复制集简介
mongodb复制集由一组mongod实例（进程）组成，包含一个primary节点和多个secondary节点，mongodb driver（客户端）的所有数据都写入primary，secondary从primary同步写入的数据，以保持复制集内所有成员存储相同的数据集，提供数据的高可用。
下图（图片源于mongodb官方文档）是一个典型的mongdb复制集，包含一个primary节点和2个secondary节点。
primary选举
复制集通过replsetinitiate命令（或mongo shell的rs.initiate()）进行初始化，初始化后各个成员间开始发送心跳消息，并发起priamry选举操作，获得『大多数』成员投票支持的节点，会成为primary，其余节点成为secondary。
初始化复制集
config = {
_id : "my_replica_set",
members : [
{_id : 0, host : "rs1.example.net:27017"},
{_id : 1, host : "rs2.example.net:27017"},
{_id : 2, host : "rs3.example.net:27017"},
]
}
rs.initiate(config)
『大多数』的定义
假设复制集内投票成员（后续介绍）数量为n，则大多数为 n/2 + 1，当复制集内存活成员数量不足大多数时，整个复制集将无法选举出primary，复制集将无法提供写服务，处于只读状态。
| 投票成员数 | 大多数 | 容忍失效数 |
|---|---|---|
| 1 | 1 | 0 |
| 2 | 2 | 0 |
| 3 | 2 | 1 |
| 4 | 3 | 1 |
| 5 | 3 | 2 |
| 6 | 4 | 2 |
| 7 | 4 | 3 |
通常建议将复制集成员数量设置为奇数，从上表可以看出3个节点和4个节点的复制集都只能容忍1个节点失效，从『服务可用性』的角度看，其效果是一样的。（但无疑4个节点能提供更可靠的数据存储）
特殊的secondary
正常情况下，复制集的seconary会参与primary选举（自身也可能会被选为primary），并从primary同步最新写入的数据，以保证与primary存储相同的数据。
secondary可以提供读服务，增加secondary节点可以提供复制集的读服务能力，同时提升复制集的可用性。另外，mongodb支持对复制集的secondary节点进行灵活的配置，以适应多种场景的需求。
arbiter
arbiter节点只参与投票，不能被选为primary，并且不从primary同步数据。
比如你部署了一个2个节点的复制集，1个primary，1个secondary，任意节点宕机，复制集将不能提供服务了（无法选出primary），这时可以给复制集添加一个arbiter节点，即使有节点宕机，仍能选出primary。
arbiter本身不存储数据，是非常轻量级的服务，当复制集成员为偶数时，最好加入一个arbiter节点，以提升复制集可用性。
priority0
priority0节点的选举优先级为0，不会被选举为primary
比如你跨机房a、b部署了一个复制集，并且想指定primary必须在a机房，这时可以将b机房的复制集成员priority设置为0，这样primary就一定会是a机房的成员。（注意：如果这样部署，最好将『大多数』节点部署在a机房，否则网络分区时可能无法选出primary）
vote0
mongodb 3.0里，复制集成员最多50个，参与primary选举投票的成员最多7个，其他成员（vote0）的vote属性必须设置为0，即不参与投票。
hidden
hidden节点不能被选为主（priority为0），并且对driver不可见。
因hidden节点不会接受driver的请求，可使用hidden节点做一些数据备份、离线计算的任务，不会影响复制集的服务。
delayed
delayed节点必须是hidden节点，并且其数据落后与primary一段时间（可配置，比如1个小时）。
因delayed节点的数据比primary落后一段时间，当错误或者无效的数据写入primary时，可通过delayed节点的数据来恢复到之前的时间点。
数据同步
primary与secondary之间通过oplog来同步数据，primary上的写操作完成后，会向特殊的特殊集合写入一条oplog，secondary不断的从primary取新的oplog并应用。
因oplog的数据会不断增加，local.oplog.rs被设置成为一个，当容量达到配置上限时，会将最旧的数据删除掉。另外考虑到oplog在secondary上可能重复应用，oplog必须具有幂等性，即重复应用也会得到相同的结果。
如下oplog的格式，包含ts、h、op、ns、o等字段
{
"ts" : timestamp(1446011584, 2),
"h" : numberlong("1687359108795812092"),
"v" : 2,
"op" : "i",
"ns" : "test.nosql",
"o" : { "_id" : objectid("563062c0b085733f34ab4129"), "name" : "mongodb", "score" : "100" }
}
- ts： 操作时间，当前timestamp + 计数器，计数器每秒都被重置
- h：操作的全局唯一标识
- v：oplog版本信息
- op：操作类型
- i：插入操作
- u：更新操作
- d：删除操作
- c：执行命令（如createdatabase，dropdatabase）
