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MongoDB复制集
复制集架构
在生产环境中，不建议使用单机版的MongoDB服务器。原因如下：
- 单机版的MongoDB无法保证可靠性，一旦进程发生故障或是服务器宕机，业务将直接不可用。
- 一旦服务器上的磁盘损坏，数据会直接丢失，而此时并没有任何副本可用。
Mongodb复制集（Replication Set）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。复制集提供冗余和高可用性，是所有生产部署的基础。它的现实依赖于两个方面的功能:
- 数据写入时将数据迅速复制到另一个独立节点上
- 在接受写入的节点发生故障时自动选举出一个新的替代节点
在实现高可用的同时，复制集实现了其他几个附加作用:
- 数据分发: 将数据从一个区域复制到另一个区域，减少另一个区域的读延迟
- 读写分离: 不同类型的压力分别在不同的节点上执行
- 异地容灾: 在数据中心故障时候快速切换到异地
早期版本的MongoDB使用了一种Master-Slave的架构，该做法在MongoDB 3.4版本之后已经废弃。
三节点复制集模式
常见的复制集架构由3个成员节点组成，其中存在几种不同的模式。
PSS模式（官方推荐模式）
PSS模式由一个主节点和两个备节点所组成，即Primary+Secondary+Secondary。
此模式始终提供数据集的两个完整副本，如果主节点不可用，则复制集选择备节点作为主节点并继续正常操作。旧的主节点在可用时重新加入复制集。
PSA模式
PSA模式由一个主节点、一个备节点和一个仲裁者节点组成，即Primary+Secondary+Arbiter
其中，Arbiter节点不存储数据副本，也不提供业务的读写操作。Arbiter节点发生故障不影响业务，仅影响选举投票。此模式仅提供数据的一个完整副本，如果主节点不可用，则复制集将选择备节点作为主节点。
典型三节点复制集环境搭建
即使暂时只有一台服务器，也要以单节点模式启动复制集
- 单机多实例启动复制集
- 单节点启动复制集
复制集注意事项
关于硬件:
- 因为正常的复制集节点都有可能成为主节点，它们的地位是一样的，因此硬件配置上必须一致;
- 为了保证节点不会同时宕机，各节点使用的硬件必须具有独立性。
关于软件:
- 复制集各节点软件版本必须一致，以避免出现不可预知的问题。
- 增加节点不会增加系统写性能
环境准备
- 安装 MongoDB并配置好环境变量
- 确保有 10GB 以上的硬盘空间
准备配置文件
复制集的每个mongod进程应该位于不同的服务器。我们现在在一台机器上运行3个进程，因此要为它们各自配置：
- 不同的端口（28017/28018/28019）
- 不同的数据目录
yaml
mkdir -p /data/db{1,2,3} - 不同日志文件路径(例如：/data/db1/mongod.log)
创建配置文件/data/db1/mongod.conf，内容如下：
yaml
# /data/db1/mongod.conf
systemLog:
destination: file
path: /data/db1/mongod.log # log path
logAppend: true
storage:
dbPath: /data/db1 # data directory
net:
bindIp: 0.0.0.0
port: 28017 # port
replication:
replSetName: rs0
processManagement:
fork: true参考上面配置修改端口，路径，依次配置db2，db3。注意必须是yaml格式
**启动 MongoDB 进程
yaml
mongod -f /data/db1/mongod.conf
mongod -f /data/db2/mongod.conf
mongod -f /data/db3/mongod.conf注意：如果启用了 SELinux，可能阻止上述进程启动。简单起见请关闭 SELinux。
yaml
# 永久关闭,将SELINUX=enforcing改为SELINUX=disabled,设置后需要重启才能生效
vim /etc/selinux/config
# 查看SELINUX
/usr/sbin/sestatus -v配置复制集
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。
- 方法1
yaml
# mongo --port 28017
# 初始化复制集
> rs.initiate()
# 将其余成员添加到复制集
> rs.add("192.168.65.174:28018")
> rs.add("192.168.65.174:28019")- 方法2
