1、MongoDB复制集（副本集）简介

复制集模式（replicaSet mode），也叫副本集模式，指两个及以上的mongo实例组合在一起，其中一个主节点可以读写，剩下的节点可能是备节点、仲裁节点、隐藏节点等等。一般生产环境部署为3个实例组成一个复制集，常见的有PSS（主备备）模式和PSA（主备仲裁）模式。备节点不承担写任务，可以承担读任务。当主节点挂掉时，mongo的选举机制会在该复制集中的其他备节点中选出主节点。

2、复制集部署

部署复制集的方法很简单，可以采用mlaunch工具自动安装MongoDB复制集，也可以根据实际需求拉起mongo进程，然后配置复制集。在生产环境中一般会采用后者。下面我们就一起动手操作下，大致思路为：首先启动所有成员的mongo的进程，然后使用rs.initiate命令将这些进程根据配置组成一个复制集。

（1）启动所有的成员服务器，需加上-replSet参数指定复制集名称

nohup ./mongod --port 30011 --dbpath /data/db/mongodb/shard1/data1 --bind_ip 127.0.0.1,172.16.0.2 -replSet shard1 &

nohup ./mongod --port 30012 --dbpath /data/db/mongodb/shard1/data2 --bind_ip 127.0.0.1,172.16.0.2 -replSet shard1 &

nohup ./mongod --port 30013 --dbpath /data/db/mongodb/shard1/data3 --bind_ip 127.0.0.1,172.16.0.2 -replSet shard1 &

注：nohup和&的作用是拉起mongo进程后不退出。由于笔者只有一台虚拟机，所以只能通过不同的端口和目录来启动mongo进程作为演示。在真实生产环境中，一个mongod数据进程应该独占一台虚拟机。

执行上述命令后，我们得到三个mongo进程，指定的复制集名字叫“shard1”：

（2）配置复制集

①进入上述任意mongo实例

./mongo --port 30011

②定义复制集配置

var config={_id:"shard1", members:[{_id:1, host:"172.16.0.2:30011"}, {_id:2, host:"172.16.0.2:30012"}, {_id:3, host:"172.16.0.2:30013"}]}

注：配置中的_id字段就是启动mongo进程时的replSet指定的复制集名称。

③复制集初始化

rs.initiate(config)

注：只需对复制集内一个成员调用rs.initiate就可以了，该命令会自动将配置同步到其他members。复制集初始化以后，这些成员会根据配置自动选出一个主节点，然后就可以正常处理业务了。如下图所示，复制集初始化完成后，当前实例由单节点变为了SECONDARY:

（3）修改复制集配置的方法

如果要修改复制集的配置，可以使用rs.reconfig()来重新加载配置（覆盖原来的配置），原理和rs.initiate()类似。

如果是添加成员和删除成员，可以使用rs.add()和rs.remove()，当然也可以使用rs.reconfig()来实现。

（4）查看复制集信息
通过rs.status()可以查看当前复制集所有成员信息以及状态。

3、复制集选举机制和成员角色

3.1 选举机制

复制集中很重要的一个概念是“大多数（majority）原则”：选择主节点时需要由大多数节点同意；写操作备复制到大多数成员时这个写操作才是安全的。大多数被定义为“复制集中一半以上的成员”，如果复制集中有些成员挂了或者是不可用，并不会影响到“大多数”，因为大多数是基于复制集的配置来计算的。例如三个节点组成的复制集中，如果两个节点同时挂掉了，剩余的一个节点无法成为主，只能是备节点，无法承接写操作的业务。

MongoDB复制集采用大多数原则是为了防止“脑裂”，即防止少数的节点由于网络原因与大多数节点失联，然后自己选出了一个主，这样复制集就出现了双主情况，都可以写入数据，复制集的数据就会发生混乱。

每个成员在复制集中都有自己的选举权重，权重越高越容易被选为主节点。成员的权重在加入复制集时由priority参数设置。

通过思考复制集的选举规则，我们可以推理出一下两个部署MongoDB复制集时的两个基本策略：

（1）一个复制集的成员个数最好是奇数，防止两个成员拿到相同的票数而迟迟选不出主；
（2）一个复制集的最高选举权重成员最好有多个，且权重相等，防止故障恢复后又发生主备切换。比如说某权重最大的节点故障修复后重新加入到复制集，它发起了选举请求，由于它的选举权重最大，就变成了主节点，这样就多了一次主备切换，对业务会有些影响。

