MongoDB中復制集的原理是什么

這篇文章給大家介紹MongoDB中復制集的原理是什么，內容非常詳細，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。

復制集簡介

Mongodb復制集由一組Mongod實例（進程）組成，包含一個Primary節點和多個Secondary節點，Mongodb Driver（客戶端）的所有數據都寫入Primary，Secondary從Primary同步寫入的數據，以保持復制集內所有成員存儲相同的數據集，提供數據的高可用。

下圖（圖片源于Mongodb官方文檔）是一個典型的Mongdb復制集，包含一個Primary節點和2個Secondary節點。

Primary選舉

復制集通過replSetInitiate命令（或mongo shell的rs.initiate()）進行初始化，初始化后各個成員間開始發送心跳消息，并發起Priamry選舉操作，獲得『大多數』成員投票支持的節點，會成為Primary，其余節點成為Secondary。

初始化復制集

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)

『大多數』的定義

假設復制集內投票成員（后續介紹）數量為N，則大多數為 N/2 + 1，當復制集內存活成員數量不足大多數時，整個復制集將無法選舉出Primary，復制集將無法提供寫服務，處于只讀狀態。

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" } 
}

• ts： 操作時間，當前timestamp + 計數器，計數器每秒都被重置

• h：操作的全局唯一標識

• v：oplog版本信息

• op：操作類型

• i：插入操作

• u：更新操作

• d：刪除操作

• c：執行命令（如createDatabase，dropDatabase）

• n：空操作，特殊用途

• ns：操作針對的集合

• o：操作內容，如果是更新操作

• o2：操作查詢條件，僅update操作包含該字段

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

• 復制集被reconfig

• Secondary節點檢測到Primary宕機時，會觸發新Primary的選舉

• 當有Primary節點主動stepDown（主動降級為Secondary）時，也會觸發新的Primary選舉

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

• 每個節點都傾向于投票給優先級最高的節點

• 優先級為0的節點不會主動發起Primary選舉

• 當Primary發現有優先級更高Secondary，并且該Secondary的數據落后在10s內，則Primary會主動降級，讓優先級更高的Secondary有成為Primary的機會。

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。

• primary： 默認規則，所有讀請求發到Primary

• primaryPreferred： Primary優先，如果Primary不可達，請求Secondary

• secondary： 所有的讀請求都發到secondary

• secondaryPreferred：Secondary優先，當所有Secondary不可達時，請求Primary

• nearest：讀請求發送到最近的可達節點上（通過ping探測得出最近的節點）

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。

關于MongoDB中復制集的原理是什么就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。