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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。
- ~/ v5 A2 e5 x# O. Q' i- z! [9 q1 X
  X7 I& U( L; K1 W% ~9 l同步
1 M1 t2 Z& J$ f) _
4 h- [" U4 V; R0 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:" N* C# N+ E, W% S
    执行op日志
3 z$ K2 O2 \! }* n" l    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)  ~7 [$ G( y7 O5 B
    请求下一个op日志
* b8 ^: g, T/ V# o/ s1 O* E$ Y+ j& o* a  j0 p3 |, S
    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。
+ p+ y2 r$ |; `8 `! R3 ~+ e8 Y' v" E: H/ I
    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。# ?( Y' e' W# o$ F* M6 K% F; U' C# D

, a$ B% A( P. B8 w1 Fw参数3 o6 y) k: N- e' L

6 u4 c+ \' l) A- |  b6 Y    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 Y. S/ R8 O7 `: V2 F$ ~db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})( J2 c- [) ~0 F4 ?2 n( T
% Y  V* M6 m0 d( x% }, ^) C
    在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:) I6 ~  d) P( Z7 s  X6 B& S' R! _
7 w2 q3 i, h3 Z
    在primary上完成写操作;8 t. r- A/ G1 P9 C- i2 H
    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;" X7 y. c7 _4 V. P3 {# a* A3 v* r
    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;
! B9 v0 O5 i& W" V6 ^! d    secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;3 ~% N6 o* O0 e
    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;
) x& }$ w* I5 k    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};: g: S6 n0 y" @& Y3 U7 z, u
    primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;, G- i9 c$ K3 `! E( 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。
8 |7 P6 L( \' P/ z6 F. a: y$ s0 g' D2 H
启动
7 x" f8 I4 V9 w' u6 i4 z+ @" l5 c1 `
    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。
5 F3 s' A9 e* u9 l# e. f8 r1 D4 P7 v: ]( ]4 P) R$ I7 W
    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。
, a# j( s! ~! r3 Q/ [. |/ g# o4 z2 u3 L3 E; `( w
选择同步源节点
% q8 w- X9 l; {- I, E
, x# \0 d$ \. G8 \( P$ j9 t* `    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 b8 p2 \% t8 T
; G: C$ S6 }$ {" x' w4 O
for each member that is healthy:" ^7 @9 I9 Q$ ?9 T
    if member[state] == PRIMARY
* R/ X3 k( L# N        add to set of possible sync targets. a1 j6 ?$ v; u, K5 R) u

# U0 D, q7 T  b6 @* U    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
. X2 v- U5 f# k% K        add to set of possible sync targets
- R# s3 e1 T, E5 T
" D" Y% `6 {0 X; h7 m% K6 {sync target = member with the min ping time from the possible sync targets# L4 m4 a$ K* |2 S* q( G2 C4 ]
, Q. C! ?" L1 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。# j2 p; Z- ?4 B
6 S8 Q2 i1 ?9 x2 ^7 |; O) {
    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。
. `$ g4 Z. R5 [
) H8 K. e1 v2 r; E; t$ R链式同步4 p) k: I6 C' k3 A: y3 S' Y

2 }. ?, n: _8 R3 z; Z9 ?" Q& l% f    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 D; A7 m( N- j8 ^

$ v& `( O9 {7 c2 Y    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?- T: L+ T# j( m* E9 u; A7 R4 l) i- n
3 u( x2 i- x, f2 z. q  \* D) C, Q
    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
- m! }. M4 i7 x% |+ [
, I$ ~1 P& Q8 d+ c" A5 @1 \1 k    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。”) }4 i9 u9 ~4 z9 z

; ^# i* h8 C- K. r    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 M$ B: u( X( ^7 @4 k5 G5 c* ?0 j
    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。( w8 ^% @% X3 W+ U8 q) J

7 \, b5 i( \' B, G    具体三个节点间的连接如下图:
2 }% g; j0 \1 X7 A: B9 J5 M8 [  S
    S2                  S1               P

. A8 n" D2 J  T/ V+ l0 N
                             <====>
- W8 V2 [( @% F8 f- F6 J* }
         <====>       <---->

2 {; v; T+ i8 z8 {7 p: O/ j/ o2 a6 f
    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。7 w1 v  o8 X( V" _. T* U6 D

% Y7 u4 j( s1 |& K$ O% }) `# P8 n  {! |8 L- s) q$ a9 }5 P; E
Reference,( x+ h7 M$ O; T/ [  u( d
; Z4 u( j7 t2 }  B
[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
' k+ l3 r7 g' E5 ^0 r$ jhttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
' [- M$ K; Y% n+ g0 }1 |

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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。% v5 h% s3 y+ J$ c% p4 E, ]9 R
    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 " n3 d* ~; B( v! [  i3 E. C
    哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。7 N2 I1 R; O. R' ?
    可以偷懒不去搜索了。

    * K2 @( l% j2 T5 T. A$ 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
  • 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
      n2 r6 K1 S1 P2 U  L! f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

    . M  j, j6 P8 ^1 y( d5 J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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