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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。
' r8 W* R! E5 ]% L. Q' g9 E$ C3 h0 z8 k, H' X1 d" k2 J
同步
) a0 ^# w7 j( Y& K/ _$ d  }; e! {. V
    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:4 x* h3 x8 [" p  Q& D
    执行op日志
& j8 Z! e+ b' ?    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
' U4 E1 X1 S( P2 t    请求下一个op日志
2 W" u6 B6 X) e* i' z" }6 T* `1 @5 ]' ^
    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。1 h/ P1 |. Z0 p1 w8 \
! [$ J. Y3 h* k# h0 `( l2 y& n
    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。
) C- ~1 {# E8 u% A  x2 X; ]9 \9 x
# {' e# x6 s) N0 ~/ rw参数
/ A9 ?  f9 K! c1 h7 e: |% L1 D0 [
3 @1 m5 J) `9 o1 D+ A% v4 a    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:6 H$ S/ c3 }" Y) f1 \- e* q
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})+ {! _8 I5 {6 L' D* d

; H$ S% M2 ~! Y6 j9 S8 x5 B7 Z$ x/ ]    在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:' M0 p  g1 [( ?7 D# `

2 U6 G" z+ ^+ e    在primary上完成写操作;, Y! Y) U! w7 C6 G# O& X1 k3 R
    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;
8 ^( G9 \) O9 k9 G' i  R+ F    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;
3 y0 P2 S. y% O+ O) t" \1 m    secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;
; [+ |4 m* Y$ F% ^( k6 \    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;2 h: u8 j1 K! b- |- m* Z5 j
    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};
5 L0 _6 _: l3 A" _    primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;
* R( y( X# c7 h! \% k7 H    getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。
) B& [, U: |3 z/ R! d$ c" m( I
  z  E4 m# J. u5 ^+ a" F启动
$ S  t% r! I% g% n" N! R; c$ Q, v0 Y1 A' g% z
    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。
  V2 n+ P% u* A4 n( V5 J7 a. ?3 _
; [. u/ F/ O4 l5 O3 h! E    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。0 {! G4 E# d# Z7 H

# b5 R. D% F/ ~$ c3 @4 ?选择同步源节点
$ Y1 ~* o- {0 [( P+ h7 l/ v4 ^' P
    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:4 K0 |! Q0 k" g/ _: @0 Q2 u

' U; q& D! k% Ufor each member that is healthy:4 H( K/ y6 {" L
    if member[state] == PRIMARY: Z- N- x# ]+ b- S) `% u& X$ F
        add to set of possible sync targets: H8 L% a9 F) R% A$ T1 I

& \' X% K! z. u8 K  ^    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
4 E5 G# n9 Y, E; G& {# ^        add to set of possible sync targets! e, S5 k6 f1 Q! ~$ A
( {  Z" c4 E* O6 S! w8 W
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets
5 o9 L$ e$ b6 f2 G) I9 O9 z6 [8 {7 ~$ G  n1 ~0 b7 V. u& f, t, H
    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。
* |- ]* W7 x, l+ k
7 [3 Y) s' @; L4 ~    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。
# Y9 t6 h/ ?* r& |+ h
+ ]( N1 j1 Q. a) p链式同步+ ~) v7 K+ q, ^" p7 o8 o

' N1 ^, W9 t  N    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。6 h. V1 r) }, O. n0 a3 A

5 c: \0 R! s2 x' V) o2 ^    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?- }8 V( J" I' v$ n( P2 ~9 v

6 z* F2 q: o2 o( X    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。+ q9 y) h' }/ K' h% `
% `1 D, n  y3 v$ T; 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 s0 j! \) q$ y3 _/ I3 k% ]# w

2 F1 L9 r7 \# R0 ]6 i% G/ b( z9 _    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。* B3 U/ ^  ~8 h$ K' t& x) k! M7 W
$ P  J7 u! n8 i2 A2 V
    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- ~" d3 m! B! @
* s6 w" Q9 Y" _/ K+ b    具体三个节点间的连接如下图:
" O6 o- }6 ~: k0 w2 I+ K
    S2                  S1               P

/ N" W0 Y4 F4 a1 _1 d
                             <====>

% \0 {* j- ?0 \9 m7 S3 j
         <====>       <---->
* p% E$ ?  l, ~! L* O4 v
9 Z: J0 \' L# i, q; P2 m
    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。8 Y- I* R  X! p& c) @( ?" R

) S( c: o% r# J" k4 N
  Z4 ^1 i8 e( r, |% T$ KReference,6 V# \0 l# H+ \( h  K

- s. x4 J& f; l& q& G/ ?& c5 u$ _[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
" @/ L' D$ f8 l+ R5 rhttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/* ~$ d6 U. ?. H8 D

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  • TA的每日心情
    郁闷
    2025-7-18 13:05
  • 签到天数: 1642 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。3 F" r+ M6 s$ t
    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
    " a1 ~) z' W! ^. }4 c, `, H哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。! |. j. B( B5 @7 ^' b2 P5 g; I* G
    可以偷懒不去搜索了。
    & R! y. f" F# w/ a6 |  Z
    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
    郁闷
    2025-7-18 13:05
  • 签到天数: 1642 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 8 B# Y: M4 f5 U2 x# 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
    & k' Z) n9 v6 _9 x, P
    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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