yaml
# mongo --port 28017
# 初始化复制集
> rs.initiate({
_id: "rs0",
members: [{
_id: 0,
host: "192.168.65.174:28017"
},{
_id: 1,
host: "192.168.65.174:28018"
},{
_id: 2,
host: "192.168.65.174:28019"
}]
})验证
MongoDB 主节点进行写入
yaml
# mongo --port 28017
rs0:PRIMARY> db.user.insert([{name:"fox"},{name:"monkey"}])MongoDB 从节点进行读
yaml
# mongo --port 28018
# 指定从节点可读
rs0:SECONDARY> rs.secondaryOk()
rs0:SECONDARY> db.user.find()复制集状态查询
- 查看复制集整体状态：
yaml
rs.status()可查看各成员当前状态，包括是否健康，是否在全量同步，心跳信息，增量同步信息， 选举信息，上一次的心跳时间等。
members一列体现了所有复制集成员的状态，主要如下：
health：成员是否健康，通过心跳进行检测。
state/stateStr：成员的状态，PRIMARY表示主节点，而SECONDARY则表示备节点，如果节点出现故障，则可能出现一些其他的状态，例如RECOVERY。
uptime：成员的启动时间。
optime/optimeDate：成员最后一条同步oplog的时间。
optimeDurable/optimeDurableDate：成员最后一条同步oplog的时间。
pingMs：成员与当前节点的ping时延。
syncingTo：成员的同步来源。
- 查看当前节点角色：
yaml
db.isMaster()除了当前节点角色信息，是一个更精简化的信息，也返回整个复制集的成员列表，真正的Primary是谁，协议相关的配置信息等，Driver 在首次连接复制集时会发送该命令。
**Mongo Shell复制集命令
| 命令 | 描述 |
|---|---|
| rs.add() | 为复制集新增节点 |
| rs.addArb() | 为复制集新增一个 arbiter |
| rs.conf() | 返回复制集配置信息 |
| rs.freeze() | 防止当前节点在一段时间内选举成为主节点 |
| rs.help() | 返回 replica set 的命令帮助 |
| rs.initiate() | 初始化一个新的复制集 |
| rs.printReplicationInfo() | 以主节点的视角返回复制的状态报告 |
| rs.printSecondaryReplicationInfo() | 以从节点的视角返回复制状态报告 |
| rs.reconfig() | 通过重新应用复制集配置来为复制集更新配置 |
| rs.remove() | 从复制集中移除一个节点 |
| rs.secondaryOk() | 为当前的连接设置 从节点可读 |
| rs.status() | 返回复制集状态信息。 |
| rs.stepDown() | 让当前的 primary 变为从节点并触发 election |
| rs.syncFrom() | 设置复制集节点从哪个节点处同步数据，将会覆盖默认选取逻辑 |
使用mtools创建复制集
yaml
文档：使用mtools搭建MongoDB复制集和分片集?..
链接：http://note.youdao.com/noteshare?id=3c02251c8b4a8bfc98ab392146aa8222&sub=9E0834FE787F413E8EBA774596AB3999
#准备复制集使用的工作目录
mkdir -p /data/mongo
cd /data/mongo
#初始化3节点复制集
mlaunch init --replicaset --nodes 3端口默认从27017开始，依次为2017，27018，27019
安全认证
创建用户
在主节点服务器上，启动mongo
yaml
use admin
#创建用户
db.createUser( {
user: "fox",
pwd: "fox",
roles: [ { role: "clusterAdmin", db: "admin" } ,
{ role: "userAdminAnyDatabase", db: "admin"},
{ role: "userAdminAnyDatabase", db: "admin"},
{ role: "readWriteAnyDatabase", db: "admin"}]
})
