|
|
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。+ n ]5 _+ X/ M m8 R' {3 n" c
. Q/ R8 J5 A( M- {. E. v9 I
同步
- u" M4 V) l! D' J* Z# o
! G. C9 z# R6 b3 b8 U 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:
9 h+ X6 {' F) C7 h+ B 执行op日志- S4 t" q+ y% W3 c, z
将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
) j C0 [# F6 Q" Q& i+ F X1 t 请求下一个op日志9 Y. t7 X; q; E6 |/ {* J+ j
; f. ? p1 w' k7 Z1 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。. F: H0 M6 b+ {
( r7 l. ^" S! v! r% U 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。) l& o; ^3 p( M3 [2 h
/ i5 j: ?2 s9 e* D
w参数7 X) h- I! ?2 L8 ?% W q# R
, y9 I3 W( k L6 B, V2 h" K0 h 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:7 P7 E* u8 ?6 y# c* n4 @/ N
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
1 z$ ?& x; A" o' L
! Q9 R4 i0 T7 t 在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:
9 K% }" e( d W; U4 L6 c' L/ q4 D9 b, U9 {: o( ]8 g! r! b# U( M6 }# u
在primary上完成写操作;+ V' g# A& F) |/ _7 |! t8 G
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;- J5 K+ f& a) R
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; [& z P# D% i( S' x* P2 i
secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;: |; }6 E. P( K9 w
secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;2 |) M0 l6 l6 ?- m; g% F: A L' D
secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};! F3 q4 m8 y' r! O! x. F2 X0 i
primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;
- h) V+ z, x5 |" q: C5 v1 Q) ] getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。
/ t! f) G$ u, l4 P' L" ?' R& s: @3 A \" Y6 z9 }" X5 C
启动
}+ k, G0 @) W ^/ T
+ Y/ Q: g7 M+ g& g% I# t* h 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。
. H- G2 B/ K2 N1 [8 y8 T F
' c& @0 U7 A8 q. F" ? g 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。
2 B; Z4 S) g9 y9 {. S0 Q, g
) ~) Y# `% E9 x& f7 J m8 Y选择同步源节点4 W# ~5 u( \1 b6 A
$ l: a( X0 H, A/ {8 U) @% ~$ Y! h 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# D: _! X G' |" }
- A+ ~' \6 `* U' G6 D
for each member that is healthy:. b) e, c4 B2 h
if member[state] == PRIMARY9 s( f$ r, F/ Y8 s$ A
add to set of possible sync targets
. k4 e7 m: e9 o5 x8 ~5 w. ~, s- v" y( K( p5 } a) o" R
if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]/ H7 N# ~$ d+ x
add to set of possible sync targets% v1 w% s0 @; G- Z
) ]$ w- S7 T6 w0 X. l$ ]1 ]
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets% J' v* T2 T* \" |5 R0 B4 R
5 ~- s- T1 t; g 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。) b% [; Q% V. [. C; o9 x) a
! x$ o3 P4 k9 \, ?# x 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。
: k7 y S: {5 b! M7 A3 i6 M% B% e0 }9 b( q# q) F* k9 ?& ]2 S+ k
链式同步* d, ~! U0 |0 u" N0 i: e K
# i9 M6 D9 z& P. H3 v4 B
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。
) J4 Y9 @+ y! }
- m6 M. G/ |: [9 u+ ?9 l1 G 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?) y$ y- J W! \9 p+ U! C. @
6 ~+ }7 x- U# N5 `2 q- v: e MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。6 f+ T: j( H) o. ^, f+ D* O% D
$ e- n9 H2 u! y0 F 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。”- a0 ]8 Q+ m6 x# V' f
" g9 P, P) d3 A
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。
: h& o( m3 W$ C: ]4 y$ `/ J; x
* r) x9 h# V' k' g& v 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。
8 I$ q) N1 P2 S' \
; A* z% D+ J2 W) M1 g4 y/ g 具体三个节点间的连接如下图:
$ _) ~ f6 M/ \( w1 | S2 S1 P ; C2 @/ R1 G( O* ^
<====> . F$ Z+ b6 ^" ^, ^0 k
<====> <----> $ Z; I( w; \' l" t+ G
$ h L" U* C! e( W
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。$ W8 a Z0 F. e! e3 a" Y% i
4 Z1 C2 \4 H* i7 P6 r, _
# t8 ?$ r8 I$ G) O- b- }Reference,
0 Q! {% J$ N/ o. z5 I& M# f: w" y) E9 H. ~ T; D
[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
& X) Q2 b- v( l" C/ yhttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/; L. |$ \, W5 N* g# j
|
评分
-
查看全部评分
|