。  d% ~; Z( d5 I! \1 m  ~) ^
    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
    * p; ]1 m. z' h, n% g哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。' A$ o4 w9 A  v2 R. B
    可以偷懒不去搜索了。
    4 K  E) v9 ]* \9 }! P  u: G
    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
    慵懒
    昨天 10:20
  • 签到天数: 1641 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 : [6 D! @% a; @- b8 A' M, s  w
    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
    - Y9 g" C' M! Z! y5 Q
    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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