简介

最近一个 MongoDB 集群环境中的某节点异常下电了，导致业务出现了中断，随即又恢复了正常。
通过ELK 告警也监测到了业务报错日志。

运维部对于节点下电的原因进行了排查，发现仅仅是资源分配上的一个失误导致。在解决了问题之后，大家也对这次中断的也提出了一些问题：

”当前的 MongoDB集群采用了分片副本集的架构，其中主节点发生故障会产生多大的影响？”
”MongoDB 副本集不是能自动倒换吗，这个是不是秒级的？”

带着这些问题，下面针对副本集的自动Failover机制做一些分析。

日志分析

首先可以确认的是，这次掉电的是一个副本集上的主节点，在掉电的时候，主备关系发生了切换。
从另外的两个备节点找到了对应的日志：

备节点1的日志

2019-05-06T16:51:11.766+0800 I REPL [ReplicationExecutor] Starting an election, since we've seen no PRIMARY in the past 10000ms
2019-05-06T16:51:11.766+0800 I REPL [ReplicationExecutor] conducting a dry run election to see if we could be elected
2019-05-06T16:51:11.766+0800 I ASIO [NetworkInterfaceASIO-Replication-0] Connecting to 172.30.129.78:30071
2019-05-06T16:51:11.767+0800 I REPL [ReplicationExecutor] VoteRequester(term 3 dry run) received a yes vote from 172.30.129.7:30071; response message: { term: 3, voteGranted: true, reason: "", ok: 1.0 }
2019-05-06T16:51:11.767+0800 I REPL [ReplicationExecutor] dry election run succeeded, running for election
2019-05-06T16:51:11.768+0800 I ASIO [NetworkInterfaceASIO-Replication-0] Connecting to 172.30.129.78:30071
2019-05-06T16:51:11.771+0800 I REPL [ReplicationExecutor] VoteRequester(term 4) received a yes vote from 172.30.129.7:30071; response message: { term: 4, voteGranted: true, reason: "", ok: 1.0 }
2019-05-06T16:51:11.771+0800 I REPL [ReplicationExecutor] election succeeded, assuming primary role in term 4
2019-05-06T16:51:11.771+0800 I REPL [ReplicationExecutor] transition to PRIMARY
2019-05-06T16:51:11.771+0800 I REPL [ReplicationExecutor] Entering primary catch-up mode.
2019-05-06T16:51:11.771+0800 I ASIO [NetworkInterfaceASIO-Replication-0] Ending connection to host 172.30.129.78:30071 due to bad connection status; 2 connections to that host remain open
2019-05-06T16:51:11.771+0800 I ASIO [NetworkInterfaceASIO-Replication-0] Connecting to 172.30.129.78:30071
2019-05-06T16:51:13.350+0800 I REPL [ReplicationExecutor] Error in heartbeat request to 172.30.129.78:30071; ExceededTimeLimit: Couldn't get a connection within the time limit
备节点2的日志

2019-05-06T16:51:12.816+0800 I ASIO [NetworkInterfaceASIO-Replication-0] Ending connection to host 172.30.129.78:30071 due to bad connection status; 0 connections to that host remain open
2019-05-06T16:51:12.816+0800 I REPL [ReplicationExecutor] Error in heartbeat request to 172.30.129.78:30071; ExceededTimeLimit: Operation timed out, request was RemoteCommand 72553 -- target:172.30.129.78:30071 db:admin expDate:2019-05-06T16:51:12.816+0800 cmd:{ replSetHeartbeat: "shard0", configVersion: 96911, from: "172.30.129.7:30071", fromId: 1, term: 3 }
2019-05-06T16:51:12.821+0800 I REPL [ReplicationExecutor] Member 172.30.129.160:30071 is now in state PRIMARY
可以看到，备节点1在 16:51:11 时主动发起了选举，并成为了新的主节点，随即备节点2在 16:51:12 获知了最新的主节点信息，因此可以确认此时主备切换已经完成。
同时在日志中出现的，还有对于原主节点(172.30.129.78:30071)大量心跳失败的信息。

