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[信息技术] Replica Set的数据同步

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楼主
发表于 2012-9-18 13:20:29 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
    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。$ Z4 O" Y2 K7 N* L

2 u, }7 V! z7 C同步5 a4 j1 r8 V3 X  a# B$ l

( a" x# R2 A2 N; E    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:; \* d" R* S) w7 Q4 S4 L; e. O
    执行op日志
3 o6 p8 i/ |4 R5 k5 m) b$ U    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)& o5 ]) X5 ]5 {; y$ F
    请求下一个op日志
+ q7 b8 D  @, y1 `8 F$ Y$ F2 x: v" A( K7 P0 _5 J4 E/ I1 U
    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。$ ~. t9 U1 {6 J% l! W1 @- P: p6 z7 W6 a

' {9 l; w6 }. }" x    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。& J& N( [4 r/ E7 I8 B- _. O
5 Q& n& L7 I7 ~& r4 b
w参数7 B3 r" k& B, _# [) w7 K

' [4 m! ~/ N5 p& W9 o6 @    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:) \2 h; b; c. o( k( c: l
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
6 L8 Q5 A5 k& Z2 _$ I0 g- ]% d
' J) }6 [4 ]4 @: i    在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:5 Y$ t* s# c' `' e) q* U
/ v/ R" f5 B6 f7 a+ ]
    在primary上完成写操作;
* |( \2 w8 z6 @    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;
2 b# z/ k: P$ z/ r7 O; Z; o" ~    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;
# F; v- f" h3 }$ q    secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;
  P6 {0 ^6 C6 M  t* H! k* n$ w    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;
0 Q3 I& ^7 N+ V8 ?* r, i    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
! X+ v0 A! `$ ]' r+ F    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;
2 v, }" `9 o* B    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。
/ s# D( K& z- W( h& v- Z3 Y- @7 b2 h
启动
' n' [8 ]. E7 _* r& K* r+ H* o1 S4 E9 @9 ?. I% F" C. g
    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。
" m) r5 B6 n+ Z+ A0 c* l8 ?) n; u$ W' v
    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。
' j  ~0 \3 m1 V
" a3 e) A+ H0 d9 Y# M6 \* f选择同步源节点& Y2 `4 }7 V. v
0 F9 X' F4 k2 y! [, F
    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:7 G# Z9 H2 B0 s7 `8 L6 O3 o* G

6 c: ^& I, Q9 O% r) _- dfor each member that is healthy:0 n0 X  J3 Y; p* B9 a6 _
    if member[state] == PRIMARY
* V+ Z# Y0 e& [4 C        add to set of possible sync targets
0 z$ O0 Q: b. ?. E- q% _' F2 u- S: D" ~  X( s, N! A* i9 @# t, L' N
    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]' _2 o* @$ ?# Q' D
        add to set of possible sync targets
. \. k3 C+ c5 b, z" |& d4 v2 s: r' P$ V( U( g. M: y
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets: I7 ^) e8 P) X: y

. J0 l4 w& @+ T2 _0 c    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。
5 o# K! O2 Q4 O! y: u/ |
1 t# ~/ D; [2 Q* z  H- 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。
" b1 m- ~3 w' o2 K3 T% K$ Y
" f' H" F9 j5 Y  a链式同步
7 Q( F+ H/ L. o3 d2 \
& B& Z/ Q# O5 c0 M0 i    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。
3 M5 k4 i, K$ P/ X
$ N! I8 g% R" |1 k    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?
8 r' _3 o' e+ d0 A' f* E
7 T5 ^9 }4 ?5 \. z) r7 `5 l7 ?    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
/ i  ]: ?: O( Y& v" F, n8 N3 t7 c$ L) y* 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。”
0 |" t! @3 r, |$ K& M# T  C4 E/ x: b
    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。
. M3 p0 w0 [, W3 g" l2 M& }$ z0 l6 y% I9 w' _
    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。; L( P! p$ r/ H
' C* J2 s6 U! k
    具体三个节点间的连接如下图:+ \' b2 `4 _3 C
    S2                  S1               P

: A) [0 V( K, Q9 D9 D
                             <====>
$ z  A. e" q" E1 v
         <====>       <---->
& G6 g" B9 V2 `- X* f; e# l

* A" _6 }2 s/ p  W$ N    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。) l0 E3 Z$ B: |+ n! Y
5 h% l) |7 w  j, }

1 }; ^7 u% L" _Reference,& r- G; `, m  m8 `# f& c  b

/ r; q6 V. `: ~  U1 X[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing. e8 D+ ]5 [  D) M8 I( m6 X( b
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/$ ?6 i/ l, `7 b

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  • TA的每日心情
    慵懒
    10 小时前
  • 签到天数: 1568 天

    [LV.Master]无

    沙发
    发表于 2012-9-18 13:33:28 | 只看该作者
    哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。9 d1 o( |" e- r7 C3 e4 |& c
    可以偷懒不去搜索了。

    该用户从未签到

    板凳
     楼主| 发表于 2012-9-18 13:34:48 | 只看该作者
    四处张望 发表于 2012-9-18 13:33
    / `- z: b- l: N, R8 q# h哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。
    4 f& c4 A) E! ]" u# U可以偷懒不去搜索了。
    1 Y, F- k: r( F0 W  y! B
    前期写的一次性发出来了,后续的还要等一等。写的慢啊,哈哈
  • TA的每日心情
    慵懒
    10 小时前
  • 签到天数: 1568 天

    [LV.Master]无

    地板
    发表于 2012-9-18 13:46:57 | 只看该作者
    shengnan007 发表于 2012-9-18 13:34
    4 I- f; k$ P- |- _2 \+ r' ]前期写的一次性发出来了,后续的还要等一等。写的慢啊,哈哈
    * k% X. n# e4 V  T& k3 C
    邓侃在西河的文章,对我启发很大。可惜最近两年没有实践的机会,mongo db也就是浅尝辄止。现在有这般好帖,正好

    该用户从未签到

    5#
    发表于 2012-9-18 14:44:18 | 只看该作者
    电脑小白路过学习。。。

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