mongodb 副本集之入门篇

mongodb 副本集之入门篇_第1张图片

作者: 凹凸曼-军军

前言:mongodb 因为高性能、高可用性、支持分片等特性,作为非关系型数据库被大家广泛使用。其高可用性主要是体现在 mongodb 的副本集上面(可以简单理解为一主多从的集群),本篇文章主要从副本集介绍、本地搭建副本集、副本集读写数据这三个方面来带大家认识下 mongodb 副本集。

一、 mongodb 副本集介绍

mongodb 副本集(Replica Set)包括主节点(primary)跟副本节点(Secondaries)。

主节点只能有一个,所有的写操作请求都在主节点上面处理。副本节点可以有多个,通过同步主节点的操作日志(oplog)来备份主节点数据。

在主节点挂掉后,有选举权限的副本节点会自动发起选举,并从中选举出新的主节点。

副本节点可以通过配置指定其具体的属性,比如选举、隐藏、延迟同步等,最多可以有50个副本节点,但只能有7个副本节点能参与选举。虽然副本节点不能处理写操作,但可以处理读请求,这个下文会专门讲到。

搭建一个副本集集群最少需要三个节点:一个主节点,两个备份节点,如果三个节点分布合理,基本可以保证线上数据99.9%安全。三个节点的架构如下图所示:

如果只有一个主节点,一个副本节点,且没有资源拿来当第二个副本节点,那就可以起一个仲裁者节点(arbiter),不存数据,只用来选举用,如下图所示:

mongodb 副本集之入门篇_第2张图片

当主节点挂掉后,那么两个副本节点会进行选举,从中选举出一个新的主节点,流程如下:

对于副本集成员属性,特别需要说明下这几个:priority、hidden、slaveDelay、tags、votes。

  • priority

    对于副本节点,可以通过该属性来增大或者减小该节点被选举成为主节点的可能性,取值范围为0-1000(如果是arbiters,则取值只有0或者1),数据越大,成为主节点的可能性越大,如果被配置为0,那么他就不能被选举成为主节点,而且也不能主动发起选举。

    这种特性一般会被用在有多个数据中心的情况下,比如一个主数据中心,一个备份数据中心,主数据中心速度会更快,如果主节点挂掉,我们肯定希望新主节点也在主数据中心产生,那么我们就可以设置在备份数据中心的副本节点优先级为0,如下图所示:

mongodb 副本集之入门篇_第3张图片

  • hidden

    隐藏节点会从主节点同步数据,但对客户端不可见,在mongo shell 执行 db.isMaster() 方法也不会展示该节点,隐藏节点必须Priority为0,即不可以被选举成为主节点。但是如果有配置选举权限的话,可以参与选举。

    因为隐藏节点对客户端不可见,所以跟客户端不会互相影响,可以用来备份数据或者跑一些后端定时任务之类的操作,具体如下图,4个备份节点都从主节点同步数据,其中1个为隐藏节点:

![](https://storage.360buyimg.com...
)

  • slaveDelay

    延迟同步即延迟从主节点同步数据,比如延迟时间配置的1小时,现在时间是 09:52,那么延迟节点中只同步到主节点 08:52 之前的数据。另外需要注意延迟节点必须是隐藏节点,且Priority为0。

    那这个延迟节点有什么用呢?有过数据库误操作惨痛经历的开发者肯定知道答案,那就是为了防止数据库误操作,比如更新服务前,一般会先执行数据库更新脚本,如果脚本有问题,且操作前未做备份,那数据可能就找不回了。但如果说配置了延迟节点,那误操作完,还有该节点可以兜底,只能说该功能真是贴心。具体延迟节点如下图所展示:

mongodb 副本集之入门篇_第4张图片

  • tags

    支持对副本集成员打标签,在查询数据时会用到,比如找到对应标签的副本节点,然后从该节点读取数据,这点也非常有用,可以根据标签对节点分类,查询数据时不同服务的客户端指定其对应的标签的节点,对某个标签的节点数量进行增加或减少,也不怕会影响到使用其他标签的服务。Tags 的具体使用,文章下面章节也会讲到。

  • votes

    表示节点是否有权限参与选举,最大可以配置7个副本节点参与选举。

二、副本集的搭建以及测试

安装mongodb 教程:[https://docs.mongodb.com/manu...]()

