|
|
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。
8 L& g$ W) n! w0 n- `
8 A. Z2 R( g7 v1 _ O 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。
0 K- x8 Z& k# c7 y' g$ K
6 |9 F# c! e. S 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。2 M& |) W& V& }& Q* R3 i6 m6 `
9 Y9 c, \' r. R) Z K9 y
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。
: D2 G o+ q0 G
- N$ i# R. c% A6 a# G 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。6 @& `6 w- W" Y& x: v: c
: _4 I. U: F" b* V2 a) g
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。. g6 x" B! T! h |: E( E% a
8 U! f0 P, }. j1 a1 ?6 T$ q% t( `! n
降级
: z( t! z& U2 A+ ?2 W T6 g: E. @; H/ ^4 H
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。# J+ i4 ]) `9 }8 f7 u
' b% V/ g7 `" v I/ t1 r1 s 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。
! ]8 u7 Z; h# l6 z+ w# x: z: Y* F4 G8 ?* d$ {* l) T" l
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。
; e& L4 E; p# @ g0 M: ~" {3 S4 ^' ? g# q O u1 K
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。) D/ l7 _- a4 u+ c- h
/ F% z5 n% G8 M& A选举
$ t9 c4 u( `) D2 `# x+ [6 h+ U1 P! D) R! C6 T; z" }7 d1 i, \
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。1 _/ u, ?6 n9 r# b9 n# ]# U- g3 T6 C! e
- l+ `6 h4 K) @' B" i' z% x 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?”
# t; i3 C' g5 {- W
- z. |2 C) P3 B i 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。”
5 A" {: Q1 i; b: C# \8 b4 t& B; m& R/ c% X9 l
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。* Y" Z0 N& C3 q% O5 p$ z. e
, }7 M+ u% u& G9 ^7 f
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)。
8 y3 {4 c9 }0 V* F
; j4 S7 K8 B7 ^6 c5 ]8 Q* J6 v 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。7 N6 L: F2 B/ W7 |, n5 I/ |
6 {) Z8 H4 ~. f- b' b, o
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。
2 B. s* c: B2 f" s. `2 R8 v% Y# ?6 s4 D
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。$ k" e# A. i0 j% o2 t
% }7 {1 K- t" O
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。
5 T2 b% _ C3 \/ r* A* t3 K! l
+ \4 V R. v9 u% Q& _6 Y& l0 k- h. ~( [: X2 J4 o( _4 H! F ~9 h
Reference,
9 Q9 N5 v- y0 g) I( {- z& Z: O2 P0 T, n6 a
[0] Replica Set Internals Bootcamp: Part I – Elections- F6 v+ p+ o9 j' [) u* H
http://www.kchodorow.com/blog/20 ... p-part-i-elections/: R: t+ G5 G) J2 _ {; [+ A
|
评分
-
查看全部评分
|