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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。; ?+ K0 c4 {$ [9 a; c9 g- i( o6 m

1 k! Y7 F& t4 a" i同步
- J: X$ l# h. y% q3 z6 _9 T! V0 G9 \- u  A4 i3 z6 D" n- \8 N
    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:$ E# K' @( S9 O3 _1 D) c  I, N
    执行op日志
, V0 W( b" \. w. L    将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)( i4 Q& q5 p2 i+ i& e
    请求下一个op日志
1 J5 J+ I, @9 I3 ~9 K+ D: c; u8 E! n1 |5 v, P' t$ H" P
    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。
2 F! l: B' z9 x. s/ a! P1 l6 i+ j, G
' _, n+ O8 U$ R5 g, [7 ]; g! O    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。
8 {1 v( s3 x" R; \- s6 F8 h' ]/ }1 e6 L  x% V/ ?
w参数) S1 T( f+ V! S2 d# `2 o; U3 l
+ p5 |; A  M' F0 ?
    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:
% R/ f% S# S+ Z% l/ X& odb.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
0 L) q) h/ j; t3 |7 Z) N
- ^7 K; t  F/ R- F& N! A4 C    在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:
. v) n: z& F0 G0 O; u! l5 k* N, q  l3 Y7 M- N* {0 g* d
    在primary上完成写操作;8 Z: J7 n+ ?2 _/ p. f
    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;  d0 Q9 F& m  B1 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;
6 w' V/ l( g- [4 s    secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;4 C) s5 c4 [0 [: ?+ R1 Y) G; Y
    secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;
6 n3 C/ p, H) `, q% |8 G( n: B    secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};' I( I6 A: I! _& Q- p
    primary知道了secondary已经成功执行了时间t之前的oplog,因为secondary已经在请求时间t之后的oplog了;
( }! c3 S( W( y3 _    getLastError知道primary与secondary都完成了这次写操作,于是 w:2 的条件满足了,向客户端返回成功。- U4 [- g6 }/ s
! l# y" c% N* z$ `
启动; @5 G1 n6 M9 t" b

9 J& W/ a! p. i- p/ 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。
: J3 P; i1 D; S# J
* v0 J' ]) @4 A" g1 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。% ~' N9 H) k! x* _9 E: {& k" H, ^

9 A" v* `5 D. }$ @; R选择同步源节点: t% U+ T6 F$ r
0 U" u! e! ]# _* v
    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:, `( Q3 c( @8 {6 u$ `  x. y, j6 ~- v9 k/ `
0 r5 F3 I# e& \7 y) F7 W
for each member that is healthy:
: L8 }* A" T. o1 `) X0 h    if member[state] == PRIMARY, E/ f9 ~( X3 X" B# L
        add to set of possible sync targets1 q; g0 Q  s8 F  E
  S- m5 w: m5 e3 z
    if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
4 K9 x! q0 O  ?0 m! V& y1 M        add to set of possible sync targets5 Y. m6 e( c! h" [

3 m- ]$ w1 c  c& u6 Gsync target = member with the min ping time from the possible sync targets
* Q5 [7 F  f' X( e% ~
3 _1 K7 C& p3 s$ ^1 x    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。
. b+ v6 d; o; O8 Y! M; e6 i* q" n( M" ^, q2 |& u8 f: F
    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。" a6 S5 C5 W2 ^$ ~: a) F+ C1 A
3 z3 c( v9 x; T! I* R' K
链式同步$ F) r6 T+ p8 Q" e/ M

0 P3 [: Y1 \/ G/ f% k; t5 h' Z" H    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。
8 U( @1 C; |( n5 }' f2 w0 F$ I+ Q6 X" X( W" N' g( w( M% w
    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?
2 H5 ]% R" F& X6 [- U$ H7 s( y/ i# i& Q( L
    MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。  [( `" Y' v5 ?! C8 ^4 x) P
3 B* r0 _# C4 x, w
    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。”
( K( j- T' _, |+ o
9 Z  W5 `* |- O1 {9 Y  O' \+ d; O3 Y2 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 O& O, @5 v; g, m' p: P! \- G! k
" a3 t/ g8 P0 n% O6 e
    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。( p! h7 G" I  b4 e6 X  m( c
/ v7 y1 I3 u9 L% c. f
    具体三个节点间的连接如下图:$ E) h! F# {! o
    S2                  S1               P

- V4 j  f* F9 [7 N
                             <====>

) P9 L2 T0 A! l# m# t! m0 f
         <====>       <---->

2 T# o, b; s  e: y7 W, ]/ S. ~
/ t6 m4 w# i1 Y3 g    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 i5 n- |- F, l
  p  u( o1 Y$ z8 j5 i, P4 ?- b& G3 g" E# w' ], n( o
Reference,
. [# {% q9 j: ^4 K$ Y3 ?: w) A" g
[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing
" W3 P0 |9 O9 q; n' R# Jhttp://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/
6 l0 V! C4 S: a

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  • TA的每日心情
    郁闷
    5 天前
  • 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。
    0 e/ {& l: P2 V( k/ ?& Y7 F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 3 Z3 u( B5 m) ~2 h. F7 @
    哇...,没想到这里都能看到这类高水准文章。9 t0 \1 G. g/ ?' ^* E
    可以偷懒不去搜索了。
    * _9 s+ S7 z  {) A5 x: T# A
    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
    5 天前
  • 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
    4 q5 R1 p$ u9 j: e: E# h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

    / Z) V6 p1 i7 C2 h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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