**创建keyFile文件
keyFile文件的作用： 集群之间的安全认证，增加安全认证机制KeyFile（开启keyfile认证就默认开启了auth认证了）。
yaml
#mongo.key采用随机算法生成，用作节点内部通信的密钥文件。
openssl rand -base64 756 > /data/mongo.key
#权限必须是600
chmod 600 /data/mongo.key 注意：创建keyFile前，需要先停掉复制集中所有主从节点的mongod服务，然后再创建，否则有可能出现服务启动不了的情况。
将主节点中的keyfile文件拷贝到复制集其他从节点服务器中，路径地址对应mongo.conf配置文件中的keyFile字段地址，并设置keyfile权限为600
启动mongod
yaml
# 启动mongod
mongod -f /data/db1/mongod.conf --keyFile /data/mongo.key
mongod -f /data/db2/mongod.conf --keyFile /data/mongo.key
mongod -f /data/db3/mongod.conf --keyFile /data/mongo.key测试
yaml
#进入主节点
mongo --port 28017
yaml
#进入主节点
mongo --port 28017 -ufox -pfox --authenticationDatabase=admin
复制集连接方式
方式一：直接连接 Primary 节点，正常情况下可读写 MongoDB，但主节点故障切换后，无法正常访问
方式二（强烈推荐）：通过高可用 Uri 的方式连接 MongoDB，当 Primary 故障切换后，MongoDB Driver 可自动感知并把流量路由到新的 Primary 节点
**springboot操作复制集配置
yaml
spring:
data:
mongodb:
uri: mongodb://fox:fox@192.168.65.174:28017,192.168.65.174:28018,192.168.65.174:28019/test?authSource=admin&replicaSet=rs0复制集成员角色
复制集里面有多个节点，每个节点拥有不同的职责。
在看成员角色之前，先了解两个重要属性：
属性一：Priority = 0
当 Priority 等于 0 时，它不可以被复制集选举为主，Priority 的值越高，则被选举为主的概率更大。通常，在跨机房方式下部署复制集可以使用该特性。假设使用了机房A和机房B，由于主要业务与机房A更近，则可以将机房B的复制集成员Priority设置为0，这样主节点就一定会是A机房的成员。
属性二：Vote = 0
不可以参与选举投票，此时该节点的 Priority 也必须为 0，即它也不能被选举为主。由于一个复制集中最多只有7个投票成员，因此多出来的成员则必须将其vote属性值设置为0，即这些成员将无法参与投票。
成员角色
- Primary：主节点，其接收所有的写请求，然后把修改同步到所有备节点。一个复制集只能有一个主节点，当主节点"挂掉"后，其他节点会重新选举出来一个主节点。
- Secondary：备节点，与主节点保持同样的数据集。当主节点"挂掉"时，参与竞选主节点。分为以下三个不同类型：
- Hidden = false：正常的只读节点，是否可选为主，是否可投票，取决于 Priority，Vote 的值；
- Hidden = true：隐藏节点，对客户端不可见， 可以参与选举，但是 Priority 必须为 0，即不能被提升为主。 由于隐藏节点不会接受业务访问，因此可通过隐藏节点做一些数据备份、离线计算的任务，这并不会影响整个复制集。
- Delayed ：延迟节点，必须同时具备隐藏节点和Priority0的特性，会延迟一定的时间（SlaveDelay 配置决定）从上游复制增量，常用于快速回滚场景。
- Arbiter：仲裁节点，只用于参与选举投票，本身不承载任何数据，只作为投票角色。比如你部署了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。
配置隐藏节点
很多情况下将节点设置为隐藏节点是用来协助 delayed members 的。如果我们仅仅需要防止该节点成为主节点，我们可以通过 priority 0 member 来实现。
yaml
cfg = rs.conf()
cfg.members[1].priority = 0
cfg.members[1].hidden = true
rs.reconfig(cfg)设置完毕后，该从节点的优先级将变为 0 来防止其升职为主节点，同时其也是对应用程序不可见的。在其他节点上执行 db.isMaster() 将不会显示隐藏节点。
配置延时节点