那么，备节点具体是怎么感知到主节点已经 Down 掉的，主备节点之间的心跳是如何运作的，这对数据的同步复制又有什么影响？
下面，我们挖掘一下 副本集的故障转移(Failover) 机制

副本集如何实现 Failover

如下是一个PSS(一主两备)架构的副本集，主节点除了与两个备节点执行数据复制之外，三个节点之间还会通过心跳感知彼此的存活。

一旦主节点发生故障以后，备节点将在某个周期内检测到主节点处于不可达的状态，此后将由其中一个备节点事先发起选举并最终成为新的主节点。这个检测周期由electionTimeoutMillis 参数确定，默认是10s。

接下来，我们通过一些源码看看该机制是如何实现的：

db/repl/replication_coordinator_impl_heartbeat.cpp
相关方法

ReplicationCoordinatorImpl::_startHeartbeats_inlock 启动各成员的心跳
ReplicationCoordinatorImpl::_scheduleHeartbeatToTarget 调度任务-(计划)向成员发起心跳
ReplicationCoordinatorImpl::_doMemberHeartbeat 执行向成员发起心跳
ReplicationCoordinatorImpl::_handleHeartbeatResponse 处理心跳响应
ReplicationCoordinatorImpl::_scheduleNextLivenessUpdate_inlock 调度保活状态检查定时器
ReplicationCoordinatorImpl::_cancelAndRescheduleElectionTimeout_inlock 取消并重新调度选举超时定时器
ReplicationCoordinatorImpl::_startElectSelfIfEligibleV1 发起主动选举

db/repl/topology_coordinator_impl.cpp
相关方法

TopologyCoordinatorImpl::prepareHeartbeatRequestV1 构造心跳请求数据
TopologyCoordinatorImpl::processHeartbeatResponse 处理心跳响应并构造下一步Action实例

下面这个图，描述了各个方法之间的调用关系

图-主要关系

心跳的实现

首先，在副本集组建完成之后，节点会通过ReplicationCoordinatorImpl::_startHeartbeats_inlock方法开始向其他成员发送心跳：

void ReplicationCoordinatorImpl::_startHeartbeats_inlock() {

const Date_t now = _replExecutor.now();
_seedList.clear();

//获取副本集成员
for (int i = 0; i restartHeartbeats();

//使用V1的选举协议(3.2之后)
if (isV1ElectionProtocol()) {
    for (auto&& slaveInfo : _slaveInfo) {
        slaveInfo.lastUpdate = _replExecutor.now();
        slaveInfo.down = false;
    }

    //调度保活状态检查定时器
    _scheduleNextLivenessUpdate_inlock();
}

}
在获得当前副本集的节点信息后，调用_scheduleHeartbeatToTarget方法对其他成员发送心跳，
这里_scheduleHeartbeatToTarget 的实现比较简单，其真正发起心跳是由 _doMemberHeartbeat 实现的，如下：

void ReplicationCoordinatorImpl::_scheduleHeartbeatToTarget(const HostAndPort& target,

                                                        int targetIndex,
                                                        Date_t when) {
//执行调度，在某个时间点调用_doMemberHeartbeat
_trackHeartbeatHandle(
    _replExecutor.scheduleWorkAt(when,
                                 stdx::bind(&ReplicationCoordinatorImpl::_doMemberHeartbeat,
                                            this,
                                            stdx::placeholders::_1,
                                            target,
                                            targetIndex)));

}
ReplicationCoordinatorImpl::_doMemberHeartbeat 方法的实现如下：

void ReplicationCoordinatorImpl::_doMemberHeartbeat(ReplicationExecutor::CallbackArgs cbData,