我们来搭建一套 P-S-S 结构的副本集(1个 Primary 节点,2个 Secondary 节点),大致过程为:先启动三个不同端口的 mongod 进程,然后在 mongo shell 中执行命令初始化副本集。

启动单个mongod 实例的命令为:

mongod --replSet rs0 --port 27017 --bind_ip localhost, --dbpath /data/mongodb/rs0-0 --oplogSize 128

参数说明:

参数 说明 示例
replSet 副本集名称 rs0
port mongod 实例端口 27017
bind_ip 访问该实例的地址列表,只是本机访问可以设置为localhost 或者 127.0.0.1,生产环境建议使用内部域名 Localhost
dbpath 数据存放位置 /data/mongodb/rs0-0
oplogSize 操作日志大小 128

搭建步骤如下:

  1. 先创建三个目录来分别存放这三个节点的数据

    mkdir -p /data/mongodb/rs0-0 /data/mongodb/rs0-1 /data/mongodb/rs0-2

  2. 分别启动三个mongod 进程,端口分别为:27018,27019,27020

    第一个:
    mongod --replSet rs0 --port 27018 --bind_ip localhost --dbpath /data/mongodb/rs0-0 --oplogSize 128

    第二个:
    mongod --replSet rs0 --port 27019 --bind_ip localhost --dbpath /data/mongodb/rs0-1 --oplogSize 128

    第三个:
    mongod --replSet rs0 --port 27020 --bind_ip localhost --dbpath /data/mongodb/rs0-2 --oplogSize 128

  3. 使用 mongo 进入第一个 mongod 示例,使用 rs.initiate() 进行初始化

    登录到27018: mongo localhost:27018

    执行:

    rsconf = {
        _id: "rs0",
        members: [
          {
            _id: 0,
            host: "localhost:27018"
          },
          {
            _id: 1,
            host: "localhost:27019"
          },
          {
            _id: 2,
            host: "localhost:27020"
          }
        ]
    }
    
    rs.initiate( rsconf )

    以上就已经完成了一个副本集的搭建,在 mongo shell 中执行 rs.conf() 可以看到每个节点中 host、arbiterOnly、hidden、priority、 votes、slaveDelay等属性,是不是超级简单。。

    执行 rs.conf() ,结果展示如下:

    rs.conf()
    {
        "_id" : "rs0",
        "version" : 1,
        "protocolVersion" : NumberLong(1),
        "writeConcernMajorityJournalDefault" : true,
        "members" : [
          {
            "_id" : 0,
            "host" : "localhost:27018",
            "arbiterOnly" : false,
            "buildIndexes" : true,
            "hidden" : false,
            "priority" : 1,
            "tags" : {
      
            },
            "slaveDelay" : NumberLong(0),
            "votes" : 1
          },
          {
            "_id" : 1,
            "host" : "localhost:27019",
            "arbiterOnly" : false,
            "buildIndexes" : true,
            "hidden" : false,
            "priority" : 1,
            "tags" : {
      
            },
            "slaveDelay" : NumberLong(0),
            "votes" : 1
          },
          {
            "_id" : 2,
            "host" : "localhost:27020",
            "arbiterOnly" : false,
            "buildIndexes" : true,
            "hidden" : false,
            "priority" : 1,
            "tags" : {
      
            },
            "slaveDelay" : NumberLong(0),
            "votes" : 1
          }
        ],
        "settings" : {
          "chainingAllowed" : true,
          "heartbeatIntervalMillis" : 2000,
          "heartbeatTimeoutSecs" : 10,
          "electionTimeoutMillis" : 10000,
          "catchUpTimeoutMillis" : -1,
          "catchUpTakeoverDelayMillis" : 30000,
          "getLastErrorModes" : {
      
          },
          "getLastErrorDefaults" : {
            "w" : 1,
            "wtimeout" : 0
          },
          "replicaSetId" : ObjectId("5f957f12974186fc616688fb")
        }
    }

特别注意下:在 mongo shell 中,有 rs 跟 db。

  • rs 是指副本集,有rs.initiate(),rs.conf(), rs.reconfig(), rs.add() 等操作副本集的方法
  • db 是指数据库,其下是对数据库的一些操作,比如下面会用到 db.isMaster(), db.collection.find(), db.collection.insert() 等。

