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原文出处：http://www.cnblogs.com/daizhj/archive/2011/06/13/mongodb_sourcecode_rep
mongodb中提供了复制(Replication)机制，通过该机制可以帮助我们很容易实现读写分离方案，并支持灾难恢复(服务器断电)等意外情况下的数据安全。
在老版本(1.6)中，Mongo提供了两种方式的复制：master-slave及replica pair模式(注:mongodb最新支持的replset复制集方式可看成是pair的升级版，它解决pair只能在两个结点间同步的限制，支持多个结点同步且支持主从宕机时的自动切换, 在1.6版以后提供)。
利用前者，我们可以实现读写分离(主从复制模式)，后者则支持当主服务器断电情况下的集群中其它slave自动接管，并升级为主服务器。 并且如果后来的也出错了，那么master状态将会转回给第一个服务器(之前宕机但后来又恢复运行的服务器)。
同时mongodb支持使用安全认证(enable)。不管哪种replicate方式，只要在master/slave中创建一个能为各个database认识的用户名/密码即可。其认证过程如下：
| slave先在local.system.users里查找一个名为"repl"的用户，找到后用它去认证master。如果"repl"用户没有找到，则使用local.system.users中的第一个用户去认证。local数据库和admin数据库一样，local中的用户可以访问整个db server。 |
下面介绍分别介绍一下这两种复制的配置方式：
Master-Slave(主从)模式：
一个server可以同时为master和slave。一个slave可以有多个master(不推荐，可能会产生不可预期的结果)。
配置选项：
--master 以主服务器方式启动
--slave 以从服务器方式启动
--autoresync：自动重新sync，因为该操作会copy 主服务器上的所有document，比较耗时，在10分钟内最多只会进行一次。
--oplogSize：指定master上用于存放更改的数据量，如果不指定，在32位机上最少为50M，在64位机上最少为 1G，最大为磁盘空间的5%。
--source 主服务器地址(与--slave组合使用)
--only 仅限于同步指定数据库(下面示例为test库)
--slavedelay 同步延时
下面是本人在本地为了测试方便所使用的配置参数
Master: IP->10.0.1.103
| mongod --dbpath=d:\mongodb\db --master --oplogSize 64 |
Slave: IP->10.0.4.210
| mongod --dbpath=d:\mongodb\db --slave --source 10.0.1.103:27017 --only test --slavedelay 100 |
补充：受限的master-master复制，这种模式对插入、查询及根据_id进行的删除操作都是安全的。但对同一对象的并发更新无法进行。Mongo 不支持完全的master-master复制，通常情况下不推荐使用master-master模式，但在一些特定的情况下master-master也可用。master-master也只支持最终一致性。配置master-master只需运行mongod时同时加上--master选项和 --slave选项。如下：
| mongod --dbpath=d:\mongodb\db --port 27017 --master --slave --source localhost:27018 mongod --dbpath=d:\mongodb\db --port 27018 --master --slave --source localhost:27017 |
Replica pairs模式
以这种方式启动后，数据库会自动协商谁是master谁是slave。一旦一个数据库服务器断电，另一个会自动接管，并从那一刻起起为master。万一另一个将来也出错了，那么master状态将会转回给第一个服务器。以这种复制方式启动mongod的命令如下：
配置选项：
mongod --pairwith --arbiter
--pairwith: remoteserver是pair里的另一个server
--arbiter: arbiterserver是一个起仲裁作用的Mongo数据库，用来协商pair中哪一个是master。arbiter运行在第三个机器上，利用“平分决胜制”决定在pair中的两台机器不能联系上对方时让哪一个做master，一般是能同arbiter通话的那台机器做master。如果不加--arbiter选项，出现网络问题时两台机器都作为master。
注：可使用db.$cmd.findOne({ismaster:1})可以检查当前哪一个database是master。
另外这种模式下的两台机器只能满足最终一致性。当replica pair中的一台机器完全挂掉时，需要用一台新的来代替。如(n1, n2)中的n2挂掉，这时用n3来代替n2。步骤如下：
1. 告诉n1用n3来代替n2：db.$cmd.findOne({replacepeer:1});
2. 重启n1让它同n3对话：mongod --pairwith n3 --arbiter
3. 启动n3：mongod --pairwith n1 --arbiter 。
在n3的数据没有同步到n1前n3还不能做master，这个过程长短由数据量的多少决定。
了解了复制模式之后，还有一个问题需要介绍一下，不是就是本文中mongodb使用cap collection来存储操作日志，并进而使用日志来复制(同步)结点间的数据，其中由主结点保存的操作的记录叫做oplog(operation log的简称)。
Oplog存在一个叫local的特殊数据库中，在oplog.$main集合。Oplog中的每一个文档表示一个在主结点上执行的操作。文档主要包括4块内容，如下：
Ts:操作的时间戳。时间戳类型是一个用来跟踪操作是何时执行的一种内部类型。它由4字节的时间戳和四字节的增量计数器组成。
Op:执行的操作的类型，大小为1字节。(例如，“i”代表insert,"u":update, "d":delete, "n":none无操作等)
Ns：执行操作的命名空间(集合名)
O：执行操作的文档。对于插入，这是将要插入的文档。
另外这种日志只保存会“改变数据库状态”的操作。查询操作不会记录在oplog中。
好了，了解这些知识之后，我们就来开始看一下如何调试master-slave模式的源码，首先要在vs2010中打开mongod项目，并将启动参数中设置如下：
--master --oplogSize 64 (master IP为10.0.1.103)
如下图:
之后编译该项目，启动该主服务结点，如下：
接着我们可以在本地或另外一台机器上启动一个slave结点：
| mongod --dbpath=d:\mongodb\db --slave --source 10.0.1.103:27017 --only test --slavedelay 100 |
下面介绍一下master(主服务端)的代码执行流程。首先我们打开instance.cpp文件，找到下面方法：