                                                const HostAndPort& target,
                                                int targetIndex) {
LockGuard topoLock(_topoMutex);

//取消callback 跟踪
_untrackHeartbeatHandle(cbData.myHandle);
if (cbData.status == ErrorCodes::CallbackCanceled) {
    return;
}

const Date_t now = _replExecutor.now();
BSONObj heartbeatObj;
Milliseconds timeout(0);

//3.2 以后的版本
if (isV1ElectionProtocol()) {
    const std::pair hbRequest =
        _topCoord->prepareHeartbeatRequestV1(now, _settings.ourSetName(), target);
    //构造请求，设置一个timeout
    heartbeatObj = hbRequest.first.toBSON();
    timeout = hbRequest.second;
} else {
    ...
}

//构造远程命令
const RemoteCommandRequest request(
    target, "admin", heartbeatObj, BSON(rpc::kReplSetMetadataFieldName <getTerm()) {

        //取消并重新调度 electionTimeout定时器
        cancelAndRescheduleElectionTimeout();
    }
}
...
//调用topCoord的processHeartbeatResponse方法处理心跳响应状态，并返回下一步执行的Action
HeartbeatResponseAction action = _topCoord->processHeartbeatResponse(
    now, networkTime, target, hbStatusResponse, lastApplied);
...
//调度下一次心跳，时间间隔采用action提供的信息
_scheduleHeartbeatToTarget(
    target, targetIndex, std::max(now, action.getNextHeartbeatStartDate()));

//根据Action 执行处理
_handleHeartbeatResponseAction(action, hbStatusResponse, false);

}
这里省略了许多细节，但仍然可以看到，在响应心跳时会包含这些事情的处理：

对于主节点的成功响应，会重新调度 electionTimeout定时器(取消之前的调度并重新发起)
通过_topCoord对象的processHeartbeatResponse方法解析处理心跳响应，并返回下一步的Action指示
根据Action 指示中的下一次心跳时间设置下一次心跳定时任务
处理Action指示的动作

那么，心跳响应之后会等待多久继续下一次心跳呢？在 TopologyCoordinatorImpl::processHeartbeatResponse方法中，实现逻辑为：
如果心跳响应成功，会等待heartbeatInterval，该值是一个可配参数，默认为2s；
如果心跳响应失败，则会直接发送心跳(不等待)。

代码如下：

HeartbeatResponseAction TopologyCoordinatorImpl::processHeartbeatResponse(...) {

...

const Milliseconds alreadyElapsed = now - hbStats.getLastHeartbeatStartDate();
Date_t nextHeartbeatStartDate;

// 计算下一次 心跳启动时间
// numFailuresSinceLastStart 对应连续失败的次数(2次以内)
if (hbStats.getNumFailuresSinceLastStart() <= kMaxHeartbeatRetries &&
    alreadyElapsed = _rsConfig.getElectionTimeoutPeriod()) {
        ...
        //在保活周期后仍然未更新节点，置为down状态
        slaveInfo.down = true;

        //如果当前节点是主，且检测到某个备节点为down的状态，进入memberdown流程
        if (_memberState.primary()) {

            //调用_topCoord的setMemberAsDown方法，记录某个备节点不可达，并获得下一步的指示
           //当大多数节点不可见时，这里会获得让自身降备的指示
            HeartbeatResponseAction action =
                _topCoord->setMemberAsDown(now, memberIndex, _getMyLastDurableOpTime_inlock());
            //执行指示
            _handleHeartbeatResponseAction(action,
                                           makeStatusWith(),
                                           true);
        }
    }
}
//继续调度下一个周期
_scheduleNextLivenessUpdate_inlock();

