作者： 凹凸曼-军军
前言：mongodb 因为高性能、高可用性、支持分片等特性，作为非关系型数据库被大家广泛使用。其高可用性主要是体现在 mongodb 的副本集上面（可以简单理解为一主多从的集群），本篇文章主要从副本集介绍、本地搭建副本集、副本集读写数据这三个方面来带大家认识下 mongodb 副本集。
一、 mongodb 副本集介绍
mongodb 副本集（Replica Set）包括主节点（primary）跟副本节点（Secondaries）。
主节点只能有一个，所有的写操作请求都在主节点上面处理。副本节点可以有多个，通过同步主节点的操作日志（oplog）来备份主节点数据。
在主节点挂掉后，有选举权限的副本节点会自动发起选举，并从中选举出新的主节点。
副本节点可以通过配置指定其具体的属性，比如选举、隐藏、延迟同步等，最多可以有50个副本节点，但只能有7个副本节点能参与选举。虽然副本节点不能处理写操作，但可以处理读请求，这个下文会专门讲到。
搭建一个副本集集群最少需要三个节点：一个主节点，两个备份节点，如果三个节点分布合理，基本可以保证线上数据99.9%安全。三个节点的架构如下图所示：
如果只有一个主节点，一个副本节点，且没有资源拿来当第二个副本节点，那就可以起一个仲裁者节点（arbiter），不存数据，只用来选举用，如下图所示：
当主节点挂掉后，那么两个副本节点会进行选举，从中选举出一个新的主节点，流程如下：
对于副本集成员属性，特别需要说明下这几个：priority、hidden、slaveDelay、tags、votes。
- priority
对于副本节点，可以通过该属性来增大或者减小该节点被选举成为主节点的可能性，取值范围为0-1000（如果是arbiters，则取值只有0或者1），数据越大，成为主节点的可能性越大，如果被配置为0，那么他就不能被选举成为主节点，而且也不能主动发起选举。
这种特性一般会被用在有多个数据中心的情况下，比如一个主数据中心，一个备份数据中心，主数据中心速度会更快，如果主节点挂掉，我们肯定希望新主节点也在主数据中心产生，那么我们就可以设置在备份数据中心的副本节点优先级为0，如下图所示：
- hidden
隐藏节点会从主节点同步数据，但对客户端不可见，在mongo shell 执行 db.isMaster() 方法也不会展示该节点，隐藏节点必须Priority为0，即不可以被选举成为主节点。但是如果有配置选举权限的话，可以参与选举。
因为隐藏节点对客户端不可见，所以跟客户端不会互相影响，可以用来备份数据或者跑一些后端定时任务之类的操作，具体如下图，4个备份节点都从主节点同步数据，其中1个为隐藏节点：
- slaveDelay
延迟同步即延迟从主节点同步数据，比如延迟时间配置的1小时，现在时间是 09:52，那么延迟节点中只同步到主节点 08:52 之前的数据。另外需要注意延迟节点必须是隐藏节点，且Priority为0。
那这个延迟节点有什么用呢？有过数据库误操作惨痛经历的开发者肯定知道答案，那就是为了防止数据库误操作，比如更新服务前，一般会先执行数据库更新脚本，如果脚本有问题，且操作前未做备份，那数据可能就找不回了。但如果说配置了延迟节点，那误操作完，还有该节点可以兜底，只能说该功能真是贴心。具体延迟节点如下图所展示：
- tags
支持对副本集成员打标签，在查询数据时会用到，比如找到对应标签的副本节点，然后从该节点读取数据，这点也非常有用，可以根据标签对节点分类，查询数据时不同服务的客户端指定其对应的标签的节点，对某个标签的节点数量进行增加或减少，也不怕会影响到使用其他标签的服务。Tags 的具体使用，文章下面章节也会讲到。
- votes
表示节点是否有权限参与选举，最大可以配置7个副本节点参与选举。
二、副本集的搭建以及测试
安装mongodb 教程：[https://docs.mongodb.com/manu...]()
我们来搭建一套 P-S-S 结构的副本集（1个 Primary 节点，2个 Secondary 节点），大致过程为：先启动三个不同端口的 mongod 进程，然后在 mongo shell 中执行命令初始化副本集。
启动单个mongod 实例的命令为：
mongod --replSet rs0 --port 27017 --bind_ip localhost,
参数说明：
| 参数 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
| replSet | 副本集名称 | rs0 |
| port | mongod 实例端口 | 27017 |
| bind_ip | 访问该实例的地址列表，只是本机访问可以设置为localhost 或者 127.0.0.1，生产环境建议使用内部域名 | Localhost |
| dbpath | 数据存放位置 | /data/mongodb/rs0-0 |
| oplogSize | 操作日志大小 | 128 |
搭建步骤如下：
- 先创建三个目录来分别存放这三个节点的数据
mkdir -p /data/mongodb/rs0-0 /data/mongodb/rs0-1 /data/mongodb/rs0-2 - 分别启动三个mongod 进程，端口分别为：27018，27019，27020
第一个：
mongod --replSet rs0 --port 27018 --bind_ip localhost --dbpath /data/mongodb/rs0-0 --oplogSize 128第二个：