当我们配置一个延时节点的时候，复制过程与该节点的 oplog 都将延时。延时节点中的数据集将会比复制集中主节点的数据延后。举个例子，现在是09：52，如果延时节点延后了1小时，那么延时节点的数据集中将不会有08：52之后的操作。
yaml
cfg = rs.conf()
cfg.members[1].priority = 0
cfg.members[1].hidden = true
#延迟1分钟
cfg.members[1].slaveDelay = 60
rs.reconfig(cfg)查看复制延迟
如果希望查看当前节点oplog的情况，则可以使用rs.printReplicationInfo()命令
这里清晰地描述了oplog的大小、最早一条oplog以及最后一条oplog的产生时间，log length start to end所指的是一个复制窗口（时间差）。通常在oplog大小不变的情况下，业务写操作越频繁，复制窗口就会越短。
在节点上执行rs.printSecondaryReplicationInfo()命令，可以一并列出所有备节点成员的同步延迟情况
添加投票节点
yaml
# 为仲裁节点创建数据目录，存放配置数据。该目录将不保存数据集
mkdir /data/arb
# 启动仲裁节点，指定数据目录和复制集名称
mongod --port 30000 --dbpath /data/arb --replSet rs0
# 进入mongo shell,添加仲裁节点到复制集
rs.addArb("ip:30000")移除复制集节点
使用 rs.remove() 来移除节点
yaml
# 1.关闭节点实例
# 2.连接主节点，执行下面命令
rs.remove("ip:port")通过 rs.reconfig() 来移除节点
yaml
# 1.关闭节点实例
# 2.连接主节点，执行下面命令
cfg = rs.conf()
cfg.members.splice(2,1) #从2开始移除1个元素
rs.reconfig(cfg)更改复制集节点
yaml
cfg = rs.conf()
cfg.members[0].host = "ip:port"
rs.reconfig(cfg)复制集高可用
复制集选举
MongoDB的复制集选举使用Raft算法（https://raft.github.io/）来实现，选举成功的必要条件是大多数投票节点存活。在具体的实现中，MongoDB对raft协议添加了一些自己的扩展，这包括：
- 支持chainingAllowed链式复制，即备节点不只是从主节点上同步数据，还可以选择一个离自己最近（心跳延时最小）的节点来复制数据。
- 增加了预投票阶段，即preVote，这主要是用来避免网络分区时产生Term(任期)值激增的问题
- 支持投票优先级，如果备节点发现自己的优先级比主节点高，则会主动发起投票并尝试成为新的主节点。
一个复制集最多可以有50 个成员，但只有 7 个投票成员。这是因为一旦过多的成员参与数据复制、投票过程，将会带来更多可靠性方面的问题。
| 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 |
当复制集内存活的成员数量不足大多数时，整个复制集将无法选举出主节点，此时无法提供写服务，这些节点都将处于只读状态。此外，如果希望避免平票结果的产生，最好使用奇数个节点成员，比如3个或5个。当然，在MongoDB复制集的实现中，对于平票问题已经提供了解决方案：
- 为选举定时器增加少量的随机时间偏差，这样避免各个节点在同一时刻发起选举，提高成功率。
- 使用仲裁者角色，该角色不做数据复制，也不承担读写业务，仅仅用来投票。
自动故障转移
在故障转移场景中，我们所关心的问题是：
- 备节点是怎么感知到主节点已经发生故障的？
- 如何降低故障转移对业务产生的影响？
一个影响检测机制的因素是心跳，在复制集组建完成之后，各成员节点会开启定时器，持续向其他成员发起心跳，这里涉及的参数为heartbeatIntervalMillis，即心跳间隔时间，默认值是2s。如果心跳成功，则会持续以2s的频率继续发送心跳；如果心跳失败，则会立即重试心跳，一直到心跳恢复成功。
另一个重要的因素是选举超时检测，一次心跳检测失败并不会立即触发重新选举。实际上除了心跳，成员节点还会启动一个选举超时检测定时器，该定时器默认以10s的间隔执行，具体可以通过electionTimeoutMillis参数指定：
- 如果心跳响应成功，则取消上一次的electionTimeout调度（保证不会发起选举），并发起新一轮electionTimeout调度。
- 如果心跳响应迟迟不能成功，那么electionTimeout任务被触发，进而导致备节点发起选举并成为新的主节点。
