科普文,MongoDB的选举过程. MongoDB的复制集具有自动容忍部分节点宕机的功能,在复制集出现问题时时,会触发选举相关的过程,完成主从节点自动切换. 每个复制集成员都会在后台运行与复制集所有节点的心跳线程,在两种情况下会触发状态检测过程: 复制集成员心跳检
科普文,MongoDB的选举过程.
MongoDB的复制集具有自动容忍部分节点宕机的功能,在复制集出现问题时时,会触发选举相关的过程,完成主从节点自动切换.
每个复制集成员都会在后台运行与复制集所有节点的心跳线程,在两种情况下会触发状态检测过程:
- 复制集成员心跳检测结果发生变化,比如某个节点挂了或者新增节点.
- 超过4s没有执行状态检测过程.
在状态检测过程大致包含以下步骤:
- 检测自身是否处于选举过程,如果是,退出本次过程.
- 维护一个主节点的备用列表,列表中所有节点都可能被选举为主节点,每个节点都会检测自身以及全局条件是否满足:
- 是否看见复制集中是否有Majority在线.
- 自身priority大于0.
- 自身不为arbiter.
- 自身opTime不能落后于最新节点10s以上.
- 自身存储的集群程序按信息为最新.
如果所有条件满足,则将自身添加到主节点备用列表中,否则,将自身从列表中移除.
- 检测以下条件,若都满足,将主节点将为从节点(如果要降级的主节点是自身,直接调用降级方法,如果不为自身,调用replSetStepDown命令将复制集主节点降级为从节点.):
- 集群中主节点存在.
- "主节点的备用列表"中存在比当前的主节点priority更高的节点.
- "主节点的备用列表"中priority最高的节点,其opTime要比其他所有节点最新的opTime落后10s以内.
- 检测自身是否为主,若为主,且自身无法看见复制集的Majority在线,将自身降级为从.
- 如果看不见集群中有主节点存在,检测自身是否在"主节点的备用列表",若不在,打印log并退出此流程.
- 若自身在"主节点的备用列表"中,开始判断自身可否向复制集中发送选举自身为主节点的通知,判断过程包含:
- 自身是否可以看见复制集中的Majority在线.
- 自身是否在"主节点的备用列表".
若条件满足,则设置"自身已经在选举过程中"标识位为true,并进入"选举自身为主节点"方法.
- 方法中会验证自身是否满足以下条件:
- 此线程拿到了线程锁.
- 此节点没有被配置slaveDelay选项或者配置的slaveDelay为0.
- 此节点没有被配置为arbiter.
若满足,则调用环境检测,若以下条件被触发,则不发送"选举我为主节点"投票: - 当前时间小于steppedDown的结束冻结时间(为执行steppedDown时的时间+冻结设定时间,内部调用为60s).
- 自己的opTime不是所有节点最新的.
- 若有节点opTime比自己新,直接退出此流程.
- 如果其他最新的节点最多与自己一样新,每有一个这样的节点,随机sleep一段时间,之后继续判断.
- 自己上线5分钟内且复制集中不是所有节点在线.
- 如无其他问题,尝试获取自己进行投票时的票数,在此过程中,会判断自己在30s内是否进行过投票,如进行过,直接退出整个过程.
- 经过以上种种复杂的检测,终于可以向复制集发送"选举我为主节点"的投票.
- 发送之后,会接收来自所有节点的投票,若得票数小于等于一半,不将自己变为主节点,若超过一半,设置自己为主节点.
投票结束后,设置"自身已经在选举过程中"标识位为false.
可以看到,上面的判断逻辑有一些是重复判断,不过不影响最终结果,可能与判断逻辑较为复杂有关系,在每个决定之前都要验证所有条件是否满足,防止有条件被漏掉.
在复制集中的节点收到其他节点发送的"选举我为主节点"投票信息时,会有以下的判断: - 若自身存储的复制集配置版本过低,不投票.
- 若发起请求的节点存储的复制集配置版本过低,投反对票.
- 如果自身所在的复制集没有发起投票的节点,投反对票.
- 复制集中存在主节点,投反对票.
- 可参与选举的节点中有priority高于请求为主的节点存在时,投反对票.
如果所有条件通过,获取自身的投票数(同样会判断自身在30s内是否参加过投票,若参加过,不再投票),投出票数.
需要说一下的是,一个反对会将最终票数减10000,即在绝大多数情况下,只要有节点反对,请求的节点就不能成为主节点.
选举过程很复杂,实际使用中总结为几点: - 一般情况下需要5s左右进行选主.
- 如果新选举出的主节点立马挂掉,至少需要30s时间重新选主.
原文地址:MongoDB的选举过程, 感谢原作者分享。