mongod --replSet rs0 --port 27019 --bind_ip localhost --dbpath /data/mongodb/rs0-1 --oplogSize 128第三个：
mongod --replSet rs0 --port 27020 --bind_ip localhost --dbpath /data/mongodb/rs0-2 --oplogSize 128 使用 mongo 进入第一个 mongod 示例，使用 rs.initiate() 进行初始化
登录到27018： mongo localhost:27018
执行：
rsconf = { _id: "rs0", members: [ { _id: 0, host: "localhost:27018" }, { _id: 1, host: "localhost:27019" }, { _id: 2, host: "localhost:27020" } ] } rs.initiate( rsconf )以上就已经完成了一个副本集的搭建，在 mongo shell 中执行 rs.conf() 可以看到每个节点中 host、arbiterOnly、hidden、priority、 votes、slaveDelay等属性，是不是超级简单。。
执行 rs.conf() ，结果展示如下：
rs.conf() { "_id" : "rs0", "version" : 1, "protocolVersion" : NumberLong(1), "writeConcernMajorityJournalDefault" : true, "members" : [ { "_id" : 0, "host" : "localhost:27018", "arbiterOnly" : false, "buildIndexes" : true, "hidden" : false, "priority" : 1, "tags" : { }, "slaveDelay" : NumberLong(0), "votes" : 1 }, { "_id" : 1, "host" : "localhost:27019", "arbiterOnly" : false, "buildIndexes" : true, "hidden" : false, "priority" : 1, "tags" : { }, "slaveDelay" : NumberLong(0), "votes" : 1 }, { "_id" : 2, "host" : "localhost:27020", "arbiterOnly" : false, "buildIndexes" : true, "hidden" : false, "priority" : 1, "tags" : { }, "slaveDelay" : NumberLong(0), "votes" : 1 } ], "settings" : { "chainingAllowed" : true, "heartbeatIntervalMillis" : 2000, "heartbeatTimeoutSecs" : 10, "electionTimeoutMillis" : 10000, "catchUpTimeoutMillis" : -1, "catchUpTakeoverDelayMillis" : 30000, "getLastErrorModes" : { }, "getLastErrorDefaults" : { "w" : 1, "wtimeout" : 0 }, "replicaSetId" : ObjectId("5f957f12974186fc616688fb") } }
特别注意下：在 mongo shell 中，有 rs 跟 db。
- rs 是指副本集，有rs.initiate()，rs.conf(), rs.reconfig(), rs.add() 等操作副本集的方法
- db 是指数据库，其下是对数据库的一些操作，比如下面会用到 db.isMaster(), db.collection.find(), db.collection.insert() 等。
我们再来测试下 Automatic Failover
可以直接停掉主节点localhost:27018 来测试下主节点挂掉后，副本节点重新选举出新的主节点，即自动故障转移（Automatic Failover）
杀掉主节点 27018后，可以看到 27019 的输出日志里面选举部分，27019 发起选举，并成功参选成为主节点：
2020-10-26T21:43:58.156+0800 I REPL [replexec-304] Scheduling remote command request for vote request: RemoteCommand 100694 -- target:localhost:27018 db:admin cmd:{ replSetRequestVotes: 1, setName: "rs0", dryRun: false, term: 17, candidateIndex: 1, configVersion: 1, lastCommittedOp: { ts: Timestamp(1603719830, 1), t: 16 } } 2020-10-26T21:43:58.156+0800 I REPL [replexec-304] Scheduling remote command request for vote request: RemoteCommand 100695 -- target:localhost:27020 