3.2 主节点降备

有时候为了维护，需要将主节点降备。有多种方式可以将主降为备。注意，我们无法强制将某个成员变为主节点，除非对复制集做适当的配置。

主节点降级为备节点的命令为：rs.stepDown()，不指定时间即默认为60s，在60s内该节点不能再次选为主节点。

根据之前的描述来看，可以总结出复制集发生主备切换的触发条件有：

（1）主节点上执行了rs.stepDonw()降备；
（2）主节点挂掉或失联，剩余大多数节点重新选出新主；
（3）优先级更高的节点加入了复制集中。

3.3 复制集其他成员角色

MongoDB复制集除了主节点和备节点外，还可以存在其他角色。

（1）仲裁者

仲裁者的作用就是参与选举，并不保存数据，也会成为主，也不会为客户端提供服务，它一般只是为了凑够奇数个节点，可以部署在配置较差的服务器上。如果可能，应该将仲裁节点部署在单独的故障域中，这样它就可以以“外部视角”来看待复制集中的成员了。

启动仲裁者与启动普通mongod进程的方式相同，然后使用rs.addArb()将仲裁者添加到复制集中：

rs.addArb("server-4")

也可以在成员配置中指定arbiterOnly选项，例如：

rs.add({_id:3, host:"server-4", arbiterOnly:true})

成员一旦以仲裁者身份加入到复制集中，它就永远只能是仲裁者。一个复制集内最多只能有一个仲裁者。如果有条件，尽可能在复制集中使用奇数个数据不成员，而不要使用仲裁者。例如用PSS部署模式代替PSA模式。这对于生产环境的可靠性和运维有着很重要的作用。

（2）隐藏者

为了隐藏某个服务器，可以在配置中指定hidden:true，只有选举权重为0的实例才能被掩藏。

客户端不会向隐藏成员请求数据，隐藏成员也不会作为复制源。因此，可以将不够强大的服务器隐藏起来。隐藏成员有着该复制集的全量数据，当复制集内其他成员的数据文件都被破坏了，可以通过隐藏成员上保存的数据进行环境修复。

（3）延迟复制者

数据可能会因为操作错误而遭受毁灭性破坏，可能有人在主节点上执行了误删除命令，或者刚上线的应用代码包含了致命bug，污染了所有mongo数据。为了防止这类问题，可以使用slaveDelay设置一个延迟复制者。延迟复制者的数据会比主节点延迟指定的时间，如果主节点的数据受到了破坏或者污染，可以通过延迟复制者将数据恢复到指定时间之前。

同样的，延迟复制者的选举权重必须设置为0。

（4）不创建索引者

有时，备份节点并不需要与主节点拥有相同的索引，甚至可以没有索引，可以在成员配置中指定buildIndexs:false。主要使用场景为只做数据备份或者是离线的批量任务。

同样的，不创建索引者的选举权重必须设置为0。

4 复制集数据同步

4.1 oplog简介

MongoDB复制集内成员的数据同步复制是通过一个日志来存储写操作的，这个日志就叫做oplog。oplog记录了主节点上的每一次写操作，它是一个固定集合（Capped Collection），其他节点通过查询该集合就可以同步数据。每个数据成员维护着自己的oplog，也可以作为同步源给其他成员使用。

下面是查看oplog的例子，其中op:"i"表示这是一个插入操作，是向test.foo集合中插入了一条数据。

oplog重要字段说明如下表所示：

字段	含义
ts	8字节的时间戳，由4字节unix timestamp + 4字节自增计数表示。这个值很重要，在选举新primary时，会选择ts最大的那个secondary作为新的primary。
op	1字节的操作类型，可以是如下几种情形之一： i，表示insert； u，表示update； d，表示delete； c，表示command； n，表示no op，即空操作，其会定期执行以确保时效性。
ns	操作所在namespace，由数据库名+集合名构成
o	操作所对应的document，即当前操作的内容，比如说更新操作时要更新的字段和值。
o2	仅限于update操作时，表示更新条件。

4.2 oplog的增长速度

oplog是固定大小的，它只能保存特定数据的操作日志，oplog使用空间的增长速度跟系统处理写请求的速度相当。如果单次操作影响了多个文档（比如说删除了多个文档或者更新了多个文档），则oplog就会产生多条操作日志。如果存在大批量的操作，oplog有可能很快会被写满。

在生产环境中，需要根据实际业务需求设置oplog的大小。若一个复制集上的业务量预估会很大，则需要在第一次部署生产环境的时候就将oplog设置大一些。因为后期再调整其大小会比较麻烦。一般将oplog大小设置成能够存储一天的写操作较为合理，若条件有限，至少应该保证oplog大小能够保存10小时以上的写操作。当出现数据丢失问题时，可以通过分析oplog找回数据。或者需要对复制集内某数据成员进行运维时，可以将备节点以单节点方式启动单独运维，再次加入到复制集中可以继续增量同步，不会因为主节点的oplog的时间窗口过段而被老化，防止走初始化同步消耗大量时间。

