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。

웹 응용 프로그램에서 MySQL의 주요 역할은 데이터를 저장하고 관리하는 것입니다. 1. MySQL은 사용자 정보, 제품 카탈로그, 트랜잭션 레코드 및 기타 데이터를 효율적으로 처리합니다. 2. SQL 쿼리를 통해 개발자는 데이터베이스에서 정보를 추출하여 동적 컨텐츠를 생성 할 수 있습니다. 3.mysql은 클라이언트-서버 모델을 기반으로 작동하여 허용 가능한 쿼리 속도를 보장합니다.

MySQL 데이터베이스를 구축하는 단계에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 및 테이블 작성, 2. 데이터 삽입 및 3. 쿼리를 수행하십시오. 먼저 CreateAbase 및 CreateTable 문을 사용하여 데이터베이스 및 테이블을 작성한 다음 InsertInto 문을 사용하여 데이터를 삽입 한 다음 최종적으로 SELECT 문을 사용하여 데이터를 쿼리하십시오.

MySQL은 사용하기 쉽고 강력하기 때문에 초보자에게 적합합니다. 1.MySQL은 관계형 데이터베이스이며 CRUD 작업에 SQL을 사용합니다. 2. 설치가 간단하고 루트 사용자 비밀번호를 구성해야합니다. 3. 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택하여 데이터 작업을 수행하십시오. 4. Orderby, Where and Join은 복잡한 쿼리에 사용될 수 있습니다. 5. 디버깅은 구문을 확인하고 쿼리를 분석하기 위해 설명을 사용해야합니다. 6. 최적화 제안에는 인덱스 사용, 올바른 데이터 유형 선택 및 우수한 프로그래밍 습관이 포함됩니다.

MySQL은 다음과 같은 초보자에게 적합합니다. 1) 설치 및 구성이 쉽고, 2) 풍부한 학습 리소스, 3) 직관적 인 SQL 구문, 4) 강력한 도구 지원. 그럼에도 불구하고 초보자는 데이터베이스 디자인, 쿼리 최적화, 보안 관리 및 데이터 백업과 같은 과제를 극복해야합니다.

예, sqlisaprogramminglanguages-pecializedfordatamanagement.1) 그것은 초점을 맞추고, 초점을 맞추고, 초점을 맞추고, sqlisessentialforquerying, 삽입, 업데이트 및 adletingdataindataindationaldatabase.3) weburer infriendly, itrequires-quirestoamtoavase

산성 속성에는 원자력, 일관성, 분리 및 내구성이 포함되며 데이터베이스 설계의 초석입니다. 1. 원자력은 거래가 완전히 성공적이거나 완전히 실패하도록합니다. 2. 일관성은 거래 전후에 데이터베이스가 일관성을 유지하도록합니다. 3. 격리는 거래가 서로를 방해하지 않도록합니다. 4. 지속성은 거래 제출 후 데이터가 영구적으로 저장되도록합니다.

MySQL은 데이터베이스 관리 시스템 (DBMS) 일뿐 만 아니라 프로그래밍 언어와 밀접한 관련이 있습니다. 1) DBMS로서 MySQL은 데이터를 저장, 구성 및 검색하는 데 사용되며 인덱스 최적화는 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) SQL과 같은 ORM 도구를 사용하여 Python에 내장 된 SQL과 프로그래밍 언어를 결합하면 작업을 단순화 할 수 있습니다. 3) 성능 최적화에는 인덱싱, 쿼리, 캐싱, 라이브러리 및 테이블 부서 및 거래 관리가 포함됩니다.

MySQL은 SQL 명령을 사용하여 데이터를 관리합니다. 1. 기본 명령에는 선택, 삽입, 업데이트 및 삭제가 포함됩니다. 2. 고급 사용에는 조인, 하위 쿼리 및 집계 함수가 포함됩니다. 3. 일반적인 오류에는 구문, 논리 및 성능 문제가 포함됩니다. 4. 최적화 팁에는 인덱스 사용, 선택*을 피하고 한계 사용이 포함됩니다.


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