db:admin cmd:{ replSetRequestVotes: 1, setName: "rs0", dryRun: false, term: 17, candidateIndex: 1, configVersion: 1, lastCommittedOp: { ts: Timestamp(1603719830, 1), t: 16 } } 2020-10-26T21:43:58.159+0800 I ELECTION [replexec-301] VoteRequester(term 17) received an invalid response from localhost:27018: ShutdownInProgress: In the process of shutting down; response message: { operationTime: Timestamp(1603719830, 1), ok: 0.0, errmsg: "In the process of shutting down", code: 91, codeName: "ShutdownInProgress", $clusterTime: { clusterTime: Timestamp(1603719830, 1), signature: { hash: BinData(0, 0000000000000000000000000000000000000000), keyId: 0 } } } 2020-10-26T21:43:58.164+0800 I ELECTION [replexec-305] VoteRequester(term 17) received a yes vote from localhost:27020; response message: { term: 17, voteGranted: true, reason: "", ok: 1.0, $clusterTime: { clusterTime: Timestamp(1603719830, 1), signature: { hash: BinData(0, 0000000000000000000000000000000000000000), keyId: 0 } }, operationTime: Timestamp(1603719830, 1) } 2020-10-26T21:43:58.164+0800 I ELECTION [replexec-304] election succeeded, assuming primary role in term 17然后执行 rs.status() 查看当前副本集情况，可以看到27019变为主节点，27018 显示已挂掉 health = 0
rs.status() { "set" : "rs0", "date" : ISODate("2020-10-26T13:44:22.071Z"), "myState" : 1, "heartbeatIntervalMillis" : NumberLong(2000), "majorityVoteCount" : 2, "writeMajorityCount" : 2, "members" : [ { "_id" : 0, "name" : "localhost:27018", "ip" : "127.0.0.1", "health" : 0, "state" : 8, "stateStr" : "(not reachable/healthy)", "uptime" : 0, "optime" : { "ts" : Timestamp(0, 0), "t" : NumberLong(-1) }, "optimeDurable" : { "ts" : Timestamp(0, 0), "t" : NumberLong(-1) }, "optimeDate" : ISODate("1970-01-01T00:00:00Z"), "optimeDurableDate" : ISODate("1970-01-01T00:00:00Z"), "lastHeartbeat" : ISODate("2020-10-26T13:44:20.202Z"), "lastHeartbeatRecv" : ISODate("2020-10-26T13:43:57.861Z"), "pingMs" : NumberLong(0), "lastHeartbeatMessage" : "Error connecting to localhost:27018 (127.0.0.1:27018) :: caused by :: Connection refused", "syncingTo" : "", "syncSourceHost" : "", "syncSourceId" : -1, "infoMessage" : "", "configVersion" : -1 }, { "_id" : 1, "name" : "localhost:27019", "ip" : "127.0.0.1", "health" : 1, "state" : 1, "stateStr" : "PRIMARY", "uptime" : 85318, "optime" : { "ts" : Timestamp(1603719858, 