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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。. T' R: x/ M& M G x( u5 S
; w. l6 y" x3 D8 L8 g0 D
同步
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6 q( K2 j# E2 b 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:$ T: y- [4 t, o: T' J
执行op日志: U J4 Q- e. L4 x1 ]8 |( ?
将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
$ k3 F0 W4 U8 {9 c 请求下一个op日志
; A1 u* k- P! K" F7 {4 W% V2 H+ L; Y 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。" S3 ^% b: j! A7 J' `7 T# d
0 ?$ W) x2 n6 g9 D& C
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。 D8 p0 A0 y0 F6 @
' E5 a4 ^) t" h' c6 t1 U3 ~2 B6 Z
w参数! {0 _ a" @; r7 R3 T- P5 R+ g2 W
7 F" B4 T2 H+ [3 `- E
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:
( B( G4 ]/ Q5 K+ n& rdb.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
# P. V- e w& q# Q h& _/ q' N
0 u. u- u0 }- z$ w6 {# B 在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:
! r. \7 X& E b" t& `9 x
! D, Y% ]3 I4 w1 r 在primary上完成写操作;
0 S0 v2 x8 D* @ 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;
+ v5 }+ E. G# f% s9 [' f5 F# C8 V 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;
" `% h8 {# b' Z0 `: ` secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;
" H! G+ g s# v% S7 | secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;. E' e( [9 K" C& ]/ A6 X& ^
secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
/ ^ W- B" z& d6 q D% R' u% U5 Q3 L* a primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;, k) F6 v M% e9 |% v3 c# [+ _0 _: @
getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。( b/ }/ m3 t t3 @, ~
; V* i1 Q9 U$ U& l. u& X! L
启动. t1 N* I7 E0 s' @5 B, x: N0 l
0 ]+ h! k4 U( _* T) j
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。
4 s& P3 n2 C. l% b* _$ f- }. q# w' u7 {
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。" l& a; |9 F9 m% ]* c* X8 n& D% O- H9 x
* c4 N6 {3 G0 V# ~选择同步源节点
1 }. z% B* o/ u- j, t2 A
5 \+ @6 z+ i& D: e9 U 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:: c9 c$ Q' {4 p" Q
( S% A1 }* n. `1 z7 W6 `
for each member that is healthy:
% O; H5 x- R7 F if member[state] == PRIMARY Z3 g$ Y5 h) D4 T8 T; f8 {
add to set of possible sync targets0 \; [0 [0 R6 U1 i) P: E% s* [, {
& B, f: K- ?+ ~: }; g) `1 v. g2 I: O
if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
$ v7 ~& D+ F) Y' y. I+ N0 c4 N add to set of possible sync targets
" }( E8 d5 B- b' C/ U3 _
# ?1 C5 c( E- C. Q- qsync target = member with the min ping time from the possible sync targets
+ }9 e2 S0 ~0 [9 ]7 M! i) q: H$ v2 ^" x2 c" p, a$ @: c$ ?3 Z
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。! u4 |7 d6 O( Z) g) k4 ~1 [
/ k& ]: v2 m7 g, X* R0 u: n5 \3 d3 I
链式同步
$ M2 Y5 ]3 x' z5 I1 l, B( C; J
^9 c4 x0 \4 q: j5 E* V5 Z6 R 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。
5 ]2 l" d6 |- ~% } P7 n" t! H2 d6 G2 P. K
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?
; |' c4 H) ` u
# u9 X$ Y; k* ^. y O* x0 J MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
% p$ r! M+ B+ ^+ a! h2 m
; N8 G3 ~. U. e! d: F" b 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。”2 X0 x" f$ U9 |! Y2 X
1 i4 Y7 Q z; v/ L# [: d 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。% o; S) u& @5 n& z G. u
0 B: [- `8 P5 L 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。
1 x2 k' N% g2 E) F% h$ F* ~4 g5 v( N0 @, \7 h
具体三个节点间的连接如下图:
8 x( F4 \/ G0 @" L S2 S1 P 5 L5 d! Q1 J. C A8 K4 h
<====> # n5 G" w/ @# U* z) F/ _- s- W' S3 u
<====> <----> 9 P' b5 F1 F% w Z$ G2 c
2 y0 B: W! g, b 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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7 P$ A* Y+ a s+ t7 g O" n$ N* UReference,
# Z+ C* M/ k3 z: s% z- ?
0 P. y, X2 g6 b% g% R7 f: F( D[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
! m# P$ a, d& C; Yhttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/. ~4 v) N$ T/ \0 x, F
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