- n：空操作，特殊用途
- ns：操作针对的集合
- o：操作内容，如果是更新操作
- o2：操作查询条件，仅update操作包含该字段
secondary初次同步数据时，会先进行init sync，从primary（或其他数据更新的secondary）同步全量数据，然后不断通过从primary的local.oplog.rs集合里查询最新的oplog并应用到自身。
init sync过程包含如下步骤
t1时间，从primary同步所有数据库的数据（local除外），通过listdatabases + listcollections + clonecollection敏命令组合完成，假设t2时间完成所有操作。
从primary应用[t1-t2]时间段内的所有oplog，可能部分操作已经包含在步骤1，但由于oplog的幂等性，可重复应用。
根据primary各集合的index设置，在secondary上为相应集合创建index。（每个集合_id的index已在步骤1中完成）。
oplog集合的大小应根据db规模及应用写入需求合理配置，配置得太大，会造成存储空间的浪费；配置得太小，可能造成secondary的init sync一直无法成功。比如在步骤1里由于db数据太多、并且oplog配置太小，导致oplog不足以存储[t1, t2]时间内的所有oplog，这就secondary无法从primary上同步完整的数据集。
修改复制集配置
当需要修改复制集时，比如增加成员、删除成员、或者修改成员配置（如priorty、vote、hidden、delayed等属性），可通过replsetreconfig命令（rs.reconfig()）对复制集进行重新配置。
比如将复制集的第2个成员priority设置为2，可执行如下命令
cfg = rs.conf(); cfg.members[1].priority = 2; rs.reconfig(cfg);
细说primary选举
primary选举除了在复制集初始化时发生，还有如下场景
- 复制集被reconfig
- secondary节点检测到primary宕机时，会触发新primary的选举
- 当有primary节点主动stepdown（主动降级为secondary）时，也会触发新的primary选举
primary的选举受节点间心跳、优先级、最新的oplog时间等多种因素影响。
节点间心跳
复制集成员间默认每2s会发送一次心跳信息，如果10s未收到某个节点的心跳，则认为该节点已宕机；如果宕机的节点为primary，secondary（前提是可被选为primary）会发起新的primary选举。
节点优先级
- 每个节点都倾向于投票给优先级最高的节点
- 优先级为0的节点不会主动发起primary选举
- 当primary发现有优先级更高secondary，并且该secondary的数据落后在10s内，则primary会主动降级，让优先级更高的secondary有成为primary的机会。
optime
拥有最新optime（最近一条oplog的时间戳）的节点才能被选为主。
网络分区
只有更大多数投票节点间保持网络连通，才有机会被选primary；如果primary与大多数的节点断开连接，primary会主动降级为secondary。当发生网络分区时，可能在短时间内出现多个primary，故driver在写入时，最好设置『大多数成功』的策略，这样即使出现多个primary，也只有一个primary能成功写入大多数。
复制集的读写设置
read preference
默认情况下，复制集的所有读请求都发到primary，driver可通过设置read preference来将读请求路由到其他的节点。
- primary： 默认规则，所有读请求发到primary
- primarypreferred： primary优先，如果primary不可达，请求secondary
- secondary： 所有的读请求都发到secondary
- secondarypreferred：secondary优先，当所有secondary不可达时，请求primary
- nearest：读请求发送到最近的可达节点上（通过ping探测得出最近的节点）
write concern
默认情况下，primary完成写操作即返回，driver可通过设置[write concern()来设置写成功的规则。
如下的write concern规则设置写必须在大多数节点上成功，超时时间为5s。
db.products.insert(
{ item: "envelopes", qty : 100, type: "clasp" },
{ writeconcern: { w: majority, wtimeout: 5000 } }
)
上面的设置方式是针对单个请求的，也可以修改副本集默认的write concern，这样就不用每个请求单独设置。
cfg = rs.conf()
cfg.settings = {}
cfg.settings.getlasterrordefaults = { w: "majority", wtimeout: 5000 }
rs.reconfig(cfg)
异常处理（rollback）
当primary宕机时，如果有数据未同步到secondary，当primary重新加入时，如果新的primary上已经发生了写操作，则旧primary需要回滚部分操作，以保证数据集与新的primary一致。
旧primary将回滚的数据写到单独的下，数据库管理员可根据需要使用mongorestore进行恢复。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
