一、MongoDB副本集概要

• 什麼是MongoDB副本集？

副本集是一組mongodb程序，它維護了同樣的資料集。副本集提供了資訊冗餘和高可用，是所有生產部署的基礎。
客戶端，讀寫操作主節點，然後將資料複製到副節點中。

1. 節點

• Primary Node 主節點，一個副本集只能有一個主節點，主要作用接受客戶端所有寫操作（預設情況下，也可以讀取資料），並記錄主節點操作日誌，副節點複製主節點日誌，用其同步資料。

• Secondary Node 副節點，複製主節點的操作，並同步其資料，實際上副節點是主節點資料的備份。如果主節點掛掉的話，剩餘的副節點會觸發選舉演算法，將其中的一個副節點，選舉為主節點。

• Replication 通訊機制

• Heartbeat 心跳檢測，主副、副副間都要心跳檢測

二、搭建MongoDB副本集（Replication）

主節點中插入一條資料，副節點當中檢視是否有同步資料

1. 準備工作，並啟動起來三個服務

至少3臺伺服器
準備3份資料存放目錄

//bin目錄下，執行server，當作主伺服器
./mongod --port 28000 --dbpath=/data/node1/ --bind_ip_all  --replSet rs

//再分別啟動兩個副伺服器
./mongod --port 28001 --dbpath=/data/node2/ --bind_ip_all  --replSet rs
./mongod --port 28002 --dbpath=/data/node3/ --bind_ip_all  --replSet rs
 

2. 副本集初始化（使用客戶端連線任意Mongo Server）

關閉防火牆
./mongo 192.168.153.136:28000	//連線上一個服務

//# 初始化副本集（注意：_id的名字應該和啟動引數 `--replSet` value一致）
rs.initiate( {
   _id : "rs",
   members: [
      { _id: 0, host: "192.168.153.136:28000" },
      { _id: 1, host: "192.168.153.136:28001" },
      { _id: 2, host: "192.168.153.136:28002" }
   ]
})
 

rs.status()	//檢視副本集狀態	"stateStr" : "PRIMARY" //主節點、"SECONDARY" //副節點

3. 測試副本集資料同步
   先再主節點，插一條資料看看
   
   連線到其他server

./mongo 192.168.153.136:28001

//檢視時，報錯，"errmsg" : "not master and slaveOk=false",

4. 原因是因為副本集中預設使用主節點讀寫資料，副節點只做資料備份，不參與讀操作。

db.getMongo().setSlaveOk()	//開啟副節點讀功能

5. 高可用？選舉演算法，選副為主
   低版本有主從叢集，高版本使用副本集代替

//停掉主節點服務，再在測試狀態，rs.status()

//原主節點："stateStr" : "(not reachable/healthy)"
//其他節點，有一個副節點變成主節點

三、MongoDB基於副本集完成讀寫分離

利用Mongo副本集可以搭建一個高可用的叢集環境。但是在預設情況下，讀寫操作都在Primary主節點上進行，在高併發的環境下，Primary的負載較大。那如何解決這個問題呢？，我們可以利用讀寫分離，就是讓，Primary負責寫操作，Secondary負責讀操作，分攤Primary的壓力。
主寫副讀

1. MongoDB驅動程式支援的5中讀優先順序模式

2. 配置

db.getMongo().setSlaveOk()	/所有副節點開啟可讀

3. 程式碼

• Spring Data MongoDB
  在這裡我們使用Spring Data提供的MongoTemplate操作ReplSet（類似Spring Data Redis）
• 依賴

<dependency>
      <groupId>junit</groupId>
      <artifactId>junit</artifactId>
      <version>4.12</version>
      <scope>test</scope>
    </dependency>


    <dependency>
      <groupId>org.springframework</groupId>
      <artifactId>spring-test</artifactId>
      <version>5.0.2.RELEASE</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.springframework.data</groupId>
      <artifactId>spring-data-mongodb</artifactId>
      <version>2.0.2.RELEASE</version>
    </dependency>

    <dependency>
      <groupId>org.slf4j</groupId>
      <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
      <version>1.7.21</version>
    </dependency>

• 配置檔案 applicationContext.xml

四、MongoDB分片集（Sharding）

1. Sharding（分片）是一種方法：
   分片是一種支援海量資料儲存並進行高吞吐量操作的方式。（mysql的分庫分表也是分片的體現）
   在大資料集和高吞吐量操作的情況下，對單一的伺服器硬體要求較高（一般要求算力優異的CPU提供運算能力，RAM或者DISK也要足夠大）。
   傳統的方式就是對伺服器硬體進行升級，而這樣的做的成本往往很高（垂直擴充套件）。
   而MongoDB提供的分片，其實上就是使用多數的廉價伺服器構建成叢集，提供海量的資料儲存以及平行計算的能力（水平擴充套件）
   

2. 分片叢集的元件

• shard server
  用於儲存實際的資料塊，實際生產環境中一個shard server角色可由幾臺機器組個一個replica set承擔，防止主機單點故障。
• config server
  顧名思義為配置伺服器，儲存所有資料庫元資訊（路由、分片）的配置。
• mongos server
  資料庫叢集請求的入口，所有的請求都通過mongos進行協調，不需要在應用程式新增一個路由選擇器，mongos自己就是一個請求分發中心，它負責把對應的資料請求請求轉發到對應的shard伺服器上。在生產環境通常有多mongos作為請求的入口，防止其中一個掛掉所有的mongodb請求都沒有辦法操作。

3. 操作
   詳見：http://www.gaozhy.cn/blog/2018/01/19/MongoDB的分片集/

與springboot整合：http://www.gaozhy.cn/blog/2018/04/12/springboot-mongodb/

五、MongoDB總結

• mongoDB適合儲存：海量資料、變化的資料、json形式資料
• 使用場景：日誌、物流資訊、商品資訊、訂單資訊、全文檢索、鉅額查詢、地理位置查詢（例：附近情況）
• 副本集和分片集 會搭建，瞭解即可（非重點，是加分項）