时间：2020-12-28 编辑：
MongoDB教程介绍为什么要使用复制集
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为什么要使用复制集
1.备份数据
通过自带的 mongo_dump/mongo_restore 工具也可以实现备份，但是毕竟没有复制集的自动同步备份方便。
2.故障自动转移
部署了复制集，当主节点挂了后，集群会自动投票再从节点中选举出一个新的主节点，继续提供服务。而且这一切都是自动完成的，对运维人员和开发人员是透明的。当然，发生故障了还是得人工及时处理，不要过度依赖复制集，万一都挂了，那就连喘息的时间都没有了。
3.在某些特定的场景下提高读性能
默认情况下，读和写都只能在主节点上进行。
下面是MongoDB的客户端支持5种复制集读选项：
primary：默认模式，所有的读操作都在复制集的 主节点 进行的。
primaryPreferred：在大多数情况时，读操作在 主节点 上进行，但是如果主节点不可用了，读操作就会转移到 从节点 上执行。
secondary：所有的读操作都在复制集的 从节点 上执行。
secondaryPreferred：在大多数情况下，读操作都是在 从节点 上进行的，但是当 从节点 不可用了，读操作会转移到 主节点 上进行。
nearest：读操作会在 复制集 中网络延时最小的节点上进行，与节点类型无关。
来源：http://docs.mongoing.com/manual-zh/core/re...
不推荐在从节点上进行读操作，因为从节点上的数据可能不是最新数据（主要原因）。
在从节点上进行读操作的场景很有限，官方手册中写明了适用的场景和不推荐从节点读操作的多个原因：http://docs.mongoing.com/manual-zh/core/re...
说说我自己的看法：复制集并不是为了提高读性能而存在的，除了个别场景，不推荐在从节点上进行读操作。如果想提升读性能，那么请使用索引和分片。插一句，如果数据规模不大，就没必要使用分片了。我们线上数据库中单个集合记录有将近 2 亿条，性能还比较 OK（当然，机器配置也不差，而且上面就只跑了一个 Redis 和一个 MongoDB）。
如何部署复制集
请看手册：http://docs.mongoing.com/manual-zh/tutoria...
如何在程序中使用 MongoDB 复制集故障自动转移的特性
以 PHP 的 mongo 驱动为例。
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这样配置后，如果只是其中一台 MongoDB 服务挂断后，剩余的节点会自动选举出新的主节点，程序还是可以继续正常运行。在选举的过程中，程序还是会抛出异常的，尽管选举过程很快，但是为了程序的健壮性，必须考虑异常的处理。当然，如果选举不出新的主节点，那么整个 MongoDB 就不可用了。（根据上面讲的，如果复制集的读选项是配置的 primaryPreferred。如果没有了主节点，但是从节点还可用的话，那么读操作将转移到从节点上去，这样整个 MongoDB 复制集还能提供读操作服务）
其实如果指定了复制集名 'replicaSet' => 'rs0'，那么就算不列出所有节点地址，仅写一个有效节点地址，mongo 驱动会自动获取到所有有效节点，$client->getHosts() 方法可以查看所有有效节点的地址。
但是如果你只写了一个节点地址，刚好是那个节点挂掉了，那就连不上了。所有我建议配置完整的节点地址列表。
同步的原理是什么
开启复制集后，会在 local 库下生成一个集合叫 oplog.rs，这是一个有限集合，也就是大小是固定的。每次对数据库的写操作都会被记录到这个集合里面。复制集中的节点就是通过读取其他节点上面的 oplog 来实现数据同步的。
举个例子：
用客户端向主节点添加了 100 条记录，那么 oplog 中也会有这 100 条的 insert 记录。从节点通过获取主节点的 oplog，也执行这 100 条 oplog 记录。这样，从节点也就复制了主节点的数据，实现了同步。
需要说明的是：并不是从节点只能获取主节点的 oplog。
为了提高复制的效率，复制集中所有节点之间会互相进行心跳检测（通过ping）。每个节点都可以从任何其他节点上获取oplog。
还有，用一条语句批量删除 50 条记录，并不是在 oplog 中只记录一条数据，而是记录 50 条单条删除的记录。
oplog中的每一条操作，无论是执行一次还是多次执行，对数据集的影响结果是一样的，i.e 每条oplog中的操作都是幂等的。
什么情况下需要重新同步
在上一个问题中得知：oplog 大小是固定的，而且 oplog 里面的记录数不一定和节点中的数据量成正比。那么，新记录肯定会将前面的老记录给覆盖。
如果，有天一个从节点挂了，其他节点还在正常运行，继续有写操作，oplog 继续增长。而这个挂掉的节点一直不能从其他节点那里同步最新的 oplog 记录，当其他节点的 oplog 已经发生的覆盖。即使这个从节点后来恢复了正常，也不会和其他节点保持数据一致了。因为，覆盖的就永远回不来了。
那么，这个时候就得重新同步了。恩，回不去的就永远回不去了，再找个新的重新开始吧。(逃
如何重新同步
参见：复制集成员的重新同步
什么时候应该使用投票节点
当复制集中有偶数个节点时，应该再加一个投票节点，用于打破投票僵局。
比如：我线上共有3台服务器，其中1台是作为 Web 服务器；其余2台作为 DB 服务器，各部署了1个MongoDB节点，构成了2个节点的复制集。这个时候，我并没有多余的机器了。在这个情况下，如果任意一台 DB 服务器上的 MongoDB 挂了，那么另外一台的 MongoDB 必然变为 SECONDARY 节点，那么就意味着 MongoDB 是不可用的了。为了避免这种情况，提高服务的可用性，可以在 Web 服务器上部署一个投票节点。投票节点并不存储数据，因此不能升职为 PRIMARY 节点，它对于硬件资源要求很低，并不会对 Web 服务器上的其他程序产生太大影响。这种情况下，如果任意一台 DB 服务器挂了，另外一台服务器上的 MongoDB 将成为 PRIMARY 节点，此时 MongoDB 还是依旧对外提供服务的。乘此时机，赶紧排查出故障的那台服务器的原因，尽快恢复服务。
为了让投票节点可以占用更少的资源，可以在配置文件中添加以下几个配置项：
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主从复制
master-slave 复制架构已经不推荐使用了，建议使用 replica sets 复制集架构。
参见：http://docs.mongoing.com/manual-zh/core/ma...
