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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。
3 M9 g: j+ l$ \; H) {2 s
0 b; r* Q' u8 h/ {- H7 ]/ q+ f同步
1 I9 b* {8 B# o0 m, A0 i0 b9 U- y E1 Z. H; U* M
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:
- @! z2 \) i! ^. R: P6 d 执行op日志
$ p) d) b- s2 r; N) k& D* x5 c" t 将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
4 A) ?& z1 ^7 ? 请求下一个op日志- o' w9 Z1 b( o5 W9 @! q
: p% Z. V W$ ]8 d" L ~& d
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 M8 }; H& t/ G2 w% j" ^6 m% B4 a( \6 r8 \. X9 l- E( e& G
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。; I: @" g: v+ T, j; h
+ n3 ~4 D5 Z* h, C! d5 x
w参数
. w9 g0 |$ Q$ p d* e
3 j( i, j7 G+ ` 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:
! B" P7 z4 T" S) M8 [db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
3 g' B7 e; \6 ^8 ?4 \, t& ?7 I+ F4 x- _. d. N% s, u
在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:6 ^4 W' x& d5 Z0 J1 B" x" F4 @
* w3 ^7 ^7 o7 T6 q
在primary上完成写操作;
% Z1 E& N+ |& s 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;+ ^3 Z' l. y B0 k6 Z
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;
2 e, U& j7 c/ S# v, X" V8 k) J secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;! ^ y5 Q Q# v
secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;9 I2 N* r4 {9 y6 D% D
secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};+ u* y7 S, [: A: n5 t
primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;7 n( q; h: h2 z+ U O6 w
getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。( W$ A: k: ?' d0 ]# ^
* S& u* M8 I8 C6 `7 K# I, ~8 N6 \启动, v# c. w# |* [9 m/ u) x
& j5 F* N" n% ~+ V: I) d
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 a3 I4 [- G5 M7 H
+ U$ R; B4 R' k! J: m0 X
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。
# K" `1 H9 P! D i5 o4 U1 H: T, R( M3 |& y$ v. L4 T! ]
选择同步源节点
# F, C9 A" g( |2 h3 }. l+ E. H9 c+ ~3 P. H) o6 H
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:
; [" ^& N1 @/ ?9 g3 v; l; z) Z8 G! X3 A& C3 D( S( B
for each member that is healthy:6 i& k# X9 m8 J4 Y: A- F. Z* m
if member[state] == PRIMARY9 o6 f" N5 b3 ]3 K% k* N! ?
add to set of possible sync targets3 a y' N$ c) ~4 h& }9 [ @* x& G
# P. g* J Q( Q8 h if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]- X5 Y4 H9 j0 y5 n* Q- _1 I
add to set of possible sync targets
3 N- ~) x6 E( P9 g i; X
( c, O" [. X# e d# ], ~sync target = member with the min ping time from the possible sync targets+ r' z7 `4 L h
9 O6 [; ]9 b0 |
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" S9 d. ?3 H* P; P, i+ ?/ s5 b1 F$ Q" |# d
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。; b! T; y5 M2 C9 c- y& v
6 I" X% P8 x1 {* z3 j# C( b7 s链式同步2 p- y7 U* ]- Q1 v3 T" s
! `! s5 w: H, e7 E$ L7 G
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。
' _' U5 E# L1 [5 G: {1 p+ W+ Y$ o7 T, U+ N
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?
+ c4 e9 c) a0 s0 u1 i1 k7 b7 g1 o% `9 S) [4 b( [& J
MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。3 g4 O7 K/ h3 i
, b6 a3 p* \3 F8 H; Q0 E 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。”) j! o/ |: {4 t6 e
, L2 n& Q3 @' b# L# \$ 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。6 m1 l( w5 J7 G, j* G5 K
" k& v3 F* L' s( d9 Z
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& G5 P1 ^9 B1 U* S2 b
1 V1 x, Q# M. J" o
具体三个节点间的连接如下图:2 h8 n$ O+ i% k4 E: g$ b8 n! e
S2 S1 P
. j1 G1 d$ Y. O/ o0 A1 S& M; E! ^ <====>
! ^9 Y7 U: o) l/ q: s0 t3 h) G <====> <----> % X4 b$ t+ s6 L2 `0 d* H
+ E& I1 D$ k8 e
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。0 I$ k8 ~4 U) P0 V) L: L. h' U1 ]
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% ~- h- x1 D' G w$ Y[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing! E- P; V7 q3 r( G( R
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
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