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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。- l1 v2 c, n I5 r- P# n. B
& Y$ m7 `3 U/ G. B同步
- H/ F' d$ h+ j, O
; l: f1 K3 ]: M3 T 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:
* t6 h2 G: ?; |; I! ^ 执行op日志& c! H! E* B. i& w
将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)2 V+ J- J: S/ T7 f
请求下一个op日志$ S6 o2 M5 f- r- ~1 x6 q
$ |+ y6 R, M) a, d 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。
) ~7 m" M: z/ C& n" B
: J% D2 A0 S, s [# S 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。
- B0 S: `1 j, d# g, K
2 z. Y9 ^5 n9 u+ ~w参数
: V- O; r* Y: z! B% ?
0 q/ F" x* [3 ~. v 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 [" T! T$ `( c3 Z* ~( q
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
_4 y6 B$ f3 u/ h
7 [9 t$ w6 ?# A! \8 B 在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:
5 j! @4 S* l9 C% w- o" {) b7 l, q9 A8 C+ z3 D6 P: X
在primary上完成写操作;, t% ^. V( v/ J
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;8 c# P2 M: e A2 b2 ^
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;
& V5 Z- P! R5 l5 Y! P* ]4 f" t secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;
; k8 c. r3 Y, o- P5 D3 V, T secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;) l+ k6 M! A/ o0 Y/ h" Q
secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
1 h- a% {2 a4 l; m* H2 } primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;( j3 Y; k9 t Z
getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。
4 B8 M& u, g3 z& I4 D* R; P# t
# c8 h$ A+ [+ |/ w$ G$ A4 g启动7 i d( p+ H: h% O
9 O. Y: L% N) {5 X" P* {0 R
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。/ q8 n$ @" K3 @7 j7 F+ b( x
3 l& z" n$ r2 J 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。% y \2 u4 j. ]# F: [8 Q% a
; \% n9 r% [$ h2 \选择同步源节点
: Y7 b w3 g2 ?+ m% R
% Q# ~2 A2 F" p& b2 {8 P2 [8 i 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:2 P. Z. _4 p3 G1 W: _( E
R1 t& R- _5 U& D5 _9 Q& v9 D
for each member that is healthy:& @: E+ l3 o8 \3 ^! c( F
if member[state] == PRIMARY
1 Q' p" W% T" O- [0 Z W8 _0 ^ add to set of possible sync targets
% u' p4 `) }( H: Z) Z
|) Q+ k$ ~4 H9 w: r* } if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
6 ^' E1 x# W7 B6 _4 V& B add to set of possible sync targets3 i! l, `+ Q: r& v" _
, V/ d3 t* w3 N4 e2 y( b1 Jsync target = member with the min ping time from the possible sync targets
1 g; v& E% b7 T1 `( S9 u
0 b1 {0 t) X5 G5 w. K 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。& f7 L3 {& @7 J, u
; D6 P$ x+ i' L" J- k9 E8 ^
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。3 `6 j) b# ^; ~# `! J$ r2 c. `
$ Y, e; r1 u: R. l$ g, f链式同步
4 O9 { ?" Y7 p9 |7 Y9 U' `6 W0 T5 B& p/ g& @3 L O/ 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。 j: m3 J2 ?& j% ~0 N) a
, }+ `! F* \! W. }0 Y9 x$ P8 R
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?
1 f& L; m) \7 z
, k; ?& T" e5 Q! f 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。# u/ i6 N; w3 a, a& M9 |
* {& I9 E e0 A; [) U 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。
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具体三个节点间的连接如下图:
! v5 C3 O# {7 s3 G! h! m S2 S1 P
$ }4 [. C% `3 x! K Y <====>
& l6 _9 p- x6 ~, e3 ~- f- _, v) J# `6 Z) a <====> <---->
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2 a9 \7 B7 L' I, D! S: t5 m& \ 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。
! ~2 ^; ^: ~# S+ Q" } i; L% F$ u9 N1 `$ B \
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Reference,
' a' l/ _' v B. n6 k: P
' P+ G! R# o' ?3 O Q# v[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
( a& z4 N/ C- g5 r- r& H& @http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/0 |8 C% q8 ~( \% u+ b' u+ ~; I/ k
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