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:mongodbdb –master –oplogSize 64

　　Slave: IP->10.0.4.210

mongod –dbpath=d:mongodbdb –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:mongodbdb –port 27017 –master –slave –source localhost:27018 mongod –dbpath=d:mongodbdb –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:

　　

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　　之后编译该项目，启动该主服务结点，如下：

　　

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　　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:mongodbdb –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。