Replica Set的数据同步

shengnan007

    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。

% z( N. l! {+ s同步
, n2 B' p) _% E( z/ n+ h: W
( P6 `  ^8 W8 }7 I! X4 o    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：
/ E) u  E# L3 h, \5 Z4 h    执行op日志
, i; E& ?8 k  C$ f, {    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
    请求下一个op日志

    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。
" V$ s3 \6 b0 {' O+ t2 i$ [/ 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。

w参数
+ L9 W( l% W6 p7 X: c
    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：
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})

    在更改了这个配置之后，执行写操作的流程如下：
! C# b( m5 d' m1 j" X! n: P; Y
    在primary上完成写操作；
4 V" x# `: ]7 R; |7 `    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；
    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；
! g2 A6 g- }/ n: d    secondary从primary获得oplog，获得上一次操作的记录；
    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作；
" @0 a) z+ E' w' \    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log，条件为{ts:{$gt:t}}；
* P/ }4 c6 w0 C. o! r0 ^    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；
! L1 k* Z: O- 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。
4 l( ?2 Z5 _5 \: @4 s
! P9 R. ^0 ]: {7 z2 F# m9 I% Q启动
6 n! c& j. P1 d8 Z  \. z6 S
    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。

    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。
  o! u& c" l, M( z
选择同步源节点

    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：

for each member that is healthy:
    if member[state] == PRIMARY
        add to set of possible sync targets
8 d+ t! A! f1 @. o$ c
    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
3 Z4 t% S6 P( {! x7 }- O' T# N* {  F        add to set of possible sync targets
$ |, D1 w* ~! L+ T: N
) f0 `1 Z. U0 l& ~" b% Nsync target = member with the min ping time from the possible sync targets

* i5 _& W3 V/ v* w    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。

% W! K1 x% W: D( W9 c* ?    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。
, U5 M+ ]) `4 D% \; m  ]
& X' Q2 B7 L3 w7 I4 O+ I链式同步
4 y: Y( [- I2 r; T! t! R5 ^
* P% d) W4 t2 {9 Q! 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。
) ]  F+ g# H" i3 J) b% Z
    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？
( ^5 o1 u7 X* y0 k3 I
& W# O# y" o7 P) z% J0 k( l* b2 ]1 F& a    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。

! R" ^& y6 d+ m" Z/ o  A4 `8 s& z    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。”

    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。
- {2 r0 O( N# v* F1 b; m- t
. M+ U8 i5 m  T! P! F- M3 U/ K) p9 p3 s    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 d3 @1 q# ?: D" |) }3 h% L    具体三个节点间的连接如下图：
) D- T. \! }: ~! D: B' X, K

    S2                  S1               P

- |: w  a  I6 M; b' F* H

                             <====>

         <====>       <---->

    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。
4 g, I7 k7 a5 T3 K# D# u

Reference，

5 O/ n! A' _' b* X* b[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
8 a6 k, I2 j, u& @http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
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四处张望

哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。
( o' R( t* |5 u- Q' B6 q可以偷懒不去搜索了。

shengnan007

四处张望 发表于 2012-9-18 13:33
# _/ W3 e: r% s9 s( B哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。
+ _" s/ ^9 w5 G$ U! k& Z可以偷懒不去搜索了。

, t6 _" j; d2 H+ A( A4 H3 W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

四处张望

shengnan007 发表于 2012-9-18 13:34
$ _: n" C# b* M  M/ t8 |& E# w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

; f1 I7 R" \- ]% o2 X  D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

假如十八

电脑小白路过学习。。。