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MongoDB副本集

news 2025/8/23 13:03:52

副本集架构

对于mongodb来说，数据库高可用是通过副本集架构实现的，一个副本集由一个主节点和若干个从节点所组成。
客户端通过数据库主节点写入数据后，由从节点进行复制同步，这样所有从节点都会拥有这些业务数据的副本，当主节点发生故障而变得不可用时，从节点能主动发起选举并产生新的主节点进行接管，此时，客户端仍然能继续进行访问，这保证了业务的连续性。

MongoDB选举介绍

mongodb的副本集选举、复制机制是基于Raft协议的。Raft协议的选举机制中leader必须通过大多数节点投票才能产生。我们假设副本集的投票成员数量为N，则大多数为N/2+1。当副本集内存活的成员数量不足大多数时，整个副本集将无法选举除主节点，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，mongodb副本集的实现中，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。

此外，在一个mongodb副本集中，最多只能有50个成员，而参与投票的成员最多只能有7个。这是因为一旦过多成员参与数据复制、投票过程，将会带来更多可靠性方面的问题。

mongodb为副本集成员提供了多种角色，具体如下：

Primary：主节点，其接收所有的写请求，然后把修改同步到所有从节点。一个副本集只能有一个主节点，当主节点”挂掉“之后，其他节点会重新选举出一个主节点。
Secondary：从节点，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。
Arbiter：仲裁者节点，该节点只参与投票，不能被选为主节点，并且不从主节点中同步数据。当节点宕机导致副本集无法选出主节点时，可以给副本集添加一个仲裁节点，这样仍然可以选出主节点。仲裁者节点本身不存储数据，是非常轻量级的服务。当副本集成员为偶数时，最好加入一个仲裁者节点，以提升副本集的可用性。
Priority0：优先级为0的节点，该节点永远不会被选举为主节点，也不会主动发起选举。通常，在跨机房方式下部署副本集可以使用该特性。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的副本集成员priority设置为0，这样主节点就一定会时a机房的成员。
Hidden：隐藏节点，具备Priority0的特性，即不能被选为主节点，同时该节点对客户端不可见。由于隐藏节点不会接收业务访问，因此可通过隐藏节点做一些数据备份、离线计算的任务，这并不会影响整个副本集。
Delayed：延迟节点，必须同时具备隐藏节点和Priority0的特性，并且其数据落后于主节点一段时间，该时间是可配置的。由于延迟节点的数据比主节点落后一段时间，当错误或者无效的数据写入主节点时，可通过延迟节点的数据来恢复到之前的时间点。
Vote0：无投票权的节点，必须同时设定为Priority0节点。由于一个副本集中最多只能有7个投票成员，隐藏多出来的成员则必须将其vote属性设置为0，即这些成员将无法参与投票。

一般来说，成员能否成为主节点，主要受某些因素的影响，这包括节点之间的心跳，节点的优先级，以及OpLog时间戳。而触发一次选举，通常会来自下面的场景：

初始化一个副本集时。
从节点在一段时间内发现不了主节点(默认10s超时)，由从节点发起选举。
主节点放弃自己的角色，比如执行rs.stepDown命令。

副本集模式

PSS模式
由一个主节点和两个从节点所组成。
PSA模式
由一个主节点、一个从节点和一个仲裁者节点所组成。其中，仲裁者节点不存储数据副本，也不提供业务的读写操作，仅仅影响选举投票。
PSH模式
由一个主节点、一个从节点和一个隐藏节点所组成。隐藏节点对业务不可见，同时无法被选举为主节点。一般利用隐藏节点来执行数据备份任务，可以避免备份对业务性能产生影响。

实时复制

oplog复制

在副本集架构中，主节点与从节点之间是通过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，回向oplog集合写入一条对应的日志，而从节点则通过这个oplog不断拉取新的日志，在本地进行回收以达到数据同步的目的。我们可以将oplog看作缓冲队列，那么整个复制过程就是一个典型的”生产者-消费者“模式的应用。

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。如果从节点复制不够快，就无法跟上主节点的步伐，从而产生复制延迟问题。一旦从节点的延迟过大，则随时会发生复制断裂的风险，这意味着从节点的optime(最新一条同步记录)已经被主节点老化掉，从节点无法进行数据同步，因此我们可以采取如下操作：

增加oplog的容量大小(replication.oplogSizeMB)，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。
优化从节点之间的网络。
避免字段使用太大的数组

自动故障转移

在一个PSS架构的副本集，主节点除了与两个从节点执行数据复制，3个节点之间还会通过心跳感知彼此的存活。一旦主节点发生故障后，从节点将在某个周期内检测到主节点处于不可达的状态，此后将由其中一个从节点事先发起选举并最终成为新的主节点。
一个影响检测机制的因素是心跳，在副本集组建完成后，各个成员节点会开启定时器，持续向其他成员发起心跳，这里涉及到的参数为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的频率继续发起心跳；如果心跳失败，则会立即充实心跳，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，成员界定是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)，并发起新一轮的electionTimeout调度。
如果心跳响应迟迟不能成功，那么electionTimeout任务就会被触发，进而导致从节点发起选举并成为新的主节点。

因此，在electionTimeout任务中触发选举必须要满足以下条件：

当前节点是从节点。
当前节点具备选举权限。
在检测周期内仍然没有与主节点心跳成功。

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从节点主动选举的时间，提升成功率。因此，我们在实现业务的时候，需要考虑因主节点切换而导致的超时问题，例如添加读写超时重试的功能以及如果使用了mongodb3.6以及以上版本的驱动，则可以通过开启retryWrite来降低影响。