WebアプリケーションにおけるMySQLの主な役割は、データを保存および管理することです。 1.MYSQLは、ユーザー情報、製品カタログ、トランザクションレコード、その他のデータを効率的に処理します。 2。SQLクエリを介して、開発者はデータベースから情報を抽出して動的なコンテンツを生成できます。 3.MYSQLは、クライアントサーバーモデルに基づいて機能し、許容可能なクエリ速度を確保します。

MySQLデータベースを構築する手順には次のものがあります。1。データベースとテーブルの作成、2。データの挿入、および3。クエリを実行します。まず、createdAtabaseおよびcreateTableステートメントを使用してデータベースとテーブルを作成し、InsertINTOステートメントを使用してデータを挿入し、最後にSelectステートメントを使用してデータを照会します。

MySQLは、使いやすく強力であるため、初心者に適しています。 1.MYSQLはリレーショナルデータベースであり、CRUD操作にSQLを使用します。 2。インストールは簡単で、ルートユーザーのパスワードを構成する必要があります。 3.挿入、更新、削除、および選択してデータ操作を実行します。 4. Orderby、Where and Joinは複雑なクエリに使用できます。 5.デバッグでは、構文をチェックし、説明を使用してクエリを分析する必要があります。 6.最適化の提案には、インデックスの使用、適切なデータ型の選択、優れたプログラミング習慣が含まれます。

MySQLは初心者に適しています。1)インストールと構成、2)リッチラーニングリソース、3)直感的なSQL構文、4)強力なツールサポート。それにもかかわらず、初心者はデータベースの設計、クエリの最適化、セキュリティ管理、データのバックアップなどの課題を克服する必要があります。

はい、sqlisaprogramginglanguagespecializedfordatamanamanagement.1)それはdeclarative、focusingonwhattoachieveratherthanhow.2)

酸性属性には、原子性、一貫性、分離、耐久性が含まれ、データベース設計の基礎です。 1.原子性は、トランザクションが完全に成功するか、完全に失敗することを保証します。 2.一貫性により、データベースがトランザクションの前後に一貫性を保証します。 3.分離により、トランザクションが互いに干渉しないようにします。 4.永続性により、トランザクションの提出後にデータが永久に保存されることが保証されます。

MySQLは、データベース管理システム(DBMS)であるだけでなく、プログラミング言語にも密接に関連しています。 1)DBMSとして、MySQLはデータを保存、整理、取得するために使用され、インデックスを最適化するとクエリのパフォーマンスが向上する可能性があります。 2)SQLとPythonに埋め込まれたプログラミング言語とSQLalchemyなどのORMツールを使用すると、操作を簡素化できます。 3)パフォーマンスの最適化には、インデックス、クエリ、キャッシュ、ライブラリ、テーブル分割、およびトランザクション管理が含まれます。

MySQLはSQLコマンドを使用してデータを管理します。 1.基本コマンドには、select、挿入、更新、削除が含まれます。 2。高度な使用には、参加、サブクエリ、および集計関数が含まれます。 3.一般的なエラーには、構文、ロジック、パフォーマンスの問題が含まれます。 4。最適化のヒントには、インデックスの使用、Select*の回避、制限の使用が含まれます。


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