我们再来测试下 Automatic Failover

  1. 可以直接停掉主节点localhost:27018 来测试下主节点挂掉后,副本节点重新选举出新的主节点,即自动故障转移(Automatic Failover)

    杀掉主节点 27018后,可以看到 27019 的输出日志里面选举部分,27019 发起选举,并成功参选成为主节点:

    2020-10-26T21:43:58.156+0800 I  REPL     [replexec-304] Scheduling remote command request for vote request: RemoteCommand 100694 -- target:localhost:27018 db:admin cmd:{ replSetRequestVotes: 1, setName: "rs0", dryRun: false, term: 17, candidateIndex: 1, configVersion: 1, lastCommittedOp: { ts: Timestamp(1603719830, 1), t: 16 } }
    2020-10-26T21:43:58.156+0800 I  REPL     [replexec-304] Scheduling remote command request for vote request: RemoteCommand 100695 -- target:localhost:27020 db:admin cmd:{ replSetRequestVotes: 1, setName: "rs0", dryRun: false, term: 17, candidateIndex: 1, configVersion: 1, lastCommittedOp: { ts: Timestamp(1603719830, 1), t: 16 } }
    2020-10-26T21:43:58.159+0800 I  ELECTION [replexec-301] VoteRequester(term 17) received an invalid response from localhost:27018: ShutdownInProgress: In the process of shutting down; response message: { operationTime: Timestamp(1603719830, 1), ok: 0.0, errmsg: "In the process of shutting down", code: 91, codeName: "ShutdownInProgress", $clusterTime: { clusterTime: Timestamp(1603719830, 1), signature: { hash: BinData(0, 0000000000000000000000000000000000000000), keyId: 0 } } }
    2020-10-26T21:43:58.164+0800 I  ELECTION [replexec-305] VoteRequester(term 17) received a yes vote from localhost:27020; response message: { term: 17, voteGranted: true, reason: "", ok: 1.0, $clusterTime: { clusterTime: Timestamp(1603719830, 1), signature: { hash: BinData(0, 0000000000000000000000000000000000000000), keyId: 0 } }, operationTime: Timestamp(1603719830, 1) }
    2020-10-26T21:43:58.164+0800 I  ELECTION [replexec-304] election succeeded, assuming primary role in term 17
  2. 然后执行 rs.status() 查看当前副本集情况,可以看到27019变为主节点,27018 显示已挂掉 health = 0

    rs.status()
    {
        "set" : "rs0",
        "date" : ISODate("2020-10-26T13:44:22.071Z"),
        "myState" : 1,
        "heartbeatIntervalMillis" : NumberLong(2000),
        "majorityVoteCount" : 2,
        "writeMajorityCount" : 2,
        "members" : [
          {
            "_id" : 0,
            "name" : "localhost:27018",
            "ip" : "127.0.0.1",
            "health" : 0,
            "state" : 8,
            "stateStr" : "(not reachable/healthy)",
            "uptime" : 0,
            "optime" : {
              "ts" : Timestamp(0, 0),
              "t" : NumberLong(-1)
            },
            "optimeDurable" : {
              "ts" : Timestamp(0, 0),
              "t" : NumberLong(-1)
            },
            "optimeDate" : ISODate("1970-01-01T00:00:00Z"),
            "optimeDurableDate" : ISODate("1970-01-01T00:00:00Z"),
            "lastHeartbeat" : ISODate("2020-10-26T13:44:20.202Z"),
            "lastHeartbeatRecv" : ISODate("2020-10-26T13:43:57.861Z"),
            "pingMs" : NumberLong(0),
            "lastHeartbeatMessage" : "Error connecting to localhost:27018 (127.0.0.1:27018) :: caused by :: Connection refused",
            "syncingTo" : "",
            "syncSourceHost" : "",
            "syncSourceId" : -1,
            "infoMessage" : "",
            "configVersion" : -1
          },
          {
            "_id" : 1,
            "name" : "localhost:27019",
            "ip" : "127.0.0.1",
            "health" : 1,
            "state" : 1,
            "stateStr" : "PRIMARY",
            "uptime" : 85318,
            "optime" : {
              "ts" : Timestamp(1603719858, 1),
              "t" : NumberLong(17)
            },
            "optimeDate" : ISODate("2020-10-26T13:44:18Z"),
            "syncingTo" : "",
            "syncSourceHost" : "",
            "syncSourceId" : -1,
            "infoMessage" : "",
            "electionTime" : Timestamp(1603719838, 1),
            "electionDate" : ISODate("2020-10-26T13:43:58Z"),
            "configVersion" : 1,
            "self" : true,
            "lastHeartbeatMessage" : ""
          },
          {
            "_id" : 2,
            "name" : "localhost:27020",
            "ip" : "127.0.0.1",
            "health" : 1,
            "state" : 2,
            "stateStr" : "SECONDARY",
            "uptime" : 52468,
            "optime" : {
              "ts" : Timestamp(1603719858, 1),
              "t" : NumberLong(17)
            },
            "optimeDurable" : {
              "ts" : Timestamp(1603719858, 1),
              "t" : NumberLong(17)
            },
            "optimeDate" : ISODate("2020-10-26T13:44:18Z"),
            "optimeDurableDate" : ISODate("2020-10-26T13:44:18Z"),
            "lastHeartbeat" : ISODate("2020-10-26T13:44:20.200Z"),
            "lastHeartbeatRecv" : ISODate("2020-10-26T13:44:21.517Z"),
            "pingMs" : NumberLong(0),
            "lastHeartbeatMessage" : "",
            "syncingTo" : "localhost:27019",
            "syncSourceHost" : "localhost:27019",
            "syncSourceId" : 1,
            "infoMessage" : "",
            "configVersion" : 1
          }
        ]
    }
  3. 再次启动27018:
    mongod --replSet rs0 --port 27018 --bind_ip localhost --dbpath /data/mongodb/rs0-0 --oplogSize 128

