|
|
在MongoDB中,为了提高系统的可用性(availability)和数据的安全性,每一个shard被存储多份,每个备份所在的servers,组成了一个replica set。
0 {1 U. M& k+ h3 I# b( R) ^* P. M* B- |8 O: T
这个replica set包括一个primary DB和多个secondary DBs。Primary DB由replica set中的所有servers,共同选举产生。当这个primaryDB server出错的时候,可以从replica set中重新选举一个新的primaryDB,从而避免了单点故障。4 ^. E3 w/ g. `4 P& v
: f |3 G2 K" r
因此,了解replica set的运行机制,首先就要了解,在replica set中,primary是如何被选举出来的。) W. X: P& \- B! K& E8 z
3 O/ @! W( Q* X0 I5 }; @, T4 h 假设我们的replica set有三个节点:X,Y和Z。这三个节点每2秒会各自向其它两个节点发送一个心跳检测请求。比如X节点向Y和Z节点各发送了一个心跳检测请求,在正常情况下,Y、Z会做出回复,这个回复包含了Y和Z的自身信息,这个信息主要包括:它们现在是什么角色(primary 还是 secondary),他们是否能够成为 primary,他们当前时钟时间等等。 J+ a+ d( u# v4 u+ A
9 ]% U* |' I$ G8 |7 J X节点在收到回复后,会更新自己的一个状态映射表,更新的内容包括:是否有新的节点加入或有老的节点宕机了,这个请求的网络传输时间等等。
- H. x* l N& C! ?# a5 P. B" b5 @# e1 N- |- k1 d U6 n
这个时候,如果X的映射表发生了变化,X会进行如下一些判断:如果X是 primary,而replica set中的某个节点出现了故障,X要确认它是否可以和replica set中的大多数节点通信,如果不能与大多数节点通信,那么存在如下两种可能,一种是绝大多数的servers都出现了故障,比如宕机了;另外一种,就是replica set中网络断开,形成多个节点集群,每个集群都不知道自己被孤立了,这种情况下,每个节点集群,都会选出自己的primary,从而导致整个replica set中,出现数据不一致。为了防止第二种情况的出现,一旦X发现自己不能与大多数节点通信,那么它会把自己从 primary 降级为 secondary。( G2 a) P/ x# \, z3 o" h
# W8 X D- g. k% O% V. ~
降级7 D- E ^: q% [/ I
P. I+ ]8 X" {) ? 在 MongoDB 中,写操作默认是 fire-and-forget 模式,也就是说执行写操作的时候不关心是否写入成功,用户发完写操作的请求后,就认为操作成功了。( p% c2 p0 j6 m4 B, I4 J6 F M
# B! s+ d# E- H! W1 f9 Q- M 在X节点从 primary 降级为 secondary 的时候,会存在一些问题:如果用户正在执行fire-and-forget 模式下的写操作,这个时候 primary 降级了,但是用户并不知道primary 已经降级成为 secondary 了,继续不停的发送写操作请求给这个primary节点。这个刚刚从primary降级为 secondary 的节点,本来可以发送一个信息给用户,“我是secondary,不能执行写操作了”,但是由于当前的写操作是在fire-and-forget 模式下,用户不会接收回复消息,所以用户不知道这次写入已经失败了。. O* D8 q# t1 e! K
# L5 c) A [1 F$ o 你可能会说,“那我们使用安全写入不就行了”,安全写入意思是说等待服务器返回成功后用户才认为写成功了,但是这对写操作的性能是有损失的。2 W' P! E* K: j& a, f( D4 K9 p3 {
* D3 Z: @8 b6 w" o# A. D; {+ i. t+ j 所以,在一个 primary 降级成为 secondary 后,它会将和用户之间的所有连接关闭,这样用户在下一次写入的时候就会出现 socket 错误。而客户端在发现这个错误之后,就会重新向replica set获取新的 primary 的地址,并将后续的写操作都往新的primary上写入。
