简介
最近一个 MongoDB 集群环境中的某节点异常下电了,导致业务出现了中断,随即又恢复了正常。通过ELK 告警也监测到了业务报错日志。
运维部对于节点下电的原因进行了排查,发现仅仅是资源分配上的一个失误导致。在解决了问题之后,大家也对这次中断的也提出了一些问题:
>”当前的 MongoDB集群 采用了分片副本集的架构,其中主节点发生故障会产生多大的影响?” >”MongoDB 副本集不是能自动倒换吗,这个是不是秒级的?”
带着这些问题,下面针对副本集的自动Failover机制做一些分析。
日志分析
首先可以确认的是,这次掉电的是一个副本集上的主节点,在掉电的时候,主备关系发生了切换。
从另外的两个备节点找到了对应的日志:
备节点1的日志
2019-05-06T16:51:11.766+0800 I REPL [ReplicationExecutor] Starting an election, since we've seen no PRIMARY in the past 10000ms
2019-05-06T16:51:11.766+0800 I REPL [ReplicationExecutor] conducting a dry run election to see if we could be elected
2019-05-06T16:51:11.766+0800 I ASIO [NetworkInterfaceASIO-Replication-0] Connecting to 172.30.129.78:30071
2019-05-06T16:51:11.767+0800 I REPL [ReplicationExecutor] VoteRequester(term 3 dry run) received a yes vote from 172.30.129.7:30071; response message: { term: 3, voteGranted: true, reason: "", ok: 1.0 }
2019-05-06T16:51:11.767+0800 I REPL [ReplicationExecutor] dry election run succeeded, running for election
2019-05-06T16:51:11.768+0800 I ASIO [NetworkInterfaceASIO-Replication-0] Connecting to 172.30.129.78:30071
2019-05-06T16:51:11.771+0800 I REPL [ReplicationExecutor] VoteRequester(term 4) received a yes vote from 172.30.129.7:30071; response message: { term: 4, voteGranted: true, reason: "", ok: 1.0 }
2019-05-06T16:51:11.771+0800 I REPL [ReplicationExecutor] election succeeded, assuming primary role in term 4
2019-05-06T16:51:11.771+0800 I REPL [ReplicationExecutor] transition to PRIMARY
2019-05-06T16:51:11.771+0800 I REPL [ReplicationExecutor] Entering primary catch-up mode.
2019-05-06T16:51:11.771+0800 I ASIO [NetworkInterfaceASIO-Replication-0] Ending connection to host 172.30.129.78:30071 due to bad connection status; 2 connections to that host remain open
2019-05-06T16:51:11.771+0800 I ASIO [NetworkInterfaceASIO-Replication-0] Connecting to 172.30.129.78:30071
2019-05-06T16:51:13.350+0800 I REPL [ReplicationExecutor] Error in heartbeat request to 172.30.129.78:30071; ExceededTimeLimit: Couldn't get a connection within the time limit
备节点2的日志
2019-05-06T16:51:12.816+0800 I ASIO [NetworkInterfaceASIO-Replication-0] Ending connection to host 172.30.129.78:30071 due to bad connection status; 0 connections to that host remain open
2019-05-06T16:51:12.816+0800 I REPL [ReplicationExecutor] Error in heartbeat request to 172.30.129.78:30071; ExceededTimeLimit: Operation timed out, request was RemoteCommand 72553 -- target:172.30.129.78:30071 db:admin expDate:2019-05-06T16:51:12.816+0800 cmd:{ replSetHeartbeat: "shard0", configVersion: 96911, from: "172.30.129.7:30071", fromId: 1, term: 3 }
2019-05-06T16:51:12.821+0800 I REPL [ReplicationExecutor] Member 172.30.129.160:30071 is now in state PRIMARY
可以看到,备节点1在 16:51:11 时主动发起了选举,并成为了新的主节点,随即备节点2在 16:51:12 获知了最新的主节点信息,因此可以确认此时主备切换已经完成。
同时在日志中出现的,还有对于原主节点(172.30.129.78:30071)大量心跳失败的信息。
那么,备节点具体是怎么感知到主节点已经 Down 掉的,主备节点之间的心跳是如何运作的,这对数据的同步复制又有什么影响?