4.3 复制集数据同步过程

primary节点写入数据产生oplog，secondary通过读取primary的oplog得到复制信息，开始复制数据并且将数据写入到自己的oplog中。如果某个操作失败（只有当同步源的数据损坏或者数据与主节点不一致时才可能发生），则备节点停止从当前数据源复制数据。如果某个备节点重启了，会从上次自己最后一个oplog去主找同步点。

oplog很重要的一个特性是幂等性，即一条oplog执行多次与执行一次的效果是相等的。

4.4 复制集初始化同步

限于篇幅，此处不再赘述，大家可参考阿里专家张友东的博客：MongoDB同步原理解析。

初始化同步的注意事项有：

（1）如果要跟踪初始化同步过程，最好的方法是查询服务器日志。
（2）初始化同步操作简单，但是速度太慢，远不如从备份中恢复。
（3）克隆可能损坏同步源的工作集。实际部署后会有一个频繁使用的数据子集在内存中，执行初始化同步会强制将当前成员的所用数据分页加载到内存中，者会导致热点数据不能常驻内存，进而导致数据库请求变慢。不过对于较小的数据集合性能比较好的服务器，初始化同步是个简单易用的选项。
（4）初始化同步如果耗时太长，新成员就会与同步源脱节，导致新成员的数据同步速度赶不上同步源的变化速度。这个问题没有好的解决办法，只能在不忙的时候执行初始化同步。这是就可以看到让主节点使用足够大的oplog保持足够多的操作是很有必要的！

4.5 回滚

如果主节点执行了一次写请求后挂了，但是备节点还没有来得及复制这次操作，那么新选举出来的主节点就会漏掉这次写操作，这时就会执行回滚过程。

如果回滚的数据大于300MB，或者要回滚30分钟以上的操作，回滚就是失败。对于回滚失败的节点，必须要重新同步。这种情况最常见的原因是备节点远远落后于主节点，而这时主节点却挂了，落后很久的备节点升为了主。为了防止这种情况，要保证复制集内各个数据节点之间的网络要好，并且磁盘要足够好。

5 复制集的好处

（1）可靠性
引入复制集最开始的初衷是通过数据冗余来解决故障中断，提供不间断的数据库服务，提高产品可靠性。当主节点挂掉时，复制集剩余成员可以很快地重新选出主节点，继续提供服务。所以复制集有着与生俱来的可靠性特点。

（2）读写分离
为了防止复制集内主节点的压力过大，可以将业务中对时效性要求不高的查询业务放在备节点上执行。特别是比较复杂的聚合操作和报表统计操作，这些操作往往很耗时，放在备节点操作是个很好的选择。

（3）功能隔离
MongoDB的备份（不管采用dump方式还是拷贝原始数据文件的方式），我们可以在备节点上执行，减少主节点的压力（cpu、内存、磁盘IO等）；

复制集可以让我们很方便的对生产环境进行运维。比如说将对一个非常大的表建立索引，若以阻塞方式建立索引，那势必会阻塞正常业务；若以非阻塞方式建立索引，那建立完索引可能需要持续很长的时间。有了复制集我们就可以这样做：①将一个备节点从复制集中移除；②以单节点模式启动该节点，然后以阻塞方式快速建立完索引；③将该节点再以复制集方式启动，加入到原复制集中；④依次对所有备节点都执行这样的操作；⑤对主节点进行降备，然后再执行同样的操作。

（4）跨地区分发
复制集可以将数据分布在不同的地区，这为异地容灾提供了很便捷的方法。比如说两地三中心容灾架构，我们就可以将复制集内两个节点放在一个地区，将另一个节点放到另一个地区中。

这样部署方式要注意网络带宽，并且需考虑两地实际距离。因为一次请求往返一次，那么每增加150公里就会多1毫秒的延迟。

（5）oplog便于运维
复制集内的oplog存储了数据库最近时间段内的所有写操作，当业务出现数据异常时，通过分析oplog很可能就得到了答案，并且根据oplog也可以修复一定的数据。

6 尾声

本文给大家介绍了MongoDB复制集的安装部署、成员角色、选举机制、同步原理、特点优势等，相信大家有了一个基本的了解。在下一章我们一起学习MongoDB的分片（sharding）功能，然后搭建一个分片集群，大家可以领略到MongoDB极强的水平扩展能力。