2 z% s7 l6 N4 H }
5 m: X* q) d3 e8 w7 a选举- s9 b! p& ], z0 W
" x' V' K& ~) s% u) t7 M 我们回头再来看心跳检测:如果X是一个 secondary节点,就算X上的状态映射表没有发生变化, X也会定时向replica set中的其他节点发消息,检测是否需要选举自己成为 primary。检测的内容包括:replica set集群中,是否有其它节点认为自己是 primary?X节点自己是否已经是 primary?X节点是不是没有资格被选举为 primary?如果以上问题中的任何一个回答是否定的,X节点就不会把自己变成primary,然后隔一段时间继续向replica set中的其他节点发消息,检测上述问题。( [# P' b3 {) G; v' j% e
, L& P1 q4 q# p3 t3 Z) A$ T% R 当确实需要选举一个primary时,X就会发起选举的第一个步骤,X节点会向Y、Z节点发出一条消息,“我想竞选primary,你们觉得怎么样?”; c7 Q- L+ r4 m8 ?7 Z' R5 q
1 z; S, X# Z" r0 T 当Y和Z收到X发送的消息时,它们会进行下面几项检测:Y和Z是否已经知道replica set集群中有一个 primary了?Y和Z自己的数据是否比X节点的数据更新?Y和Z是否知道有其它节点的数据比X节点的数据更新?如果每一项检测都不满足,就说明X最适合作为primary,Y和Z暂时回复一条消息,“继续进行”。如果Y和Z发现上述的问题,有任何一条满足,就说明X不能作为primary,它们会回复“停止选举。”& t0 i- o" o/ I0 k8 E0 D# _, u
$ b3 s1 d2 I9 ^. X8 t* G5 u X从Y和Z收到的回复消息,如果其中任何一个节点发送的是“停止选举”,那么X会立刻取消选举,继续作为secondary节点运行。0 P7 M+ ^: g. B: |4 @- _
. y D( A1 H* ^: Q% i) e5 d
X从Y和Z收到的回复消息,如果全都是“继续进行”,X就会进入选举的第二阶段(也是最后一个阶段)。* k7 X9 w5 z, j& i2 U6 Q, i, N
& U( H# I! z2 b9 l# l! ?: v8 ~ 在第二阶段中,X向其它节点发送一条消息,“我正式宣布我当选了,已经是primary了”,这时,Y和Z节点会进行最后一轮确认:之前验证过的所有条件现在还成立么?如果确实如此,Y和Z节点投出赞成票,允许X当选为primary,同时X得到了election lock。Election lock会限制Y和Z在30秒内不会再做其它投票决定。
' Y, j* |- _9 V% h- c& s! Z, _, P, D+ K! l* H
如果Y或者Z节点的最后一轮确认没有通过,它们会投一个否决票。只要有一个否决票,选举就失败了。+ ~8 R+ U$ {6 f# w
+ E/ L' z X2 e ]
假设Y赞成X成为primary,但是Z投了否决票,那么X就不能当选为primary了。这时,如果Z想发起选举,选自己担任primary,那么Z就必须获得X的赞成票才可以当选。Z必须获得X的赞成票的原因是,Y给X投了赞成票之后,得到了election lock,因此,30秒内Y不能再为其他选举投票了,也就是说30秒内不能为Z发起的选举进行投票。这时,只剩下X能为Z的选举请求进行投票了。. ~/ n2 e7 T# b: h
5 I% D) m5 [: w/ N; V
所以投票的规则是这样的:如果没有人投否决票,并且选举对象获得的赞成票超过半数,那么选举对象就能够成为 primary。* J/ O% S# D' h4 [
( k. K" O' t" L( N
# [5 d$ @! ~: Z8 wReference,
2 u' F9 M+ u8 o' |6 }; Y
- S9 Y0 B2 K# a7 J1 q6 e[0] Replica Set Internals Bootcamp: Part I – Elections
8 O& l4 L1 m9 n7 @+ P7 mhttp://www.kchodorow.com/blog/20 ... p-part-i-elections/+ a) f& Y0 j$ v6 y
|
评分
-
查看全部评分
|