1), "t" : NumberLong(17) }, "optimeDate" : ISODate("2020-10-26T13:44:18Z"), "syncingTo" : "", "syncSourceHost" : "", "syncSourceId" : -1, "infoMessage" : "", "electionTime" : Timestamp(1603719838, 1), "electionDate" : ISODate("2020-10-26T13:43:58Z"), "configVersion" : 1, "self" : true, "lastHeartbeatMessage" : "" }, { "_id" : 2, "name" : "localhost:27020", "ip" : "127.0.0.1", "health" : 1, "state" : 2, "stateStr" : "SECONDARY", "uptime" : 52468, "optime" : { "ts" : Timestamp(1603719858, 1), "t" : NumberLong(17) }, "optimeDurable" : { "ts" : Timestamp(1603719858, 1), "t" : NumberLong(17) }, "optimeDate" : ISODate("2020-10-26T13:44:18Z"), "optimeDurableDate" : ISODate("2020-10-26T13:44:18Z"), "lastHeartbeat" : ISODate("2020-10-26T13:44:20.200Z"), "lastHeartbeatRecv" : ISODate("2020-10-26T13:44:21.517Z"), "pingMs" : NumberLong(0), "lastHeartbeatMessage" : "", "syncingTo" : "localhost:27019", "syncSourceHost" : "localhost:27019", "syncSourceId" : 1, "infoMessage" : "", "configVersion" : 1 } ] }再次启动27018：
mongod --replSet rs0 --port 27018 --bind_ip localhost --dbpath /data/mongodb/rs0-0 --oplogSize 128可以在节点 27019 日志中看到已检测到 27018，并且已变为副本节点，通过rs.status 查看结果也是如此。
2020-10-26T21:52:06.871+0800 I REPL [replexec-305] Member localhost:27018 is now in state SECONDARY
三、副本集写跟读的一些特性
写关注（Write concern）
副本集写关注是指写入一条数据，主节点处理完成后，需要其他承载数据的副本节点也确认写成功后，才能给客户端返回写入数据成功。
这个功能主要是解决主节点挂掉后，数据还未来得及同步到副本节点，而导致数据丢失的问题。
可以配置节点个数，默认配置 {“w”：1}，这样表示主节点写入数据成功即可给客户端返回成功，“w” 配置为2，则表示除了主节点，还需要收到其中一个副本节点返回写入成功，“w” 还可以配置为 "majority"，表示需要集群中大多数承载数据且有选举权限的节点返回写入成功。
如下图所示，P-S-S 结构（一个 primary 节点，两个 secondary 节点），写请求里面带了w : “majority" ，那么主节点写入完成后，数据同步到第一个副本节点，且第一个副本节点回复数据写入成功后，才给客户端返回成功。
关于写关注在实际中如何操作，有下面两种方法：
在写请求中指定 writeConcern 相关参数，如下：
db.products.insert( { item: "envelopes", qty : 100, type: "Clasp" }, { writeConcern: { w: "majority" , wtimeout: 5000 } } )修改副本集 getLastErrorDefaults 配置，如下：
cfg = rs.conf() cfg.settings.getLastErrorDefaults = { w: "majority", wtimeout: 5000 } rs.reconfig(cfg)
读偏好 （Read preference）
读跟写不一样，为了保持一致性，写只能通过主节点，但读可以选择主节点，也可以选择副本节点，区别是主节点数据最新，副本节点因为同步问题可能会有延迟，但从副本节点读取数据可以分散对主节点的压力。
因为承载数据的节点会有多个，那客户端如何选择从那个节点读呢？主要有3个条件（Tag Sets、 maxStalenessSeconds、Hedged Read），5种模式（primary、primaryPreferred、secondary、secondaryPreferred、nearest）
首先说一下 5种模式，其特点如下表所示：
| 模式 | 特点 |
|---|---|
| primary | 所有读请求都从主节点读取 |
| primaryPreferred | 主节点正常，则所有读请求都从主节点读取，如果主节点挂掉，则从符合条件的副本节点读取 |
| secondary | 所有读请求都从副本节点读取 |
| secondaryPreferred | 所有读请求都从副本节点读取，但如果副本节点都挂掉了，那就从主节点读取 |
| nearest | 主要看网络延迟，选取延迟最小的节点，主节点跟副本节点均可 |
