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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。. H! \0 t6 u* b1 U
0 R, m5 P, k9 f4 M同步/ u2 g% _" J) \% e1 M/ J
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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:
" O% ?0 o& z3 m5 e% ?1 R# K 执行op日志% D5 H# ^+ |5 Z' u# B0 U& _
将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
2 z0 r; K8 C9 o) N& k# V3 ~3 I 请求下一个op日志/ B: _5 }% b! ^- w( ^# K6 J$ ^& s
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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。) b# Q8 @0 h ^
6 W" X" r+ |/ Q! Y7 ]) b 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。
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$ G! m# {% i2 r' g2 ]3 ow参数3 x- H+ K. w5 H+ x
( o3 H$ r: i% `. m; n, e* a: O" z; `7 X. |' ? 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 ?. t2 ?' J# h" h% K
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
@ a0 y; c. d$ @- m" F& ~. F: o, d
在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:" B0 O; u) d; r6 [* V2 R
9 ~6 V2 r" I7 M0 y
在primary上完成写操作;
5 f: w, | Q: o# _ 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;
/ S6 K' S7 V% B+ |% | 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;% p+ ]1 }! o, d6 M/ D/ U
secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;1 \$ S% b- w5 l6 q, [$ H; J% j8 t$ C
secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;
F, o0 ]* u s0 R: ?& x secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
% ], J5 L) ]# h6 P+ P- ]" F" D, [1 z primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;
# F# z1 n5 N7 }# Q7 X- r1 \, a& I getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。
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启动
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2 J6 ^ O% e4 {: }5 u, | 当在现有的某个replica set中加入一个新节点并启动时,这个新节点会查看自己的local.oplog.rs collection,执行一个叫 lastOpTimeWritten 的命令,查找到它最近的一条被secondary同步过的写操作。8 H. g1 N. r5 t- c; c9 `
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这个命令会返回一条oplog记录,其中的ts字段就是最近一次写操作的时间。如果一个节点启动的时候,oplog里没有数据,这个节点会同步其他节点中的所有数据。 j3 Q+ B! y- |/ K6 u: q- d. _
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选择同步源节点
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Replica Sets中的节点从距离它“最近”的节点同步数据,这个“最近”是通过ping的时间来判断的。在节点之间的心跳检测中,会记录ping某个节点和收到响应的时间,通过这个时间的长短,来确定距离的远近,时间越长视为距离越远。知道了和节点之间的距离,再通过如下的算法,来确定可以同步数据的源节点:
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0 a$ }/ k N! Q4 Qfor each member that is healthy:
) T% M; C/ `: y* ]2 r# N if member[state] == PRIMARY, {. G# ?# x$ d8 w# r2 J7 X5 ]) O% Q. N
add to set of possible sync targets
& Z, }( m8 x/ q/ ~1 Y- O2 m. Z$ L& p; @9 E
if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]; y- I7 k9 p/ p3 z
add to set of possible sync targets
1 `- P; E) j1 P7 J& ^8 e7 ~4 v3 S9 X7 p( x' A
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets
j" F T/ X7 s5 x5 w& s
! n0 ~. c; j) g$ y6 x7 b: u 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。
# f1 W+ S9 C) t$ [% t; v& U3 M( B* Q6 S
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。) _! t4 [5 h) K
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链式同步) z7 Y5 u) J: w$ a& l+ E U
! H. a0 {; Y1 C4 W- f, U
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。
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9 Y" X0 n, h3 o. {" w 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?
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MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
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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。”
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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。8 S2 n( E1 j$ i
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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。" a( @ K' K% f5 }: S/ m
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具体三个节点间的连接如下图:9 I% E1 Y, f& h
S2 S1 P 9 u: w4 V6 @/ ^5 u% ~. p2 V3 e
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<====> <---->
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/ Z2 z* T: [+ `! G @4 a 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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1 m4 u" O/ |, a5 [ J% W% WReference,: D o& X1 [. l7 Z& s
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[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
5 A$ C* n- `, a8 ?% Yhttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
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