在MongoDB的实现中，选举超时检测的周期要略大于electionTimeoutMillis设定。该周期会加入一个随机偏移量，大约在10～11.5s，如此的设计是为了错开多个备节点主动选举的时间，提升成功率。
因此，在electionTimeout任务中触发选举必须要满足以下条件：
（1）当前节点是备节点。
（2）当前节点具备选举权限。
（3）在检测周期内仍然没有与主节点心跳成功。
**业务影响评估
- 在复制集发生主备节点切换的情况下，会出现短暂的无主节点阶段，此时无法接受业务写操作。如果是因为主节点故障导致的切换，则对于该节点的所有读写操作都会产生超时。如果使用MongoDB 3.6及以上版本的驱动，则可以通过开启retryWrite来降低影响。
yaml
# MongoDB Drivers 启用可重试写入
mongodb://localhost/?retryWrites=true
# mongo shell
mongo --retryWrites- 如果主节点属于强制掉电，那么整个Failover过程将会变长，很可能需要在Election定时器超时后才被其他节点感知并恢复，这个时间窗口一般会在12s以内。然而实际上，对于业务呼损的考量还应该加上客户端或mongos对于复制集角色的监视和感知行为（真实的情况可能需要长达30s以上）。
- 对于非常重要的业务，建议在业务层面做一些防护策略，比如设计重试机制。
思考：如何优雅的重启复制集？
如果想不丢数据重启复制集，更优雅的打开方式应该是这样的：
-
逐个重启复制集里所有的Secondary节点
-
对Primary发送rs.stepDown()命令，等待primary降级为Secondary
-
重启降级后的Primary
复制集数据同步机制
在复制集架构中，主节点与备节点之间是通过oplog来同步数据的，这里的oplog是一个特殊的固定集合，当主节点上的一个写操作完成后，会向oplog集合写入一条对应的日志，而备节点则通过这个oplog不断拉取到新的日志，在本地进行回放以达到数据同步的目的。
什么是oplog
- MongoDB oplog 是 Local 库下的一个集合，用来保存写操作所产生的增量日志（类似于 MySQL 中 的 Binlog）。
- 它是一个 Capped Collection（固定集合），即超出配置的最大值后，会自动删除最老的历史数据，MongoDB 针对 oplog 的删除有特殊优化，以提升删除效率。
- 主节点产生新的 oplog Entry，从节点通过复制 oplog 并应用来保持和主节点的状态一致；
查看oplog
yaml
use local
db.oplog.rs.find().sort({$natural:-1}).pretty()local.system.replset：用来记录当前复制集的成员。
local.startup_log：用来记录本地数据库的启动日志信息。
local.replset.minvalid：用来记录复制集的跟踪信息，如初始化同步需要的字段。
ts： 操作时间，当前timestamp + 计数器，计数器每秒都被重置
v：oplog版本信息
op：操作类型:
i：插⼊操作
u：更新操作
d：删除操作
c：执⾏命令（如createDatabase，dropDatabase）
n：空操作，特殊⽤途
ns：操作针对的集合
o：操作内容
o2：操作查询条件，仅update操作包含该字段
ts字段描述了oplog产生的时间戳，可称之为optime。optime是备节点实现增量日志同步的关键，它保证了oplog是节点有序的，其由两部分组成：
- 当前的系统时间，即UNIX时间至现在的秒数，32位。
- 整数计时器，不同时间值会将计数器进行重置，32位。
optime属于BSON的Timestamp类型，这个类型一般在MongoDB内部使用。既然oplog保证了节点级有序，那么备节点便可以通过轮询的方式进行拉取，这里会用到可持续追踪的游标（tailable cursor）技术。
每个备节点都分别维护了自己的一个offset，也就是从主节点拉取的最后一条日志的optime，在执行同步时就通过这个optime向主节点的oplog集合发起查询。为了避免不停地发起新的查询链接，在启动第一次查询后可以将cursor挂住（通过将cursor设置为tailable）。这样只要oplog中产生了新的记录，备节点就能使用同样的请求通道获得这些数据。tailable cursor只有在查询的集合为固定集合时才允许开启。
**oplog集合的大小
oplog集合的大小可以通过参数replication.oplogSizeMB设置，对于64位系统来说，oplog的默认值为：
yaml
oplogSizeMB = min(磁盘可用空间*5%，50GB)对于大多数业务场景来说，很难在一开始评估出一个合适的oplogSize，所幸的是MongoDB在4.0版本之后提供了
yaml
