这篇文章给大家介绍MongoDB中复制集的原理是什么，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

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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local.oplog.rs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capped集合，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tailable cursor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(https://docs.mongodb.org/manual/core/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rollback目录下，数据库管理员可根据需要使用mongorestore进行恢复。

关于MongoDB中复制集的原理是什么就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。

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