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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。
8 L8 b- t5 C4 @, r) L9 x7 y- }# c& N7 r# m
同步
% g7 D' d( G% M# g3 V
O8 L+ r! w4 u, g$ @1 i& H4 f 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:
( ^* M) b8 i! B( I 执行op日志
# z- W4 \ t; U 将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)! W" D. B3 O0 \% ~
请求下一个op日志
8 \; L5 ~& ~ N6 Y7 a- E% O* o' ^: Z+ d9 a* G! s$ ?1 Y
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。" g/ r" g/ F7 l! `9 w' t
$ j+ o# b C) J ?8 u$ e2 q 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。
6 ]$ r% Z1 u# j* a, z K: b# h0 M0 Z* I- q
w参数% I4 V. E9 U6 n/ v; |. P& e$ p
, E9 ]; E8 a, x8 b4 C0 T2 u* `% S. Q 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:
& f$ _* U# _3 U/ ldb.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
9 ^: J! O. o- T& B% Y J( [6 o: o3 g. h4 p3 c2 Z
在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:
: s4 o1 v( {* l' [- l+ t0 A! U" J: @2 w, E8 |( _3 c5 V
在primary上完成写操作;
+ W T/ K. w$ \ m 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;
6 H* X5 C9 l: Y! y- _% | 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;- J. I# s6 R }
secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;- m5 }- g+ M' R6 x, y( R
secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;' S; N6 _! S b$ X2 [" ]
secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
9 _* i7 u; J: @- s& M- U: D' | primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;# A6 Z8 s, W0 S( _
getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。4 q% ~5 H. O$ w" R1 R; a
: n9 [* ^1 H* p" U: N9 \ |启动; d V+ Q( Z' T; J
: g! C2 B! K1 X0 ]8 Q i 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。, D+ C& H2 u% z5 E( Y
; g# y* b6 m" p& H, F" n
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。! z+ L# `& v! C& y9 t/ b& d2 W
8 _' p, D' @4 n. p8 [2 E' w选择同步源节点
! n$ D& h4 T7 F1 [
9 W) y6 Q2 |3 \) |( r 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:
! O/ E# w1 H* f; f, V+ C( v1 Y. P. ^# P
for each member that is healthy:' U( x4 m& P7 W
if member[state] == PRIMARY: H. y; z9 J8 t; X$ [# g; Q6 ?
add to set of possible sync targets
! T) t2 ~. U M# J/ Z. t) z" i. e+ [+ Q; s1 ?3 r6 v
if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]$ o1 T. O- {& R9 f- t
add to set of possible sync targets
1 f6 l3 i7 z I4 q8 A
) e3 |/ [" I7 R+ F# psync target = member with the min ping time from the possible sync targets
& A/ X5 {6 l B; C" {8 e1 X" g9 Z6 b% e f& J- O
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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; m" F% z: [1 x9 V 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。) o5 t# k2 y# S
! Z3 x( \# X5 k' t5 Q! Q
链式同步
2 Q# q$ @. L; }# l0 Z p1 U3 }; W8 \# S* g+ }. ]( I# l' k6 A
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。 x* [; @8 }9 E+ u+ E: n
+ F- O, \" @. e 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?- Q3 x+ y% l0 r W" t
( ?2 `0 ]1 `2 O9 U
MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。; s7 i0 f/ m3 W. x' R9 {" V3 P
: d+ o" H8 i8 Z. n. z+ |! Y1 Q9 Y 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。”, c1 y# M* ^$ `. f7 J
2 X/ R" z: [3 s8 _4 l/ [
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。
& n0 h9 V/ _, t& g) E: L# r2 ^! K# e! q
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。
% P3 ?! H* C! o* A5 W9 K* Y, K! B8 V% }
具体三个节点间的连接如下图:
2 R5 ?& K; {# p% Y1 Y2 p( H8 w S2 S1 P + |2 h5 P. \% S
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8 _% a: L" s$ M/ O) r& V <====> <---->
5 t5 s/ d' y6 [* \5 m% r0 x- P/ E _( K1 Q$ }2 a1 x
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。+ m6 h" t; _; A" B- Q; N( f0 Q
( M5 e" c! {; L, Q4 X1 m3 n4 D- {! _, d* O0 @# T4 j# w
Reference,
- ^/ s" w! ]) ^7 X" K% B3 o* w" |' i
+ H+ Y* I1 F: `, {[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing- c! U/ D$ ], G ?
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/" [# F' y5 e4 Y. p6 n! |- W' \; ]
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