# 将复制集成员的oplog大小修改为60g 指定大小必须大于990M
db.adminCommand({replSetResizeOplog: 1, size: 60000})
# 查看oplog大小
use local
db.oplog.rs.stats().maxSize幂等性
每一条oplog记录都描述了一次数据的原子性变更，对于oplog来说，必须保证是幂等性的。也就是说，对于同一个oplog，无论进行多少次回放操作，数据的最终状态都会保持不变。某文档x字段当前值为100，用户向Primary发送一条{KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '}' at position 12: inc: {x: 1}}̲，记录oplog时会转化为一条...set: {x: 101}的操作，才能保证幂等性。
幂等性的代价
简单元素的操作，$inc 转化为 $set并没有什么影响，执行开销上也差不多，但当遇到数组元素操作时，情况就不一样了。
测试
yaml
db.coll.insert({_id:1,x:[1,2,3]})在数组尾部push 2个元素，查看oplog发现 p u s h 操作被转换为了 push操作被转换为了 push操作被转换为了set操作（设置数组指定位置的元素为某个值）
yaml
rs0:PRIMARY> db.coll.update({_id: 1}, {$push: {x: { $each: [4, 5] }}})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
rs0:PRIMARY> db.coll.find()
{ "_id" : 1, "x" : [ 1, 2, 3, 4, 5 ] }
rs0:PRIMARY> use local
switched to db local
rs0:PRIMARY> db.oplog.rs.find({ns:"test.coll"}).sort({$natural:-1}).pretty()
{
"op" : "u",
"ns" : "test.coll",
"ui" : UUID("69c871e8-8f99-4734-be5f-c9c5d8565198"),
"o" : {
"$v" : 1,
"$set" : {
"x.3" : 4,
"x.4" : 5
}
},
"o2" : {
"_id" : 1
},
"ts" : Timestamp(1646223051, 1),
"t" : NumberLong(4),
"v" : NumberLong(2),
"wall" : ISODate("2022-03-02T12:10:51.882Z")
}p u s h 转换为带具体位置的 push转换为带具体位置的 push转换为带具体位置的set开销上也差不多，但接下来再看看往数组的头部添加2个元素
yaml
rs0:PRIMARY> use test
switched to db test
rs0:PRIMARY> db.coll.update({_id: 1}, {$push: {x: { $each: [6, 7], $position: 0 }}})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
rs0:PRIMARY> db.coll.find()
{ "_id" : 1, "x" : [ 6, 7, 1, 2, 3, 4, 5 ] }
rs0:PRIMARY> use local
switched to db local
rs0:PRIMARY> db.oplog.rs.find({ns:"test.coll"}).sort({$natural:-1}).pretty()
{
"op" : "u",
"ns" : "test.coll",
"ui" : UUID("69c871e8-8f99-4734-be5f-c9c5d8565198"),
"o" : {
"$v" : 1,
"$set" : {
"x" : [
6,
7,
1,
2,
3,
4,
5
]
}
},
"o2" : {
"_id" : 1
},
"ts" : Timestamp(1646223232, 1),
"t" : NumberLong(4),
"v" : NumberLong(2),
"wall" : ISODate("2022-03-02T12:13:52.076Z")