    可以在节点 27019 日志中看到已检测到 27018,并且已变为副本节点,通过rs.status 查看结果也是如此。

    2020-10-26T21:52:06.871+0800 I  REPL     [replexec-305] Member localhost:27018 is now in state SECONDARY

三、副本集写跟读的一些特性

写关注(Write concern)

副本集写关注是指写入一条数据,主节点处理完成后,需要其他承载数据的副本节点也确认写成功后,才能给客户端返回写入数据成功。

这个功能主要是解决主节点挂掉后,数据还未来得及同步到副本节点,而导致数据丢失的问题。

可以配置节点个数,默认配置 {“w”:1},这样表示主节点写入数据成功即可给客户端返回成功,“w” 配置为2,则表示除了主节点,还需要收到其中一个副本节点返回写入成功,“w” 还可以配置为 "majority",表示需要集群中大多数承载数据且有选举权限的节点返回写入成功。

如下图所示,P-S-S 结构(一个 primary 节点,两个 secondary 节点),写请求里面带了w : “majority" ,那么主节点写入完成后,数据同步到第一个副本节点,且第一个副本节点回复数据写入成功后,才给客户端返回成功。

![](https://storage.360buyimg.com...
)

关于写关注在实际中如何操作,有下面两种方法:

  1. 在写请求中指定 writeConcern 相关参数,如下:

    db.products.insert(
        { item: "envelopes", qty : 100, type: "Clasp" },
        { writeConcern: { w: "majority" , wtimeout: 5000 } }
    )
  2. 修改副本集 getLastErrorDefaults 配置,如下:

    cfg = rs.conf()
    cfg.settings.getLastErrorDefaults = { w: "majority", wtimeout: 5000 }
    rs.reconfig(cfg)

读偏好 (Read preference)

读跟写不一样,为了保持一致性,写只能通过主节点,但读可以选择主节点,也可以选择副本节点,区别是主节点数据最新,副本节点因为同步问题可能会有延迟,但从副本节点读取数据可以分散对主节点的压力。

因为承载数据的节点会有多个,那客户端如何选择从那个节点读呢?主要有3个条件(Tag Sets、 maxStalenessSeconds、Hedged Read),5种模式(primary、primaryPreferred、secondary、secondaryPreferred、nearest)

首先说一下 5种模式,其特点如下表所示:

模式 特点
primary 所有读请求都从主节点读取
primaryPreferred 主节点正常,则所有读请求都从主节点读取,如果主节点挂掉,则从符合条件的副本节点读取
secondary 所有读请求都从副本节点读取
secondaryPreferred 所有读请求都从副本节点读取,但如果副本节点都挂掉了,那就从主节点读取
nearest 主要看网络延迟,选取延迟最小的节点,主节点跟副本节点均可