下面,我们挖掘一下 ** 副本集的故障转移(Failover)** 机制
副本集是如何实现Failover
如下是一个PSS(一主两备)架构的副本集,主节点除了与两个备节点执行数据复制之外,三个节点之间还会通过心跳感知彼此的存活。
一旦主节点发生故障以后,备节点将在某个周期内检测到主节点处于不可达的状态,此后将由其中一个备节点事先发起选举并最终成为新的主节点。这个检测周期 由electionTimeoutMillis 参数确定,默认是10s。
接下来,我们通过一些源码看看该机制是如何实现的:
<>
db/repl/replication_coordinator_impl_heartbeat.cpp 相关方法 - ReplicationCoordinatorImpl::_startHeartbeats_inlock 启动各成员的心跳 - ReplicationCoordinatorImpl::_scheduleHeartbeatToTarget 调度任务-(计划)向成员发起心跳 - ReplicationCoordinatorImpl::_doMemberHeartbeat 执行向成员发起心跳 - ReplicationCoordinatorImpl::_handleHeartbeatResponse 处理心跳响应 - ReplicationCoordinatorImpl::_scheduleNextLivenessUpdate_inlock 调度保活状态检查定时器 - ReplicationCoordinatorImpl::_cancelAndRescheduleElectionTimeout_inlock 取消并重新调度选举超时定时器 - ReplicationCoordinatorImpl::_startElectSelfIfEligibleV1 发起主动选举
db/repl/topology_coordinator_impl.cpp 相关方法 - TopologyCoordinatorImpl::prepareHeartbeatRequestV1 构造心跳请求数据 - TopologyCoordinatorImpl::processHeartbeatResponse 处理心跳响应并构造下一步Action实例
下面这个图,描述了各个方法之间的调用关系
图-主要关系
心跳的实现
首先,在副本集组建完成之后,节点会通过ReplicationCoordinatorImpl::_startHeartbeats_inlock方法开始向其他成员发送心跳:
void ReplicationCoordinatorImpl::_startHeartbeats_inlock() {
const Date_t now = _replExecutor.now();
_seedList.clear();
//获取副本集成员
for (int i = 0; i restartHeartbeats();
//使用V1的选举协议(3.2之后)
if (isV1ElectionProtocol()) {
for (auto&& slaveInfo : _slaveInfo) {
slaveInfo.lastUpdate = _replExecutor.now();
slaveInfo.down = false;
}
//调度保活状态检查定时器
_scheduleNextLivenessUpdate_inlock();
}
}
在获得当前副本集的节点信息后,调用_scheduleHeartbeatToTarget方法对其他成员发送心跳,这里_scheduleHeartbeatToTarget 的实现比较简单,其真正发起心跳是由 _doMemberHeartbeat 实现的,如下:
void ReplicationCoordinatorImpl::_scheduleHeartbeatToTarget(const HostAndPort& target,
int targetIndex,
Date_t when) {
//执行调度,在某个时间点调用_doMemberHeartbeat
_trackHeartbeatHandle(
_replExecutor.scheduleWorkAt(when,
stdx::bind(&ReplicationCoordinatorImpl::_doMemberHeartbeat,
this,
stdx::placeholders::_1,
target,
targetIndex)));
}
ReplicationCoordinatorImpl::_doMemberHeartbeat 方法的实现如下:
void ReplicationCoordinatorImpl::_doMemberHeartbeat(ReplicationExecutor::CallbackArgs cbData,
const HostAndPort& target,
int targetIndex) {
LockGuard topoLock(_topoMutex);
//取消callback 跟踪
_untrackHeartbeatHandle(cbData.myHandle);
if (cbData.status == ErrorCodes::CallbackCanceled) {
return;
}
const Date_t now = _replExecutor.now();
BSONObj heartbeatObj;
Milliseconds timeout(0);
//3.2 以后的版本
if (isV1ElectionProtocol()) {
const std::pair hbRequest =
_topCoord->prepareHeartbeatRequestV1(now, _settings.ourSetName(), target);
//构造请求,设置一个timeout
heartbeatObj = hbRequest.first.toBSON();
timeout = hbRequest.second;
} else {
...
}
//构造远程命令
const RemoteCommandRequest request(
target, "admin", heartbeatObj, BSON(rpc::kReplSetMetadataFieldName <getTerm()) {
//取消并重新调度 electionTimeout定时器
cancelAndRescheduleElectionTimeout();
}
}
...
//调用topCoord的processHeartbeatResponse方法处理心跳响应状态,并返回下一步执行的Action
HeartbeatResponseAction action = _topCoord->processHeartbeatResponse(
now, networkTime, target, hbStatusResponse, lastApplied);
...
//调度下一次心跳,时间间隔采用action提供的信息
_scheduleHeartbeatToTarget(
target, targetIndex, std::max(now, action.getNextHeartbeatStartDate()));
//根据Action 执行处理
_handleHeartbeatResponseAction(action, hbStatusResponse, false);
}
这里省略了许多细节,但仍然可以看到,在响应心跳时会包含这些事情的处理:
- 对于主节点的成功响应,会重新调度 electionTimeout定时器(取消之前的调度并重新发起) - 通过_topCoord对象的processHeartbeatResponse方法解析处理心跳响应,并返回下一步的Action指示 - 根据Action 指示中的下一次心跳时间设置下一次心跳定时任务 - 处理Action指示的动作
那么,心跳响应之后会等待多久继续下一次心跳呢?在 TopologyCoordinatorImpl::processHeartbeatResponse方法中,实现逻辑为: 如果心跳响应成功,会等待heartbeatInterval,该值是一个可配参数,默认为2s; 如果心跳响应失败,则会直接发送心跳(不等待)。
代码如下:
HeartbeatResponseAction TopologyCoordinatorImpl::processHeartbeatResponse(...) {
...
const Milliseconds alreadyElapsed = now - hbStats.getLastHeartbeatStartDate();
Date_t nextHeartbeatStartDate;
// 计算下一次 心跳启动时间
// numFailuresSinceLastStart 对应连续失败的次数(2次以内)
if (hbStats.getNumFailuresSinceLastStart() <= kMaxHeartbeatRetries &&
alreadyElapsed = _rsConfig.getElectionTimeoutPeriod()) {
...