| //instance.cpp // Returns false when request includes ‘end‘ void assembleResponse( Message &m, DbResponse &dbresponse, const SockAddr &client ) { ...... if ( op == dbQuery ) { if ( handlePossibleShardedMessage( m , &dbresponse ) ) return; receivedQuery(c , dbresponse, m ); } //服务端(master) 收到message执行相关查询操作 else if ( op == dbGetMore ) { if ( ! receivedGetMore(dbresponse, m, currentOp) ) log = true; } ..... } |
看过本系列开头那几篇BLOG的朋友，会看出上面方法其实在mongodb的crud操作中都会执行到，更多内容可以参见这篇BLOG，这里不再赘述。
当slave 从结点发送同步复制请求时，master会执行上面的dbGetMore操作，从主库中的oplog中获取相应日志并返回给slave结点，下面是receivedGetMore()方法的具体实现：
| //instance.cpp bool receivedGetMore(DbResponse& dbresponse, Message& m, CurOp& curop ) { StringBuilder& ss = curop.debug().str; bool ok = true; //参见：Mongodb源码分析--消息(message)中的 查询更多(document)消息结构相关内容 //http://www.cnblogs.com/daizhj/archive/2011/04/02/2003335.html DbMessage d(m); //完整的集合名称，形如:"dbname.collectionname" const char *ns = d.getns(); //返回的document数 int ntoreturn = d.pullInt(); //在REPLY消息中的Cursor标识符，其必须来自于数据库 long long cursorid = d.pullInt64(); ss << ns << " cid:" << cursorid; if( ntoreturn ) ss << " ntoreturn:" << ntoreturn; time_t start = 0; int pass = 0; bool exhaust = false; QueryResult* msgdata;//查询结果 while( 1 ) { try { readlock lk; Client::Context ctx(ns); //执行GetMore查询 msgdata = processGetMore(ns, ntoreturn, cursorid, curop, pass, exhaust); } catch ( GetMoreWaitException& ) { exhaust = false; massert(13073, "shutting down", !inShutdown() ); if( pass == 0 ) { start = time(0); } else { if( time(0) - start >= 4 ) { // after about 4 seconds, return. this is a sanity check. pass stops at 1000 normally // for DEV this helps and also if sleep is highly inaccurate on a platform. we want to // return occasionally so slave can checkpoint. pass = 10000; } } pass++; DEV sleepmillis(20); else sleepmillis(2); continue; } catch ( AssertionException& e ) { exhaust = false; ss << " exception " << e.toString(); msgdata = emptyMoreResult(cursorid); ok = false; } break; }; //将查询结果集绑定到message对象 Message *resp = new Message(); resp->setData(msgdata, true); ss << " bytes:" << resp->header()->dataLen(); ss << " nreturned:" << msgdata->nReturned; //将上面的消息对象指针绑定到dbresponse dbresponse.response = resp; dbresponse.responseTo = m.header()->id; if( exhaust ) { ss << " exhaust "; dbresponse.exhaust = ns; } return ok; } |
可以看出，通过对message的解析找出相应的cursorid，因为mongodb如果发现游标为tailable(类型)时，会cache该cursor而不是关闭它，这主要是考虑到当下次slave请求来时，直接从cache中获取该cursor以提升效率并用它来作为继续获取后续oplog操作信息。上面方法在执行结束处会将获取到的oplog结果封装到message中并返回。但其如何获取，就要分析下面方法了：
| //query.cpp QueryResult* processGetMore(const char *ns, int ntoreturn, long long cursorid , CurOp& curop, int pass, bool& exhaust ) { exhaust = false; //在map<CursorId, ClientCursor*>中查询相应游客信息 ClientCursor::Pointer p(cursorid); //将结果返回（可能没找到） ClientCursor *cc = p.c(); int bufSize = 512; if ( cc ) { bufSize += sizeof( QueryResult ); bufSize += MaxBytesToReturnToClientAtOnce; } //创建收集查询记录结果的buf对象 BufBuilder b( bufSize ); //跳过预留数据区间（QueryResult） b.skip(sizeof(QueryResult)); int resultFlags = ResultFlag_AwaitCapable; int start = 0; int n = 0; //判断cc是否有效(如未找到则无效) if ( !cc ) { log() << "getMore: cursorid not found " << ns << " " << cursorid << endl; cursorid = 0; resultFlags = ResultFlag_CursorNotFound; } else { //更新master结点local.slaves中的相应信息（包括lastop时间戳） //注：主结点使用存储在local.slaves中的syncedTo来跟踪多少slave是已经更新的。 