MongoDB副本集详解2-数据同步

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数据同步

Mongodb副本集里的Secondary会从Primary上同步数据，以保持副本集所有节点的数据保持一致。MongoDB副本集数据同步主要包含2个步骤：

1. init sync 可以理解为全量同步
2. oplog sync（replication）追同步源的oplog，可以理解为增量同步

新加入的Secondary先通过init sync同步Primary上的全量数据，再通过oplog sync不断重放Primary上的oplog同步增量数据。

数据同步过程

init sync

Secondary节点当出现如下状况时，需要先进行全量同步

1. oplog为空
2. local.replset.minvalid集合里_initialSyncFlag字段设置为true
3. 内存标记initialSyncRequested设置为true

这3个场景分别对应

1. 新节点加入，无任何oplog，此时需先进性initial sync
2. initial sync开始时，会主动将_initialSyncFlag字段设置为true，正常结束后再设置为false；如果节点重启时，发现_initialSyncFlag为true，说明上次全量同步中途失败了，此时应该重新进行initial sync
3. 当用户发送resync命令时，initialSyncRequested会设置为true，此时会重新开始一次initial sync

intial sync流程

1. 全量同步开始，设置minvalid集合的_initialSyncFlag
2. 获取同步源上最新oplog时间戳为t1
3. 全量同步集合数据，local库除外（耗时）
4. 获取同步源上最新oplog时间戳为t2
5. 重放[t1, t2]范围内的所有oplog
6. 获取同步源上最新oplog时间戳为t3
7. 重放[t2, t3]范围内所有的oplog
8. 建立集合所有索引 （耗时）
9. 获取同步源上最新oplog时间戳为t4
10. 重放[t3, t4]范围内所有的oplog
11. 全量同步结束，清除minvalid集合的_initialSyncFlag

oplog sync（replication）

initial sync结束后，Secondary会建立到Primary上local.oplog.rs的tailable cursor，不断从Primary上获取新写入的oplog，并应用到自身。

oplog

Primary与Secondary之间通过oplog来同步数据，Primary上的写操作完成后，会向特殊的 local.oplog.rs 特殊集合写入一条oplog，Secondary不断的从Primary取新的oplog并应用。

因oplog的数据会不断增加，local.oplog.rs被设置成为一个 capped集合 ，当容量达到配置上限时，会将最旧的数据删除掉。另外考虑到oplog在Secondary上可能重复应用，oplog必须具有幂等性，即重复应用也会得到相同的结果。

如下oplog的格式，包含ts、h、op、ns、o等字段

{ 
    "ts" : Timestamp(1521169114, 4), 
    "t" : NumberLong(11), 
    "h" : NumberLong(-2875196737885853602), 
    "v" : NumberInt(2), 
    "op" : "i", 
    "ns" : "testdb.table3", 
    "ui" : BinData(4, "A0pnjSbATe+O+H51myfqwQ=="), 
    "wall" : ISODate("2018-03-16T02:58:34.156+0000"), 
    "o" : {
        "_id" : ObjectId("5aab32dc51382146343c0b03"), 
        "id" : NumberInt(3), 
        "type" : "database3", 
        "test" : "testval3", 
        "name" : "name3"
    }
}

• ts： 操作时间，当前timestamp + 计数器，计数器每秒都被重置
• h：操作的全局唯一标识
• v：oplog版本信息
• op：操作类型
  • i：插入操作
  • u：更新操作
  • d：删除操作
  • c：执行命令（如createDatabase，dropDatabase）
  • n：空操作，特殊用途
• ns：操作针对的集合
• o：操作内容，如果是更新操作
• o2：操作查询条件，仅update操作包含该字段

oplog sync过程

Tailable cursor每次会获取到一批oplog，Secondary采用多线程重放oplog以提高效率，通过将oplog按照所属的namespace进行分组，划分到多个线程里，保证同一个namespace的所有操作都由一个线程来replay，以保证统一namespace的操作时序跟primary上保持一致（如果引擎支持文档锁，只需保证同一个文档的操作时序与primary一致即可）。

1. producer thread，这个线程不断的从同步源上拉取oplog，并加入到一个BlockQueue的队列里保存着。
2. replBatcher thread，这个线程负责逐个从producer thread的队列里取出oplog，并放到自己维护的队列里。
3. sync线程将replBatcher thread的队列分发到默认16个replWriter线程，由replWriter thread来最终重放每条oplog。

• 拉取oplog是单线程进行，所以设计上producer thread只干一件事。
• oplog重放时，要保持顺序性，而且遇到createCollection、dropCollection等DDL命令时，这些命令与其他的增删改查命令是不能并行执行的，而这些控制就是由replBatcher来完成的。
• 同一个namespace的所有操作都由一个线程来replay，以保证统一namespace的操作时序跟primary上保持一致

同步场景分析

1. 副本集初始化

   • 初始化选出Primary后，此时Secondary上无有效数据，oplog是空的，会先进行initial sync，然后不断的应用新的oplog

2. 新成员加入

   • 因新成员上无有效数据，oplog是空的，会先进行initial sync，然后不断的应用新的oplog

3. 有数据的节点加入

   有数据的节点加入有如下情况：

   • 该节点与副本集其他节点断开连接，一段时间后恢复
   • 该节点从副本集移除（处于REMOVED）状态，通过replSetReconfig命令将其重新加入

   此时，如果该节点最新的oplog时间戳，比所有节点最旧的oplog时间戳还要小，该节点将找不到同步源，会一直处于RECOVERING而不能服务；反之，如果能找到同步源，则直接进入replication阶段，不断的应用新的oplog。

   因oplog太旧而处于RECOVERING的节点目前无法自动恢复，需人工介入处理（故设置合理的oplog大小非常重要），最简单的方式是发送resync命令，让该节点重新进行initial sync。

其他

oplog大小

默认下，oplog大小会占用64位的实例5%的可用磁盘空间，在一些场景下oplog太小会导致同步失败等问题。动态修改oplog大小参考如下方法：

db.runCommand({collMod: "oplog.rs", maxSize: 1024000000})

参考链接

http://www.mongoing.com/archives/2369
http://www.mongoing.com/archives/3076