//在保活周期后仍然未更新节点,置为down状态
slaveInfo.down = true;
//如果当前节点是主,且检测到某个备节点为down的状态,进入memberdown流程
if (_memberState.primary()) {
//调用_topCoord的setMemberAsDown方法,记录某个备节点不可达,并获得下一步的指示
//当大多数节点不可见时,这里会获得让自身降备的指示
HeartbeatResponseAction action =
_topCoord->setMemberAsDown(now, memberIndex, _getMyLastDurableOpTime_inlock());
//执行指示
_handleHeartbeatResponseAction(action,
makeStatusWith(),
true);
}
}
}
//继续调度下一个周期
_scheduleNextLivenessUpdate_inlock();
}
可以看到,这个定时器主要是用于实现主节点对其他节点的保活探测逻辑:
当主节点发现大多数节点不可达时(不满足大多数原则),将会让自己执行降备
因此,在一个三节点的副本集中,其中两个备节点挂掉后,主节点会自动降备。这样的设计主要是为了避免产生意外的数据不一致情况产生。
图- 主自动降备
第二个是_cancelAndRescheduleElectionTimeout_inlock函数,这里则是实现自动Failover的关键了,它的逻辑中包含了一个选举定时器,代码如下:
void ReplicationCoordinatorImpl::_cancelAndRescheduleElectionTimeout_inlock() {
//如果上一个定时器已经启用了,则直接取消
if (_handleElectionTimeoutCbh.isValid()) {
LOG(4) << "Canceling election timeout callback at " << _handleElectionTimeoutWhen;
_replExecutor.cancel(_handleElectionTimeoutCbh);
_handleElectionTimeoutCbh = CallbackHandle();
_handleElectionTimeoutWhen = Date_t();
}
//仅支持3.2后的V1版本
if (!isV1ElectionProtocol()) {
return;
}
//仅备节点可执行
if (!_memberState.secondary()) {
return;
}
...
//是否可以选举
if (!_rsConfig.getMemberAt(_selfIndex).isElectable()) {
return;
}
//检测周期,由 electionTimeout + randomOffset
//randomOffset是随机偏移量,默认为 0~0.15*ElectionTimeoutPeriod = 0~1.5s
Milliseconds randomOffset = _getRandomizedElectionOffset();
auto now = _replExecutor.now();
auto when = now + _rsConfig.getElectionTimeoutPeriod() + randomOffset;
LOG(4) << "Scheduling election timeout callback at " << when;
_handleElectionTimeoutWhen = when;
//触发调度,时间为 now + ElectionTimeoutPeriod + randomOffset
_handleElectionTimeoutCbh =
_scheduleWorkAt(when,
stdx::bind(&ReplicationCoordinatorImpl::_startElectSelfIfEligibleV1,
this,
StartElectionV1Reason::kElectionTimeout));
}
上面代码展示了这个选举定时器的逻辑,在每一个检测周期中,定时器都会尝试执行超时回调,而回调函数指向的是_startElectSelfIfEligibleV1,这里面就实现了主动发起选举的功能, 如果心跳响应成功,通过cancelAndRescheduleElectionTimeout调用将直接取消当次的超时回调(即不会发起选举) 如果心跳响应迟迟不能成功,那么定时器将被触发,进而导致备节点发起选举并成为新的主节点!
同时,这个回调方法(产生选举)被触发必须要满足以下条件: 1. 当前是备节点 2. 当前节点具备选举权限 3. 在检测周期内仍然没有与主节点心跳成功
这其中的检测周期略大于electionTimeout(10s),加入一个随机偏移量后大约是10-11.5s内,猜测这样的设计是为了错开多个备节点主动选举的时间,提升成功率。
最后,将整个自动选举切换的逻辑梳理后,如下图所示:
图-超时自动选举
业务影响评估
副本集发生主备切换的情况下,不会影响现有的读操作,只会影响写操作。如果使用3.6及以上版本的驱动,可以通过开启retryWrite来降低影响。
但是如果主节点是属于强制掉电,那么整个 Failover 过程将会变长,很可能需要在Election定时器超时后才被副本集感知并恢复,这个时间窗口会在12s以内。
此外还需要考虑客户端或mongos对于副本集角色的监视和感知行为。但总之在问题恢复之前,对于原主节点的任何读写都会发生超时。
因此,对于极为重要的业务,建议最好在业务层面做一些防护策略,比如设计重试机制。
唐卓章
华为技术专家,多年互联网研发/架设经验,关注NOSQL 中间件高可用及弹性扩展,在分布式系统架构性能优化方面有丰富的实践经验,目前从事物联网平台研发工作,致力于打造大容量高可用的物联网服务。
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