}可以发现，当向数组的头部添加元素时，oplog里的 s e t 操作不再是设置数组某个位置的值（因为基本所有的元素位置都调整了），而是 set操作不再是设置数组某个位置的值（因为基本所有的元素位置都调整了），而是 set操作不再是设置数组某个位置的值（因为基本所有的元素位置都调整了），而是set数组最终的结果，即整个数组的内容都要写入oplog。当push操作指定了 s l i c e 或者 slice或者 slice或者sort参数时，oplog的记录方式也是一样的，会将整个数组的内容作为 s e t 的参数。 set的参数。 set的参数。pull, a d d T o S e t 等更新操作符也是类似，更新数组后， o p l o g 里会转换成 addToSet等更新操作符也是类似，更新数组后，oplog里会转换成 addToSet等更新操作符也是类似，更新数组后，oplog里会转换成set数组的最终内容，才能保证幂等性。
**oplog的写入被放大，导致同步追不上------大数组更新
当数组非常大时，对数组的一个小更新，可能就需要把整个数组的内容记录到oplog里，我遇到一个实际的生产环境案例，用户的文档内包含一个很大的数组字段，1000个元素总大小在64KB左右，这个数组里的元素按时间反序存储，新插入的元素会放到数组的最前面( p o s i t i o n : 0 ) ，然后保留数组的前 1000 个元素（ position: 0)，然后保留数组的前1000个元素（ position:0)，然后保留数组的前1000个元素（slice: 1000）。
上述场景导致，Primary上的每次往数组里插入一个新元素(请求大概几百字节)，oplog里就要记录整个数组的内容，Secondary同步时会拉取oplog并重放，Primary到Secondary同步oplog的流量是客户端到Primary网络流量的上百倍，导致主备间网卡流量跑满，而且由于oplog的量太大，旧的内容很快被删除掉，最终导致Secondary追不上，转换为RECOVERING状态。
在文档里使用数组时，一定得注意上述问题，避免数组的更新导致同步开销被无限放大的问题。使用数组时，尽量注意：
- 数组的元素个数不要太多，总的大小也不要太大
- 尽量避免对数组进行更新操作
- 如果一定要更新，尽量只在尾部插入元素，复杂的逻辑可以考虑在业务层面上来支持
复制延迟
由于oplog集合是有固定大小的，因此存放在里面的oplog随时可能会被新的记录冲掉。如果备节点的复制不够快，就无法跟上主节点的步伐，从而产生复制延迟（replication lag）问题。这是不容忽视的，一旦备节点的延迟过大，则随时会发生复制断裂的风险，这意味着备节点的optime（最新一条同步记录）已经被主节点老化掉，于是备节点将无法继续进行数据同步。
为了尽量避免复制延迟带来的风险，我们可以采取一些措施，比如：
- 增加oplog的容量大小，并保持对复制窗口的监视。
- 通过一些扩展手段降低主节点的写入速度。
- 优化主备节点之间的网络。
- 避免字段使用太大的数组（可能导致oplog膨胀）。
数据回滚
由于复制延迟是不可避免的，这意味着主备节点之间的数据无法保持绝对的同步。当复制集中的主节点宕机时，备节点会重新选举成为新的主节点。那么，当旧的主节点重新加入时，必须回滚掉之前的一些"脏日志数据"，以保证数据集与新的主节点一致。主备复制集合的差距越大，发生大量数据回滚的风险就越高。
对于写入的业务数据来说，如果已经被复制到了复制集的大多数节点，则可以避免被回滚的风险。应用上可以通过设定更高的写入级别（writeConcern：majority）来保证数据的持久性。这些由旧主节点回滚的数据会被写到单独的rollback目录下，必要的情况下仍然可以恢复这些数据。
当rollback发生时，MongoDB将把rollback的数据以BSON格式存放到dbpath路径下rollback文件夹中，BSON文件的命名格式如下：...bson
yaml
mongorestore --host 192.168.192:27018 --db test --collection emp -ufox -pfox
--authenticationDatabase=admin rollback/emp_rollback.bson同步源选择
MongoDB是允许通过备节点进行复制的，这会发生在以下的情况中：
- 在settings.chainingAllowed开启的情况下，备节点自动选择一个最近的节点（ping命令时延最小）进行同步。settings.chainingAllowed选项默认是开启的，也就是说默认情况下备节点并不一定会选择主节点进行同步，这个副作用就是会带来延迟的增加，你可以通过下面的操作进行关闭：
yaml
cfg = rs.config()
cfg.settings.chainingAllowed = false
rs.reconfig（cfg)- 使用replSetSyncFrom命令临时更改当前节点的同步源，比如在初始化同步时将同步源指向备节点来降低对主节点的影响。
yaml
db.adminCommand( { replSetSyncFrom: "hostname:port" })