}
可以看到，这个定时器主要是用于实现主节点对其他节点的保活探测逻辑：

当主节点发现大多数节点不可达时(不满足大多数原则)，将会让自己执行降备

因此，在一个三节点的副本集中，其中两个备节点挂掉后，主节点会自动降备。这样的设计主要是为了避免产生意外的数据不一致情况产生。

图- 主自动降备

第二个是_cancelAndRescheduleElectionTimeout_inlock函数，这里则是实现自动Failover的关键了，
它的逻辑中包含了一个选举定时器，代码如下：

void ReplicationCoordinatorImpl::_cancelAndRescheduleElectionTimeout_inlock() {

//如果上一个定时器已经启用了，则直接取消
if (_handleElectionTimeoutCbh.isValid()) {
    LOG(4) << "Canceling election timeout callback at " << _handleElectionTimeoutWhen;
    _replExecutor.cancel(_handleElectionTimeoutCbh);
    _handleElectionTimeoutCbh = CallbackHandle();
    _handleElectionTimeoutWhen = Date_t();
}

//仅支持3.2后的V1版本
if (!isV1ElectionProtocol()) {
    return;
}
//仅备节点可执行
if (!_memberState.secondary()) {
    return;
}
...
//是否可以选举
if (!_rsConfig.getMemberAt(_selfIndex).isElectable()) {
    return;
}

//检测周期，由 electionTimeout + randomOffset
//randomOffset是随机偏移量，默认为 0~0.15*ElectionTimeoutPeriod = 0~1.5s
Milliseconds randomOffset = _getRandomizedElectionOffset();
auto now = _replExecutor.now();
auto when = now + _rsConfig.getElectionTimeoutPeriod() + randomOffset;

LOG(4) << "Scheduling election timeout callback at " << when;
_handleElectionTimeoutWhen = when;

//触发调度，时间为 now + ElectionTimeoutPeriod + randomOffset
_handleElectionTimeoutCbh =
    _scheduleWorkAt(when,
                    stdx::bind(&ReplicationCoordinatorImpl::_startElectSelfIfEligibleV1,
                               this,
                               StartElectionV1Reason::kElectionTimeout));

}

上面代码展示了这个选举定时器的逻辑，在每一个检测周期中，定时器都会尝试执行超时回调，
而回调函数指向的是_startElectSelfIfEligibleV1，这里面就实现了主动发起选举的功能，
如果心跳响应成功，通过cancelAndRescheduleElectionTimeout调用将直接取消当次的超时回调(即不会发起选举)
如果心跳响应迟迟不能成功，那么定时器将被触发，进而导致备节点发起选举并成为新的主节点！

同时，这个回调方法(产生选举)被触发必须要满足以下条件：

当前是备节点
当前节点具备选举权限
在检测周期内仍然没有与主节点心跳成功

这其中的检测周期略大于electionTimeout(10s)，加入一个随机偏移量后大约是10-11.5s内，猜测这样的设计是为了错开多个备节点主动选举的时间，提升成功率。
最后，将整个自动选举切换的逻辑梳理后，如下图所示：

图-超时自动选举

业务影响评估

副本集发生主备切换的情况下，不会影响现有的读操作，只会影响写操作。如果使用3.6及以上版本的驱动，可以通过开启retryWrite来降低影响。
但是如果主节点是属于强制掉电，那么整个 Failover 过程将会变长，很可能需要在Election定时器超时后才被副本集感知并恢复，这个时间窗口会在12s以内。
此外还需要考虑客户端或mongos对于副本集角色的监视和感知行为。但总之在问题恢复之前，对于原主节点的任何读写都会发生超时。
因此，对于极为重要的业务，建议最好在业务层面做一些防护策略，比如设计重试机制。

参考链接

https://docs.mongodb.com/manu...

https://www.percona.com/blog/...

本文来自MongoDB中文社区（mongoing-mongoing）

关于zale
唐卓章，华为技术专家，多年互联网研发/架设经验，关注NOSQL 中间件高可用及弹性扩展，在分布式系统架构性能优化方面有丰富的实践经验，目前从事物联网平台研发工作，致力于打造大容量高可用的物联网服务。

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