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| 本文来自于编程人生,主要是在进行节点选举之后的新旧Primary节点的数据不同步。 |
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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。
官方文档上的复制集
Primary选举
复制集在初始化之后要进行Priamry选举，在获得大多数的成员投票之后的节点会成为Priamry节点，其余的成为Secondary节点
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) |
大多数的定义为N/2 + 1 N为复制集数量。当复制集的存活的数量不足大多数时，整个复制集无法选出Priamry
，复制集只提供读服务。
特殊的Secondary
Priamry的作用是将自己的数据同步给其他的Secondary。并保持最新的数据
下面是一些特殊的Secondary的节点的介绍，这些几点的主要作用是在Priamry节点主动或被动退出时，选举出新的Priamry节点
Arbiter
Arbiter节点只参与投票，不能被选为Primary，并且不从Primary同步数据。
Arbiter本身不存储数据，是非常轻量级的服务
Arbiter本身不存储数据，是非常轻量级的服务
Priority0节点的选举优先级为0，不会被选举为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。
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）。
主要作用是Delayed的节点数据比Priamry的数据落后，这样当Priamry的数据出现错误的时候，可以通过Delayed节点的数据进行恢复
数据的同步
同步的原理
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。
当然oplog的数据也不是一直在增加，当容量达到上限时，会将最旧的数据删除。
oplog的格式
| {
"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
1 i：插入操作
2 u：更新操作
3 d：删除操作
4 c：执行命令（如createDatabase，dropDatabase）
5 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
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。
例如下面的例子
| cfg
= rs.conf();
cfg.members[1].priority = 2;
rs.reconfig(cfg); |
这个例子的作用是将复制集的第二个成员的Priamry设置为2
Primary选举的选举细节
下面的几种情况会引复制集的U型安居
1.复制集被reconfig
2.Secondary节点检测到Primary宕机时，会触发新Primary的选举
3.当有Primary节点主动stepDown（主动降级为Secondary）时，也会触发新的Primary选举
Priamry的选举受到多个因素的影响 例如 点间心跳 优先级 最新的oplog时间的其他的因素
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PriAlt
text
mary，Secondary（前提是可被选为Primary）会发起新的Primary选举。
节点优先级
1.每个节点都倾向于投票给优先级最高的节点
2.优先级为0的节点不会主动发起Primary选举 也就是Priority0节点
3.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；
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.
1.Driver (客户端)可通过设置Read Preference来将读请求路由到其他的节点。
2.primary： 默认规则，所有读请求发到Primary
3.primaryPreferred： Primary优先，如果Primary不可达，请求Secondary
4.secondary： 所有的读请求都发到secondary
5.secondaryPreferred：Secondary优先，当所有Secondary不可达时，请求Primary
6.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，但是Driver可通过设置Write Concern来设置写成功的规则
例如
| db.products.insert(
{ item: "envelopes", qty : 100, type:
"Clasp" },
{ writeConcern: { w: majority, wtimeout: 5000
} }
) |
write concern规则设置写必须在大多数节点上成功，超时时间为5s。
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）
这里的异常处理主要是在进行节点选举之后的新旧Primary节点的数据不同步。要讲旧的Priamry的进行回滚部分，以保证数据集与新的Priamry一致
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