if ( pass == 0 ) cc->updateSlaveLocation( curop ); int queryOptions = cc->queryOptions(); if( pass == 0 ) { StringBuilder& ss = curop.debug().str; ss << " getMore: " << cc->query().toString() << " "; } //获取相应cursor，以便while遍历 start = cc->pos(); Cursor *c = cc->c(); c->checkLocation(); DiskLoc last; scoped_ptr<Projection::KeyOnly> keyFieldsOnly; if ( cc->modifiedKeys() == false && cc->isMultiKey() == false && cc->fields ) keyFieldsOnly.reset( cc->fields->checkKey( cc->indexKeyPattern() ) ); //遍历cursor，找到并封装相应查询结果给buf对象 while ( 1 ) { if ( !c->ok() ) {//到结尾 if ( c->tailable() ) {//处理tailable情况 //Tailable 表示在返回最后一条数据后，不要关闭当前 cursor。 //这是因为系统考虑到稍后你可以再次使用该cursor. /* when a tailable cursor hits "EOF", ok() goes false, and current() is null. however advance() can still be retries as a reactivation attempt. when there is new data, it will return true. that‘s what we are doing here. */ if ( c->advance() ) continue; if( n == 0 && (queryOptions & QueryOption_AwaitData) && pass < 1000 ) { throw GetMoreWaitException(); } break; } //释放cursor资源关闭它（执行delete操作） p.release(); bool ok = ClientCursor::erase(cursorid); assert(ok); cursorid = 0; cc = 0; break; } // 如果是clone collection时，则不会匹配 // If match succeeds on index key, then attempt to match full document. if ( c->matcher() && !c->matcher()->matches(c->currKey(), c->currLoc() ) ) { } /* TODO else if ( _chunkMatcher && ! _chunkMatcher->belongsToMe( c->currKey(), c->currLoc() ) ){ cout << "TEMP skipping un-owned chunk: " << c->current() << endl; } */ else {//值是否重复 if( c->getsetdup(c->currLoc()) ) { //out() << " but it‘s a dup \n"; } else {//如匹配 last = c->currLoc(); n++; //装填数据到buf中 if ( keyFieldsOnly ) { fillQueryResultFromObj(b, 0, keyFieldsOnly->hydrate( c->currKey() ) ); } else { BSONObj js = c->current(); // show disk loc should be part of the main query, not in an $or clause, so this should be ok fillQueryResultFromObj(b, cc->fields.get(), js, ( cc->pq.get() && cc->pq->showDiskLoc() ? &last : 0)); } if ( ( ntoreturn && n >= ntoreturn ) || b.len() > MaxBytesToReturnToClientAtOnce ) { c->advance(); cc->incPos( n ); break; } } } //指向下一条记录 c->advance(); if ( ! cc->yieldSometimes() ) { cc = 0; break; } } if ( cc ) { cc->updateLocation(); cc->mayUpgradeStorage(); //用last中的optime 更新_slaveReadTill cc->storeOpForSlave( last ); exhaust = cc->queryOptions() & QueryOption_Exhaust; } } //将buf中的信息绑定到查询结果集 QueryResult *qr = (QueryResult *) b.buf(); qr->len = b.len(); qr->setOperation(opReply); qr->_resultFlags() = resultFlags; qr->cursorId = cursorid; qr->startingFrom = start; qr->nReturned = n; b.decouple(); return qr; } |
上面代码有些长，但其目的很明确，就是针对指定的cursor进行遍历。这里mongodb会为每个slave保存一个cursor，并且其在遍历完成后将最后一条oplog的时间戳作为当前slave在local.slaves中的更新标识信息(syncedTo)，来标识当前slave的更新情况。(注：首次同步时全部复制会执行copyDatabase，复制master db上的所有document)。该方法运行截图如下：
另外需要解释的是，master结点貌似并不会使用slave发来的syncedTo来过滤capped collection中的旧oplog(指小于syncedTo时间戳)的数据，而是使用tailable类型的cursor来解决如果持续获取后续新增oplog操作信息。前者的主观臆测让我在源码中兜了一个圈子，因为我一直主观认为mongod会执行类似查询操作来过滤相应旧oplog的时间戳信息，并将结果集返回给slave端。现在看来master只是不断返回后续添加到cap collection中oplog(有可能是out of sync的情况而引发slave地点执行resync操作)，而最终的过滤判断操作完全交给了slave端。这一点会在我下一篇文章中有所介绍。
好了，今天的内容到这里就告一段落了。在接下来的文章中，将会介绍slave端是如何发起同步操作，以及最终如何使用获取到的oplog来构造本机数据的。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/ookami/p/4044386.html
