MongoDB复制集(三)内部数据同步
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了MongoDB复制集(三)内部数据同步，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含6178字，纯文字阅读大概需要9分钟。
内容图文
一 数据同步 一个健康的secondary在运行时，会选择一个离自己最近的，数据比自己新的节点进行数据同步。选定节点后，它会从这个节点拉取oplog同步日志，具体流程是这样的： a.执行这个op日志 b.将这个op日志写入到自己的oplog中(local.oplog.rs) c.再请求下
一 数据同步
一个健康的secondary在运行时，会选择一个离自己最近的，数据比自己新的节点进行数据同步。选定节点后，它会从这个节点拉取oplog同步日志，具体流程是这样的： a.执行这个op日志 b.将这个op日志写入到自己的oplog中(local.oplog.rs)c.再请求下一个op日志
如果同步操作在第1步和第2步之间出现问题宕机，那么secondary再重新恢复后，会检查自己这边最新的oplog，由于第2步还没有执行，所以自己这边还没有这条写操作的日志。这时候他会再把刚才执行过的那个操作执行一次。那对同一个写操作执行两次会不会有问题呢？MongoDB在设计oplog时就考虑到了这一点，所以所有的oplog都是可以重复执行的，比如你执行 {$inc:{counter:1}} 对counter字段加1，counter字段在加1 后值为2，那么在oplog里并不会记录 {$inc:{counter:1}} 这个操作，而是记录 {$set:{counter:2}}这个操作。所以无论多少次执行同一个写操作，都不会出现问题。
注：从节点不一定要从主节点的操作日志来读取数据，它也可以选择距离自己最近的（根据ping的时间来计算）的且比自己操作日志记录更新的从节点获取操作日志。
二 同步过程
当我们在MongoDB时执行一个写操作时，默认会直接返回成功，同时也可以通过设置w参数，指定这个写操作同步到几个节点后才返回成功。如下：
db.foo.runCommand({getLastError:1, w:2})
上面例子就是执行getLastError命令，使其在上一个写操作同步到两个节点上后再返回。不同的客户端可能在写法上不太一样，不过这个功能应该都是有的。对于重要数据，可以考虑采用这样的方式，通过牺牲一部分写性能来提升数据的安全性。
这个功能是如何实现的呢，primary节点是如何知道数据同步了几份呢？在调用上面命令时，实际上MongoDB内部执行了如下的一些流程：a.在primary上完成写操作
b.在primary上记录一条oplog日志，日志中包含一个ts字段，值为写操作执行的时间，比如本例中记为t
c.客户端调用{getLastError:1, w:2}命令等待primary返回结果
d.secondary从primary拉取oplog，获取到刚才那一次写操作的日志
e.secondary按获取到的日志执行相应的写操作
f.执行完成后，secondary再获取新的日志，其向primary上拉取oplog的条件为{ts:{$gt:t}}
g.primary此时收到secondary的请求，了解到secondary在请求时间大于t的写操作日志，所以他知道操作在t之前的 日志都已经成功执行了
h.这时候getLastError命令检测到primary与secondary都完成了这次写操作，于是 w:2 的条件满足了，返回给客户端成功
注意：1.如果设置的w参数大于当前复制集中的从节点数目的话，写入操作会被阻塞，一直到写入节点数达到w参数所设置的数据才会返回。
2.将W参数设置成当前负责集合中从节点的数目的话，这个复制集将会对外提供强一致性的服务，但是整个复制集的写性能也会下降。启动初始化
当一个新节点启动并加入到现在的Replica Sets中时，这时候新启动的节点会查看自己的oplog，通过一个叫 lastOpTimeWritten 的命令查找到它最近的一条写操作。这个命令你也可以随便在命令行执行：
> rs.debug.getLastOpWritten()
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了。
如果你这个节点是全新的，没有数据，那么oplog里也没有数据，这时候节点会选择执行一次全量的同步。本文暂时不对全量同步的方法进行描述。
选择同步源节点
Replica Sets中的节点之间总在同步数据，但是他们不是通过传统的一主多从的方式来同步的。MongoDB的策略是选择一个合适的节点作为数据源。
首先secondary节点会通过ping的时间来确定其它节点与它的距离。时间越长的识为距离越远。然后通过下面方法确定其源节点：
for each member that is healthy:
if member[state] == PRIMARY
add to set of possible sync targets
if member[lastOpTimeWritten] > our[lastOpTimeWritten]
add to set of possible sync targets
sync target = member with the min ping time from the possible sync targets
对于节点是否healthy的判断，各个版本不同，但是其目的都是找出正常运转的节点。在2.0版本中，它的判断还包括了salve delay这个因素。
你可以通过运行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，你能看到syncingTo这个字段，这个字段的值就是这个secondary的同步源。（其实名字应该是叫syncingFrom，但是由于版本兼容的原因，沿用了这个错误的名字）
链式同步结构
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<====>
<====> <---->
B和A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。
注意：MongoDB这种链式同步结构类似于Hadoop中HDFS中数据块的流式复制，这样的好处是可以大大减轻主节点的压力，提高数据同步的速度。
三 新功能展望
上面就是当前的Replica Sets同步的内部实现，在后续这一块MongoDB还会进行一些新特性的开发。在2.2版本中，会提供replSetSyncFrom命令，让用户可以手动设置一个secondary的同步源。使用方法大概是这样：
> db.adminCommand({replSetSyncFrom:"otherHost:27017"})
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的MongoDB复制集(三)内部数据同步全部内容，希望文章能够帮你解决MongoDB复制集(三)内部数据同步所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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