【Mongodb】 Replica set 的选举策略之一

本文涉及的产品
云数据库 MongoDB,独享型 2核8GB
推荐场景:
构建全方位客户视图
简介:
首先介绍一下在replica set里分为三种节点类型:
1 primary   负责client的读写。
2 secondary 作为热备节点,应用Primary的oplog读取的操作日志,和primary保持一致,不提供读写操作!
  secondary有两种类型: 
  1)normal secondary   随时和Primay保持同步,  
  2)delayed secondary  延时指定时间和primary保持同步,防止误操作. 
3 arbiter.它不负责任何读写,只作为一个仲裁者,负责primary down的时候剩余节点的选举操作.
    在Replica Set 如果主库down了,要进行故障切换,集群的选举策略:
当primary当了之后,剩下的节点会选择一个primary节点,仲裁节点也会参与投票,避免僵局出现(如果没有仲裁节点,对于两节点的replica set 从节点down,主节点会变为secondary,导致整个replica set 不可用)选择依据为:优先级最高的且数据新鲜度最新的!
    primary 节点使用心跳来跟踪集群中有多少节点对其可见。如果达不到1/2,活跃节点会自动降级为secondary。这样就能够防止上面说的僵局状态或者当网络切割后primary已经与集群隔离的时候!
来自官方文档的例子:
初始状况:
server-a: secondary oplog: ()
server-b: secondary oplog: ()
server-c: secondary oplog: ()
主库写入数据
server-a: primary oplog: (a1,a2,a3,a4,a5)
server-b: secondary oplog: ()
server-c: secondary oplog: ()
secondary库应用数据
server-a: primary oplog: (a1,a2,a3,a4,a5)
server-b: secondary oplog: (a1)
server-c: secondary oplog: (a1,a2,a3)
主库 server-a down
server-b: secondary oplog: (a1)
server-c: secondary oplog: (a1,a2,a3)
...
server-b: secondary oplog: (a1)
server-c: primary oplog: (a1,a2,a3) // c 具有最新的数据被选择为primary库
...
server-b: secondary oplog: (a1,a2,a3)
server-c: primary oplog: (a1,a2,a3,c4)
...
server-a 恢复或者起来
...
server-a: recovering oplog: (a1,a2,a3,a4,a5) --做数据恢复
server-b: secondary oplog: (a1,a2,a3)
server-c: primary oplog: (a1,a2,a3,c4)
…应用从server-c中的数据,此时 数据a4,a5丢失
server-a: recovering oplog: (a1,a2,a3,c4)
server-b: secondary oplog: (a1,a2,a3,c4)
server-c: primary oplog: (a1,a2,a3,c4)
新的主库server-c进行数据写入。
server-a: secondary oplog: (a1,a2,a3,c4)
server-b: secondary oplog: (a1,a2,a3,c4)
server-c: primary oplog: (a1,a2,a3,c4,c5,c6,c7,c8)
server-a: secondary oplog: (a1,a2,a3,c4,c5,c6,c7,c8)
server-b: secondary oplog: (a1,a2,a3,c4,c5,c6,c7,c8)
server-c: primary oplog: (a1,a2,a3,c4,c5,c6,c7,c8)
从上面的过程中可以看出server-c 变为主库,其他节点则应用从server-c的日志。数据a4,a5 丢失。
    当选出新的primary之后,此数据库的数据就会被假定为整个集群中的最新数据,对其他节点(原来的活跃节点)的操作都会回滚,即便之前的主库已经恢复工作了。为了完成回滚,所有节点连接新的主库后都要重新进行同步。此过程如下:
这些节点会查看自己的oplog日志,找到还没应用的主库操作,然后向主库请求这些操作影响的文档的最新副本,进行数据同步。
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