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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。
8 v$ E2 D# s! @2 _7 l4 w% ^. j, m/ U/ D$ T2 n$ w. q. y
同步
2 Q7 t, t1 B: d& ^. c1 j6 G; h. C' _* D& v+ O5 ]
    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% q% i$ |/ w. Z& o    执行op日志9 e. `% p  D; c5 p2 n, P: a% W
    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
5 @4 K4 z8 e/ ?: F( x    请求下一个op日志
% p3 Q; g7 R" i1 I1 w0 k
6 L1 @# I" s- o# S; k( v" T( m# p5 T    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。4 M: {: E! N8 l  E6 q
3 P" f- O3 e8 N- i. Q& j4 d* }
    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。
7 Y+ X- x5 B/ W! u- ^/ J) p# |+ O4 g; `
w参数$ P5 O- H$ q: ?! _7 U' h, D

8 ^0 w% c9 f# p/ E6 R, u! e    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:
+ X! O5 l) o5 T6 Wdb.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})1 q  I3 K9 i( }9 d) p  t
% W5 M, u% D' d  J
    在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:
8 X, X' Y! G7 V" I. D. y! i, g
% x$ U1 m6 T, v0 t    在primary上完成写操作;# T4 ~; y- Q, h0 q" b
    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;
& q' y# G  s4 T- r$ w1 c    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;' {/ b3 y& o2 K
    secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;; D* {5 g2 ]( V" ?  z; J  A
    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;# ^: N. N5 x/ Q4 L$ Q4 {
    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
& l5 ]- E, z! B* }    primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;
7 F3 t6 e% v1 u, s# N# v# m% \. I2 X    getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。
2 D+ ]( x& O8 |( Z5 M, I3 k; p) M' v  \0 F
启动
6 u; A! ]6 J$ c, ^" f9 u  i) F) u7 x* L$ l' q6 N' J
    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。
/ k5 h) m' _) M) G' x7 z6 J( I' m3 u! j* ^9 Y% b
    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$ K4 p  w, [( Z: F. }( A' I
# ^0 X( w3 p+ V# \选择同步源节点3 ~3 [; J/ Q( |( z" |& n
, h. J5 Z. \* o- }& c2 O' _( h/ W
    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:1 `+ l3 ~9 r9 X; N. s6 M+ _
" [8 }/ G2 I/ L& D& L. X1 C0 L& D
for each member that is healthy:
8 n! G- _! q8 d6 n7 W    if member[state] == PRIMARY4 V& t0 |1 A7 G& S  u
        add to set of possible sync targets- e, p. l$ r1 m! i3 ~$ D- r

3 K2 F8 i# f9 t, {0 [    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]+ j) T- }; X5 f, _+ E8 W& _
        add to set of possible sync targets3 W" M3 N  B8 d
% d  v0 K1 \3 a( k* T: P, V
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets
& x/ R, _' q' C0 G6 d6 |: j) _  {( n0 h: U* 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。+ e, y. G5 a6 z7 E. R
8 Z. x# m% ]0 {+ \% ~
    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。  t8 R$ o( w* H  ~! @( E
# [, L, b  ?) M0 C$ {
链式同步8 A, g+ C( w8 n; C: ?* }2 S: ^

- v. \1 b3 P9 b4 g! G, a7 E    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。
0 j8 \+ Y7 [0 t3 L6 ]; l8 U
# E% m; h% W2 D7 r; O% q* ^* ^) X    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?
! N/ r9 z/ q! O2 p: G! j2 |$ H
. R5 M) U5 N& |; P, A5 Z    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。2 q9 @6 P% d: T' s( x

( `  ?$ {$ V# V/ b# q6 a  i4 v+ _0 @    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。”1 A( D3 d% s& ^& I
" J" `0 V: U# }" T+ [
    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。
, ?5 ?/ k$ E2 T2 R
/ P$ b- h6 K3 j6 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。$ G; |, ^9 L; T7 K0 F6 c( R
& c( ~9 w4 I% }. I! \' N
    具体三个节点间的连接如下图:& K0 u4 P' l) `# J; D0 W
    S2                  S1               P
4 ~2 A& z) ^( x8 F. S9 I' d1 E
                             <====>

' I/ y" [$ a8 T# n2 }0 O
         <====>       <---->

9 Y* d3 z$ o+ o1 F
2 ?$ m) S' A# ]6 G: H3 _, Q: 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。2 A7 A6 e5 E! Y
9 ]- h& C, }* T
7 `; n, N: B4 e5 \0 p( ~
Reference,3 W; S: x2 |+ \$ q# z1 S) X; ~
/ @0 o$ |" s1 ^+ k  N+ Z
[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
2 q" l; B1 u! Z' r, u% jhttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
8 y& r  [; A% R9 ~, _

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  • TA的每日心情
    慵懒
    2026-2-25 18:51
  • 签到天数: 1670 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。  s2 I* A, f- v; ]
    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
      C4 h" S$ W& j: `, E哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。
    0 S3 G- s0 b% |( Z可以偷懒不去搜索了。
    " \  X& A, R! e( ?; _1 j; ^
    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
    2026-2-25 18:51
  • 签到天数: 1670 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 $ W! E8 b/ G3 I
    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
    ( [+ l* e2 Y( M7 C2 d4 }3 y
    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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