MongoDB一次节点宕机引发的思考是怎样的
本篇文章为大家展示了MongoDB一次节点宕机引发的思考是怎样的，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
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 自动故障转移(Failover)** 机制
副本集 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：
<<来自 MongoDB 3.4源码>>
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 < _rsConfig.getNumMembers(); ++i) { if (i == _selfIndex) { continue; } //向其他成员发送心跳 _scheduleHeartbeatToTarget(_rsConfig.getMemberAt(i).getHostAndPort(), i, now); } //仅仅是刷新本地的心跳状态数据 _topCoord->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 << 1), nullptr, timeout); //设置远程命令回调，指向_handleHeartbeatResponse方法 const ReplicationExecutor::RemoteCommandCallbackFn callback = stdx::bind(&ReplicationCoordinatorImpl::_handleHeartbeatResponse, this, stdx::placeholders::_1, targetIndex); _trackHeartbeatHandle(_replExecutor.scheduleRemoteCommand(request, callback)); } 上面的代码中存在的一些细节：
心跳的超时时间，在_topCoord.prepareHeartbeatRequestV1方法中就已经设定好了
具体的算法就是:
**hbTimeout=_rsConfig.getHeartbeatTimeoutPeriodMillis() - alreadyElapsed**
其中heartbeatTimeoutPeriodMillis是可配置的参数，默认是10s, 那么alreadyElapsed是指此前连续心跳失败(最多2次)累计的消耗时间，在心跳成功响应或者超过10s后alreadyElapsed会置为0。因此可以判断，随着心跳失败次数的增加，超时时间会越来越短(心跳更加密集)
心跳执行的回调，指向自身的_handleHeartbeatResponse方法，该函数实现了心跳响应成功、失败(或是超时)之后的流程处理。
ReplicationCoordinatorImpl::_handleHeartbeatResponse方法的代码片段：
void ReplicationCoordinatorImpl::_handleHeartbeatResponse( const ReplicationExecutor::RemoteCommandCallbackArgs& cbData, int targetIndex) { LockGuard topoLock(_topoMutex); // remove handle from queued heartbeats _untrackHeartbeatHandle(cbData.myHandle); ... //响应成功后 if (responseStatus.isOK()) { networkTime = cbData.response.elapsedMillis.value_or(Milliseconds{0}); const auto& hbResponse = hbStatusResponse.getValue(); // 只要primary 心跳响应成功，就会重新调度 electionTimeout定时器 if (hbResponse.hasState() && hbResponse.getState().primary() && hbResponse.getTerm() == _topCoord->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.getHeartbeatTimeoutPeriod()) { // 心跳失败，不等待，直接重试心跳 nextHeartbeatStartDate = now; } else { // 心跳成功，等待一定间隔后再次发送(一般是2s) nextHeartbeatStartDate = now + heartbeatInterval; } ... // 决定下一步的动作，可能发生 tack over(本备节点优先级更高，且数据与主节点一样新时) HeartbeatResponseAction nextAction; if (_rsConfig.getProtocolVersion() == 0) { ... } else { nextAction = _updatePrimaryFromHBDataV1(memberIndex, originalState, now, myLastOpApplied); } nextAction.setNextHeartbeatStartDate(nextHeartbeatStartDate); return nextAction; }electionTimeout 定时器
至此，我们已经知道了心跳实现的一些细节，默认情况下副本集节点会每2s向其他节点发出心跳(默认的超时时间是10s)。
如果心跳成功，将会持续以2s的频率继续发送心跳，在心跳失败的情况下，则会立即重试心跳(以更短的超时时间)，一直到心跳恢复成功或者超过10s的周期。
那么，心跳失败是如何触发主备切换的呢，electionTimeout 又是如何发挥作用?
在前面的过程中，与electionTimeout参数相关两个方法如下，它们也分别对应了单独的定时器：
ReplicationCoordinatorImpl::_scheduleNextLivenessUpdate_inlock 发起保活状态检查定时器
ReplicationCoordinatorImpl::_cancelAndRescheduleElectionTimeout_inlock 重新发起选举超时定时器
第一个是 _scheduleNextLivenessUpdate_inlock这个函数，它的作用在于保活状态检测，如下：
void ReplicationCoordinatorImpl::_scheduleNextLivenessUpdate_inlock() { //仅仅支持3.2+ if (!isV1ElectionProtocol()) { return; } // earliestDate 取所有节点中更新时间最早的(以尽可能早的发现问题) // electionTimeoutPeriod 默认为 10s auto nextTimeout = earliestDate + _rsConfig.getElectionTimeoutPeriod(); // 设置超时回调函数为 _handleLivenessTimeout auto cbh = _scheduleWorkAt(nextTimeout, stdx::bind(&ReplicationCoordinatorImpl::_handleLivenessTimeout, this, stdx::placeholders::_1)); }因此，在大约10s后，如果没有什么意外，_handleLivenessTimeout将会被触发，如下：
void ReplicationCoordinatorImpl::_handleLivenessTimeout(...) { ... for (auto&& slaveInfo : _slaveInfo) { ... //lastUpdate 不够新(小于electionTimeout) if (now - slaveInfo.lastUpdate >= _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：
鸿蒙官方战略合作共建--HarmonyOS技术社区
当前是备节点
当前节点具备选举权限
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。
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