|
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。
1 S5 k- N! Z9 |- f8 ?8 G$ J
! ^0 B0 s; r2 M a: x; F1 z同步( L8 h# U# u5 e1 o H u0 |3 l( ]: d
: {( x7 T( b. [0 I4 B
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:
5 ^5 E( N+ p1 w: d1 X 执行op日志
! @+ b+ |! q8 l5 v' a 将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)" `! {+ q& p; n1 P1 r
请求下一个op日志
% J7 W" ?6 m- H: B3 h/ E4 C
" k5 }7 o" @1 I0 d7 x. L) S$ 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。
% v" P- P% Q3 X3 l( K( x# s
! z/ ]- w" D8 p' W, s& r& u2 y5 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。
( {) F' o. i; k! N3 m
* H7 M, E6 _- W4 q. W7 ]7 Xw参数
& z# o1 `# {8 y2 ?8 z$ y# l
' T2 m% G/ c b5 q+ f5 \- m 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:" w$ A$ \5 i P) \/ x @* D$ @
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})3 C( ^* B( l3 z4 b5 D: h% C
9 t( Q/ S7 L8 m8 q: z3 _ K7 y 在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:
7 K* G/ @0 u6 P
3 d$ t" o. R2 E" ` 在primary上完成写操作;
2 A9 {1 A; l) k- D1 b& J+ ^/ \2 G 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;
: Z' k& ]1 W( |4 ?8 e5 E1 I0 i/ d 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;
! H, b) @: O t; _. T/ j0 v secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;
! f. Y1 l4 B3 P' Z3 v j ?" h secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;
8 c4 B9 L2 V2 B; D& S secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
3 U& g; d* a2 `2 o, a6 k" Z" ` primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;
( r1 q% |& z0 V5 @2 [ getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。8 Q, D9 ]) l8 _2 T q! t
5 E# k) N4 T9 ~* [8 I* G, Y |1 Q启动
1 i+ D0 A! w" @4 W, f
7 E2 X$ s; m/ |' a4 C+ ? 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。' V5 Q( q1 G8 Y
, _1 q {+ v- ]0 Y 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。
* c/ z9 R6 v4 i3 E1 x( u9 W$ j. A" r% h) l# Z
选择同步源节点
% ^% ?8 \% _8 g0 u. {
& n3 f, [& S m1 r3 ~; e 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:
$ N, d) i( G- P) Y2 B
4 s U6 a/ J- `$ ofor each member that is healthy:
/ t: b, @( T% H! l' z! u! x if member[state] == PRIMARY
. p+ s$ s! m& i F3 D& ^& _+ D+ U add to set of possible sync targets4 ] D7 S# T2 ?% c2 y* l% f/ c
$ F. q* W9 w# X7 t
if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]5 Z( i$ V0 _1 E! p
add to set of possible sync targets
# Q! C4 d ^( P0 b
- E' o; n& X% ?. qsync target = member with the min ping time from the possible sync targets j; [% k3 s( F9 w
2 G! D; _9 ` a 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。$ K: ]0 W9 I) k. R7 U/ }+ G
- X1 S0 Y4 h/ K0 a# e7 X' s( `( _- v
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。+ H# t& @% x+ [- H
j4 o: @# k2 f* v4 ~3 x* X) M8 [! ^链式同步0 F0 G# W/ ?% a8 B( ^ h9 v
% X2 O8 t6 b$ e; l# ]4 ` 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 u, A1 T6 Z- t$ [8 w* Y
! O# |" J6 \% G0 A. z6 ~7 ~( V. Q, g
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?/ L/ G6 B0 b/ ?9 a& F: J( W7 X
, G6 }4 ?* t& m% X8 K
MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。$ O7 A" S' i$ B$ F# G3 a( q, m
! l6 x. L% u O0 x$ ?1 E0 i4 O
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。”
2 D9 o: p0 J! x5 ~) {1 t9 m9 P& i
: B+ K5 l+ q# t4 |7 |& `& j d7 ^ 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 Z$ s( Q4 i4 }/ a. c0 }5 u# @3 B% \# W: x8 j/ l+ G
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。2 h: m' C: u; f2 E5 G
( l2 v) R. s& i* s ^9 g
具体三个节点间的连接如下图:
" @- ~3 ^% J& r" q) c S2 S1 P + G t0 @- a5 F t
<====> # d0 w& B( L% S* e
<====> <---->
. p' O+ t& J5 D0 j' w7 o! V6 |+ ]0 Q" I4 h2 y
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。: }& V( f1 _' }9 @2 i
+ U6 k$ a3 `( J( {: V: u
: T' W* ]$ K* x( Q# x& s
Reference,. c' `# h5 k- F7 y6 {8 M; [$ T2 h
& T/ t- N: I* A7 _9 a( r[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing, f4 Q& G4 I) U! C9 g; U/ d
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/: Z& X0 F" K n) S3 ]/ ^1 f
|
评分
-
查看全部评分
|