再说下3个条件，条件是在符合模式的基础上，再根据条件删选具体的节点
- Tag Sets（标签）
顾名思义，这个可以给节点加上标签，然后查找数据时，可以根据标签选择对应的节点，然后在该节点查找数据。可以通过mongo shell 使用 rs.conf() 查看当前每个节点下面的 tags， 修改或者添加tags 过程同上面修改 getLastErrorDefaults 配置 ，如：
cfg.members[n].tags = { "region": "South", "datacenter": "A" } - maxStalenessSeconds （可容忍的最大同步延迟）
顾名思义+1，这个值是指副本节点同步主节点写入的时间 跟 主节点实际最近写入时间的对比值，如果主节点挂掉了，那就跟副本集中最新写入的时间做对比。
这个值建议设置，避免因为部分副本节点网络原因导致比较长时间未同步主节点数据，然后读到比较老的数据。特别注意的是该值需要设置 90s 以上，因为客户端是定时去校验副本节点的同步延迟时间，数据不会特别准确，设置比 90s 小，会抛出异常。
- Hedged Read （对冲读取）
该选项是在分片集群 MongoDB 4.4 版本后才支持，指 mongos 实例路由读取请求时会同时发给两个符合条件的副本集节点，然后那个先返回结果就返回这个结果给客户端。
那问题来了，如此好用的模式以及条件在查询请求中如何使用呢？
- 在代码中连接数据库，使用 connection string uri 时，可以加上下面的这三个参数
| 参数 | 说明 |
| ------------------- | ------------------------------------------------------------ |
| readPreference | 模式，枚举值有：primary（默认值）、 primaryPreferred、secondary、secondaryPreferred、nearest |
| maxStalenessSeconds | 最大同步延时秒数，取值0 - 90 会报错， -1 表示没有最大值 |
| readPreferenceTags | 标签，如果标签是 { "dc": "ny", "rack": "r1" }, 则在uri 为 readPreferenceTags=dc:ny,rack:r1 |例如下面：
mongodb://db0.example.com,db1.example.com,db2.example.com/?replicaSet=myRepl&readPreference=secondary&maxStalenessSeconds=120&readPreferenceTags=dc:ny,rack:r1 在mogo shell 中，可以使用 cursor.readPref() 或者 Mongo.setReadPref()
cursor.readPref() 参数分别为： mode、tag set、hedge options, 具体请求例如下面这样
db.collection.find({ }).readPref( "secondary", // mode [ { "datacenter": "B" }, { } ], // tag set { enabled: true } // hedge options )Mongo.setReadPref() 类似，只是预先设置请求条件，这样就不用每个请求后面带上 readPref 条件。
可以在搭建好的集群中简单测试下该功能
- 登录主节点：
mongo localhost:27018 - 插入一条数据：
db.nums.insert({name: “num0”})在当前节点查询:
db.nums.find()可以看到本条数据：
{ "_id" : ObjectId("5f958687233b11771912ced5"), "name" : "num0" } 登录副本节点：
mongo localhost:27019查询：
db.nums.find()因为查询模式默认为 primary，所以在副本节点查询会报错，如下：
Error: error: { "operationTime" : Timestamp(1603788383, 1), "ok" : 0, "errmsg" : "not master and slaveOk=false", "code" : 13435, "codeName" : "NotMasterNoSlaveOk", "$clusterTime" : { "clusterTime" : Timestamp(1603788383, 1), "signature" : { "hash" : BinData(0,"AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA="), "keyId" : NumberLong(0) } } }查询时指定模式为 “secondary”：
db.nums.find().readPref(“secondary")就可以查询到插入的数据：
{ "_id" : ObjectId("5f958687233b11771912ced5"), "name" : "num0" }
结语
以上内容都是阅读 MongoDB 官方文档后，然后挑简单且重要的一些点做的总结，如果大家对 MongoDB 感兴趣，建议直接啃一啃官方文档。
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