| 投票成員數 | 大多數 | 容忍失效數 |
|---|---|---|
| 1 | 1 | 0 |
| 2 | 2 | 0 |
| 3 | 2 | 1 |
| 4 | 3 | 1 |
| 5 | 3 | 2 |
| 6 | 4 | 2 |
| 7 | 4 | 3 |
通常建議將復制集成員數量設置為奇數，從上表可以看出3個節點和4個節點的復制集都只能容忍1個節點失效，從『服務可用性』的角度看，其效果是一樣的。（但無疑4個節點能提供更可靠的數據存儲）
特殊的Secondary
正常情況下，復制集的Seconary會參與Primary選舉（自身也可能會被選為Primary），并從Primary同步最新寫入的數據，以保證與Primary存儲相同的數據。
Secondary可以提供讀服務，增加Secondary節點可以提供復制集的讀服務能力，同時提升復制集的可用性。另外，Mongodb支持對復制集的Secondary節點進行靈活的配置，以適應多種場景的需求。
Arbiter
Arbiter節點只參與投票，不能被選為Primary，并且不從Primary同步數據。
比如你部署了一個2個節點的復制集，1個Primary，1個Secondary，任意節點宕機，復制集將不能提供服務了（無法選出Primary），這時可以給復制集添加一個Arbiter節點，即使有節點宕機，仍能選出Primary。
Arbiter本身不存儲數據，是非常輕量級的服務，當復制集成員為偶數時，最好加入一個Arbiter節點，以提升復制集可用性。
Priority0
Priority0節點的選舉優先級為0，不會被選舉為Primary
比如你跨機房A、B部署了一個復制集，并且想指定Primary必須在A機房，這時可以將B機房的復制集成員Priority設置為0，這樣Primary就一定會是A機房的成員。（注意：如果這樣部署，最好將『大多數』節點部署在A機房，否則網絡分區時可能無法選出Primary）
Vote0
Mongodb 3.0里，復制集成員最多50個，參與Primary選舉投票的成員最多7個，其他成員（Vote0）的vote屬性必須設置為0，即不參與投票。
Hidden
Hidden節點不能被選為主（Priority為0），并且對Driver不可見。
因Hidden節點不會接受Driver的請求，可使用Hidden節點做一些數據備份、離線計算的任務，不會影響復制集的服務。
Delayed
Delayed節點必須是Hidden節點，并且其數據落后與Primary一段時間（可配置，比如1個小時）。
因Delayed節點的數據比Primary落后一段時間，當錯誤或者無效的數據寫入Primary時，可通過Delayed節點的數據來恢復到之前的時間點。
數據同步
Primary與Secondary之間通過oplog來同步數據，Primary上的寫操作完成后，會向特殊的local.oplog.rs特殊集合寫入一條oplog，Secondary不斷的從Primary取新的oplog并應用。
因oplog的數據會不斷增加，local.oplog.rs被設置成為一個capped集合，當容量達到配置上限時，會將最舊的數據刪除掉。另外考慮到oplog在Secondary上可能重復應用，oplog必須具有冪等性，即重復應用也會得到相同的結果。
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" }
}
Secondary初次同步數據時，會先進行init sync，從Primary（或其他數據更新的Secondary）同步全量數據，然后不斷通過tailable cursor從Primary的local.oplog.rs集合里查詢最新的oplog并應用到自身。
init sync過程包含如下步驟
T1時間，從Primary同步所有數據庫的數據（local除外），通過listDatabases + listCollections + cloneCollection敏命令組合完成，假設T2時間完成所有操作。
從Primary應用[T1-T2]時間段內的所有oplog，可能部分操作已經包含在步驟1，但由于oplog的冪等性，可重復應用。
根據Primary各集合的index設置，在Secondary上為相應集合創建index。（每個集合_id的index已在步驟1中完成）。
oplog集合的大小應根據DB規模及應用寫入需求合理配置，配置得太大，會造成存儲空間的浪費；配置得太小，可能造成Secondary的init sync一直無法成功。比如在步驟1里由于DB數據太多、并且oplog配置太小，導致oplog不足以存儲[T1, T2]時間內的所有oplog，這就Secondary無法從Primary上同步完整的數據集。
修改復制集配置
當需要修改復制集時，比如增加成員、刪除成員、或者修改成員配置（如priorty、vote、hidden、delayed等屬性），可通過replSetReconfig命令（rs.reconfig()）對復制集進行重新配置。
比如將復制集的第2個成員Priority設置為2，可執行如下命令
cfg = rs.conf(); cfg.members[1].priority = 2; rs.reconfig(cfg);
細說Primary選舉
Primary選舉除了在復制集初始化時發生，還有如下場景
Primary的選舉受節點間心跳、優先級、最新的oplog時間等多種因素影響。
節點間心跳
復制集成員間默認每2s會發送一次心跳信息，如果10s未收到某個節點的心跳，則認為該節點已宕機；如果宕機的節點為Primary，Secondary（前提是可被選為Primary）會發起新的Primary選舉。
節點優先級
Optime
擁有最新optime（最近一條oplog的時間戳）的節點才能被選為主。
網絡分區
只有更大多數投票節點間保持網絡連通，才有機會被選Primary；如果Primary與大多數的節點斷開連接，Primary會主動降級為Secondary。當發生網絡分區時，可能在短時間內出現多個Primary，故Driver在寫入時，最好設置『大多數成功』的策略，這樣即使出現多個Primary，也只有一個Primary能成功寫入大多數。
復制集的讀寫設置
Read Preference
默認情況下，復制集的所有讀請求都發到Primary，Driver可通過設置Read Preference來將讀請求路由到其他的節點。
Write Concern
默認情況下，Primary完成寫操作即返回，Driver可通過設置[Write Concern(https://docs.mongodb.org/manual/core/write-concern/)來設置寫成功的規則。
如下的write concern規則設置寫必須在大多數節點上成功，超時時間為5s。
db.products.insert(
{ item: "envelopes", qty : 100, type: "Clasp" },
{ writeConcern: { w: majority, wtimeout: 5000 } }
)
上面的設置方式是針對單個請求的，也可以修改副本集默認的write concern，這樣就不用每個請求單獨設置。
cfg = rs.conf()
cfg.settings = {}
cfg.settings.getLastErrorDefaults = { w: "majority", wtimeout: 5000 }
rs.reconfig(cfg)
異常處理（rollback）
當Primary宕機時，如果有數據未同步到Secondary，當Primary重新加入時，如果新的Primary上已經發生了寫操作，則舊Primary需要回滾部分操作，以保證數據集與新的Primary一致。
舊Primary將回滾的數據寫到單獨的rollback目錄下，數據庫管理員可根據需要使用mongorestore進行恢復。
以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
