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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。
+ u$ e1 c0 }# \$ Z. [' p7 B, z
x7 B& k# X& h* Y } K同步4 b; `3 v1 X! `4 i! [
m) U( h, [. Q 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:
6 H& ]7 o9 h5 E$ U5 v/ ` 执行op日志$ U1 B6 c# s, r/ k. b
将op日志写入到自己的oplog中(也就是local.oplog.rs)
7 e- P$ l' a% h9 o9 z6 u/ ~ 请求下一个op日志
( ^" S. ]# C! O1 F
" k/ `& a2 {& K3 j- ~" s/ B5 C 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。
7 e& r+ K8 A8 {6 B9 c: O0 n/ I1 {7 @# r, f# B% ^
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。
. d0 g* G( h1 s% s; R" `6 u1 ?" `6 k+ U$ {% m4 m9 A# s
w参数" u0 O/ n3 q: B7 r; G1 b8 g2 z* j
$ x, N3 U, V7 a+ p- 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:
/ P" S8 C4 j1 [: U1 [# idb.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
! M* z" [& d% @4 e6 b( q
; H4 z$ i. D, x. p) q0 ^8 H 在更改了这个配置之后,执行写操作的流程如下:) I! Z& X* d4 U' ^ n4 X4 d
$ H6 [& M# t! j, ]( o
在primary上完成写操作;
. o, B4 i ]3 J, r, L- E6 f+ y 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 Z, ?9 W/ V$ M- \- 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;- C1 Y+ V" a5 }% h
secondary从primary获得oplog,获得上一次操作的记录;
$ @4 L. K4 [1 z0 d8 D J secondary执行oplog中刚才那一条时间t的操作;
8 h3 C/ R; T$ @( o3 m, G5 G) q secondary从primary的oplog中获取时间t之后的log,条件为{ts:{$gt:t}};3 m$ P: w6 X1 p/ \1 A/ _( X8 ^ l
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;
8 C9 I4 ~6 o) s0 w/ L4 _ 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。( Q" y6 J+ F. ]% I3 N, e3 ?
0 j$ W7 P2 T. M3 t+ Y0 _3 G
启动" x: f1 e: z' r) q+ G% }
7 X5 @$ c" X: _2 W# @! @
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。
- @- g& G/ a' r1 U: D3 a) u
1 U2 y% f" |" _/ Q1 @# B! |- L 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。" G" O6 b, p3 O2 }9 T& m
" T% ?9 Z" P- Y: e& |
选择同步源节点
! X4 _3 s5 g! D6 u9 L! P* }! l* u* U- o: c2 @
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:
8 ^2 C O2 t1 B
5 q2 L+ y- ^- P% ?0 p8 y& pfor each member that is healthy:' o/ R6 [4 I( B* K4 q1 t& }
if member[state] == PRIMARY! R4 c [! k; p+ [, E
add to set of possible sync targets
) V3 M0 u0 r3 G3 `$ O" p
% F( j0 t( T' w if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
2 T9 Z, L3 o5 h$ I. c4 {. x add to set of possible sync targets% k- d! \- r+ ?* Z" Q; F5 ^& c# g8 Z
# D+ @" T) f/ Z9 t0 ]; d
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets3 ^! b" N' N: \" A6 f+ p
. c: _+ W2 `/ U1 ~) M* p% h/ H% e& y
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。
; R5 Y% U: {- N V
6 S( {8 ?- B/ z9 g( M 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。
6 t Z' Z+ d1 }+ H
8 \) T# J, z; i: e$ X2 V链式同步/ M7 B7 {' t$ l: ^2 v4 Y: @2 p) r
3 e9 `; c8 A+ y3 @" C 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。; }/ x& u# P) z6 J6 f
+ l2 R( X( f0 h$ x 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. D @7 P( Z( p
h. K* b- i& A+ ]' p5 a R5 U9 A MongoDB通过oplog同步协议来解决上述的多个节点同步的问题。
! x) E: y; g2 ? n9 B* ?
# D0 o% Q9 d5 H" b% F2 I 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。”
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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。
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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。
$ p8 x- A$ S6 H* L3 K7 z- g, q$ k2 o* F& t* B2 _4 _6 Z! p- F
具体三个节点间的连接如下图:& H4 M8 s) m4 \# u0 {( B
S2 S1 P 4 N Q% S2 }8 f$ ~) {
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; h: N; F: n) ]; Z/ |$ G <====> <---->
% u2 \/ d0 u3 g9 M, X6 T4 l! Y% B) U$ T7 w
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。
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5 J# k7 V# R) h- ^ VReference,
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; }+ F4 j; r8 n0 U" z/ A* S[0] Replica Set Internals Bootcamp Part IV: Syncing+ g; o# T: ^9 c
http://www.kchodorow.com/blog/2012/05/07/replica-set-internals-bootcamp-part-iv-syncing/- c# O* q+ }) L0 H# A9 e- n9 g! n
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