再说下3个条件,条件是在符合模式的基础上,再根据条件删选具体的节点

  1. Tag Sets(标签)

    顾名思义,这个可以给节点加上标签,然后查找数据时,可以根据标签选择对应的节点,然后在该节点查找数据。可以通过mongo shell 使用 rs.conf() 查看当前每个节点下面的 tags, 修改或者添加tags 过程同上面修改 getLastErrorDefaults 配置 ,如: cfg.members[n].tags = { "region": "South", "datacenter": "A" }

  2. maxStalenessSeconds (可容忍的最大同步延迟)

    顾名思义+1,这个值是指副本节点同步主节点写入的时间 跟 主节点实际最近写入时间的对比值,如果主节点挂掉了,那就跟副本集中最新写入的时间做对比。

    这个值建议设置,避免因为部分副本节点网络原因导致比较长时间未同步主节点数据,然后读到比较老的数据。特别注意的是该值需要设置 90s 以上,因为客户端是定时去校验副本节点的同步延迟时间,数据不会特别准确,设置比 90s 小,会抛出异常。

  3. Hedged Read (对冲读取)

    该选项是在分片集群 MongoDB 4.4 版本后才支持,指 mongos 实例路由读取请求时会同时发给两个符合条件的副本集节点,然后那个先返回结果就返回这个结果给客户端。

那问题来了,如此好用的模式以及条件在查询请求中如何使用呢?

  1. 在代码中连接数据库,使用 connection string uri 时,可以加上下面的这三个参数

    | 参数 | 说明 |
    | ------------------- | ------------------------------------------------------------ |
    | readPreference | 模式,枚举值有:primary(默认值)、 primaryPreferred、secondary、secondaryPreferred、nearest |
    | maxStalenessSeconds | 最大同步延时秒数,取值0 - 90 会报错, -1 表示没有最大值 |
    | readPreferenceTags | 标签,如果标签是 { "dc": "ny", "rack": "r1" }, 则在uri 为 readPreferenceTags=dc:ny,rack:r1 |

    例如下面:

    mongodb://db0.example.com,db1.example.com,db2.example.com/?replicaSet=myRepl&readPreference=secondary&maxStalenessSeconds=120&readPreferenceTags=dc:ny,rack:r1

  2. 在mogo shell 中,可以使用 cursor.readPref() 或者 Mongo.setReadPref()

    cursor.readPref() 参数分别为: mode、tag set、hedge options, 具体请求例如下面这样

    db.collection.find({ }).readPref(
        "secondary",                      // mode
        [ { "datacenter": "B" },  { } ],  // tag set
        { enabled: true }                 // hedge options
    )

    Mongo.setReadPref() 类似,只是预先设置请求条件,这样就不用每个请求后面带上 readPref 条件。

可以在搭建好的集群中简单测试下该功能

  1. 登录主节点: mongo localhost:27018
  2. 插入一条数据: db.nums.insert({name: “num0”})

    在当前节点查询: db.nums.find()

    可以看到本条数据: { "_id" : ObjectId("5f958687233b11771912ced5"), "name" : "num0" }

  3. 登录副本节点: mongo localhost:27019

    查询:db.nums.find()

    因为查询模式默认为 primary,所以在副本节点查询会报错,如下:

    Error: error: {
      "operationTime" : Timestamp(1603788383, 1),
      "ok" : 0,
      "errmsg" : "not master and slaveOk=false",
      "code" : 13435,
      "codeName" : "NotMasterNoSlaveOk",
      "$clusterTime" : {
        "clusterTime" : Timestamp(1603788383, 1),
        "signature" : {
          "hash" : BinData(0,"AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA="),
          "keyId" : NumberLong(0)
        }
      }
    }

    查询时指定模式为 “secondary”: db.nums.find().readPref(“secondary")

    就可以查询到插入的数据: { "_id" : ObjectId("5f958687233b11771912ced5"), "name" : "num0" }

结语

以上内容都是阅读 MongoDB 官方文档后,然后挑简单且重要的一些点做的总结,如果大家对 MongoDB 感兴趣,建议直接啃一啃官方文档

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