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一、MongoDB集群基础架构
1. 副本集（Replica Set）核心原理
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节点角色：
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Primary
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Secondary：异步复制Primary数据，可配置为只读节点
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Arbiter（可选）：不存储数据，仅参与投票
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选举机制：
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基于Raft协议，需多数节点存活（N/2 +1）才能选出Primary
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每个节点有1票，Arbiter无数据但有投票权
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数据同步：
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通过Oplog（操作日志）实现异步复制
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写操作需满足
writeConcern级别才返回成功
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2. 三节点典型部署
Node1: Primary (投票权=1) Node2: Secondary (投票权=1) Node3: Secondary/Arbiter (投票权=1) 多数票数(majority)=2
二、单节点故障场景分析
1.集群状态变化：
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剩余节点：2个节点存活（1主1从或2从）。
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选举能力：
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三节点集群的多数（majority）= 2。
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剩余2个节点仍能形成多数，触发自动选举。
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读写能力
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新主节点继续处理写操作（需满足
w: majority）。 -
读操作可正常进行（从新主或剩余从节点）。
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数据安全：
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若宕机节点是主节点：已确认的写操作（
w: majority）不会丢失。 -
若宕机节点是从节点：主节点继续服务，数据同步暂停直至节点恢复。
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恢复流程：
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自动故障转移（通常30秒内完成）。
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宕机节点恢复后自动同步增量数据。
- 选举日志：
2. 故障节点类型
| 故障节点 | 集群行为 | 影响范围 |
|---|---|---|
| Primary | 剩余2个Secondary触发选举，30秒内选出新Primary | 写入中断<30秒，读操作可继续（若客户端配置readPreference=secondaryPreferred) |
| Secondary | Primary继续服务，集群标记该节点为RECOVERING，恢复后自动同步增量数据 |
无写入中断，读能力降级（少一个读节点） |
3. 数据一致性保障
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若写操作配置
w: majority，即使故障节点未确认，数据也不会丢失 -
示例安全写入命令：
db.products.insert( { item: "card", qty: 15 }, { writeConcern: { w: "majority", j: true } } // j=true表示持久化到磁盘 )
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三、双节点故障场景分析
1.集群状态变化：
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剩余节点：1个节点存活。
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选举能力：
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无法满足多数（2/3），无法选举新主。
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原主节点若存活则继续服务，否则集群无主。
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读写能力：
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写操作：完全不可用（无主节点）。
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读操作：
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若存活节点是主节点：可读（需客户端直连该节点）。
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若存活节点是从节点：需设置
readPreference=secondary。
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数据风险：
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若原主节点宕机且未持久化最新数据：可能丢失未复制到从节点的写操作。
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恢复选项：
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自动恢复：需至少一个节点恢复形成多数。
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强制恢复（高风险）
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2. 剩余节点状态
| 存活节点 | 集群状态 | 恢复方案 |
|---|---|---|
| 仅Primary | 失去majority，Primary自动降级为Secondary，集群进入只读模式 | 需手动干预： 1. 重启一个故障节点 2. 或强制重组副本集(rs.reconfig()) |
| 仅Secondary | 无Primary，所有写入操作失败，读操作需显式指定readPreference=secondary |
需至少恢复1个节点以形成majority |
3. 数据风险窗口
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潜在丢失数据：
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故障前写入未达到
w: majority的数据可能丢失 -
可通过
oplog检查未复制的操作：// 在Primary上查看oplog时间窗口 rs.printReplicationInfo() // 输出示例：oplog first event time -> last event time
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四、核心机制深度解析
1. 选举触发条件
A[节点检测Primary无响应] --> B[发起选举请求] B --> C{获票数≥majority?} C -->|Yes| D[成为新Primary] C -->|No| E[等待重试]
2. 数据同步流程
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Primary将写操作记录到
local.oplog.rs集合 -
Secondary定期拉取(
fetch) Primary的oplog -
应用oplog到本地数据集（异步过程）
3. 故障恢复时序
故障检测(10s) → 选举阶段(30s) → 数据同步(依赖网络带宽)
五、生产环境建议
1. 部署优化
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跨机房容灾：
机房A: Primary + Secondary 机房B: Secondary -
// 确保特定节点优先成为Primary cfg = rs.conf() cfg.members[0].priority = 2 cfg.members[1].priority = 1 rs.reconfig(cfg)
以下是一个集群配置下的 ： rs.conf() 配置：
rs0:PRIMARY> rs.conf() { "_id" : "rs0", "version" : 222935, "protocolVersion" : NumberLong(1), "writeConcernMajorityJournalDefault" : true, "members" : [ { "_id" : 0, "host" : "mongo1:27017", "arbiterOnly" : false, "buildIndexes" : true, "hidden" : false, "priority" : 2, "tags" : { }, "slaveDelay" : NumberLong(0), "votes" : 1 }, { "_id" : 1, "host" : "mongo2:27017", "arbiterOnly" : false, "buildIndexes" : true, "hidden" : false, "priority" : 2, "tags" : { }, "slaveDelay" : NumberLong(0), "votes" : 1 }, { "_id" : 2, "host" : "mongo3:27017", "arbiterOnly" : false, "buildIndexes" : true, "hidden" : false, "priority" : 2, "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("67d7f53d2d42a33b47b36ff2") } } rs0:PRIMARY>
2. 监控关键指标
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选举相关：
mongostat -e "repl_set_name,election_date,term" # 监控选举事件
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db.adminCommand({ replSetGetStatus: 1 }).members.map(m => m.optimeDate)
3. 灾难恢复方案
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强制恢复单节点集群（极端情况）：
// 在唯一存活的Secondary上执行 rs.reconfig({_id:"rs0", version:2, members:[{_id:1, host:"single-node:27017"}]}, {force:true})
六、与传统数据库对比
| 特性 | MongoDB副本集 | MySQL主从复制 |
|---|---|---|
| 故障切换 | 自动选举（秒级） | 需手动提升从库 |
| 数据一致性 | 最终一致性+可调强度 | 依赖半同步复制配置 |
| 读写分离 | 原生支持readPreference |
需中间件实现 |
| 网络分区容忍 | 优先保证可用性(AP) | 优先保证一致性(CP) |
