如果對 Docker 不太懂，可以看看我之前的文章。
這篇文章主要講以下三個內容：

1. 前序–聊聊資料庫升級方案
2. 一主一從
3. 一主兩從
4. 一主一從一仲裁

本來是想用 MongoDB 的 Docker 最新映象的，但是 最新映象預設綁定了 localhost （詳見官網）才能連線資料庫，當然，我們也可以進行修改。那我這邊為了方便，就直接使用 mongo 3.4 ，因為 3.4 的版本沒有繫結 localhost 省去一部分麻煩。

前序–聊聊資料庫升級方案

在學習叢集之前，我們來聊聊資料庫的升級方案，我個人認為有如下一些階段，如果我的認知有錯誤，也煩請讀者朋友指出。（這裡，我們先避開快取資料庫）

階段一
描述：開發初期，應用程式與資料庫在同一臺伺服器
缺點：
 - 應用程式與資料庫爭奪資源
 - 資料庫掛掉，應用程式也無法提供服務
 - 無法提供資料容災備份
 - 讀寫在同一個節點，壓力大
 - 吞吐量小，提供服務能力有限
 - 無故障恢復功能

階段二
描述：資料庫獨立到一臺伺服器，與應用程式分離
缺點：
 - 資料庫掛掉，應用程式也無法提供服務
 - 無法提供資料容災備份
 - 讀寫在同一個節點，壓力大
 - 吞吐量小，提供服務能力有限
 - 無故障恢復功能

階段三
描述：資料庫有主從結構，一臺主要，一臺副本
缺點：
 - 資料庫掛掉，應用程式也無法提供服務
 - 讀寫在同一個節點，壓力大
 
 - 吞吐量小，提供服務能力有限
 - 無故障恢復功能

階段四
描述：一主兩（多）從，讀寫分離
缺點：
 - 吞吐量小，提供服務能力有限
 - 資料庫節點多，經濟成本相對增大

階段五
描述：分片，橫向擴充套件
缺點：
 - 資料庫節點多，經濟成本相對增大

一主一從

version: '2'
services:
  master:
    image: mongo:3.4
    volumes:
      - /data/mongodbml/master:/data/db
    command: mongod --dbpath /data/db --master
  slaver:
    image: mongo:3.4
 

    volumes:
      - /data/mongodbml/slaver:/data/db
    command: mongod --dbpath /data/db --slave --source master:27017
    links:
      - master

不用新建相應檔案目錄，直接執行 yml 檔案即可。
在執行 yml 檔案之後，執行以下初始化操作：
進入 master 的 mongo 命令列：

docker-compose exec master mongo

插入一條資料：

use test
db.test.insert({msg: "this message is from master", ts: new Date()})

進入 slaver 的 mongo 命令列：

docker-compose exec slaver mongo

檢視副本集資訊：

rs.slaveOk()
use test
db.test.find()

rs.slaveOk() 的功能

db.getMongo().setSlaveOk()
This allows the current connection to allow read operations to run on secondary members. See the readPref() method for more fine-grained control over read preference in the mongo shell.

在 slave 中，查詢到了 master 中插入的資訊
嘗試在 slave 中，插入資訊：

db.test.insert({msg: 'this is from slaver', ts: new Date()})

插入失敗，顯示報錯資訊。

優缺點： master-slave 結構，當 master 掛了，slave 不會被選舉為 master，所以這種結構只起到了備份資料的作用

一主兩從

version: '2'
services:
  rs1:
    image: mongo:3.4
    volumes:
      - /data/mongodbtest/replset/rs1:/data/db
    command: mongod --dbpath /data/db --replSet myset
  rs2:
    image: mongo:3.4
    volumes:
      - /data/mongodbtest/replset/rs2:/data/db
    command: mongod --dbpath /data/db --replSet myset
  rs3:
    image: mongo:3.4
    volumes:
      - /data/mongodbtest/replset/rs3:/data/db
    command: mongod --dbpath /data/db --replSet myset

不用新建相應檔案目錄，直接執行 yml 檔案即可。
在執行 yml 檔案之後，執行以下初始化操作：

docker-compose exec rs1 mongo

初始化各個節點：

rs.initiate()
rs.add('rs2:27017')
rs.add('rs3:27017')

檢視配置與副本級狀態

rs.conf() 
rs.status() 

插入資訊到主節點：

docker-compose exec rs1 mongo
use test
db.test.insert({msg: 'this is from primary', ts: new Date()})

在副本集中檢測資訊是否同步：

docker-compose exec rs2 mongo
rs.slaveOk()
use test
db.test.find()

docker-compose exec rs3 mongo
rs.slaveOk() //副本集預設僅primary可讀寫
use test
db.test.find()

故障測試：

docker-compose stop rs1

分別檢視其它節點的資訊：注意進入 mongo 命令列後的主從識別符號

docker-compose exec rs2 mongo

docker-compose exec rs3 mongo

優缺點：

1. 可進行讀寫分離
2. 具備故障轉移能力

一主一從一仲裁

version: '2'
services:
  master:
    image: mongo:3.4
    volumes:
      - /data/mongodb3node/replset/rs1:/data/db
    command: mongod --dbpath /data/db --replSet newset --oplogSize 128
  slave:
    image: mongo:3.4
    volumes:
      - /data/mongodb3node/replset/rs2:/data/db
    command: mongod --dbpath /data/db --replSet newset --oplogSize 128
  myarbiter:
    image: mongo:3.4
    command: mongod --dbpath /data/db --replSet newset --smallfiles --oplogSize 128

不用新建相應檔案目錄，直接執行 yml 檔案即可。
在執行 yml 檔案之後，執行以下初始化操作：

docker-compose exec rs1 mongo

初始化各個節點：

rs.initiate()
rs.add('slave:27017')
rs.add('myarbiter:27017',true)//設定為仲裁節點

檢視配置與副本級狀態

rs.conf() 
rs.status() 

插入資訊到主節點：

docker-compose exec rs1 mongo
use test
db.test.insert({msg: 'this is from primary', ts: new Date()})

在副本集中檢測資訊是否同步：

docker-compose exec rs2 mongo
rs.slaveOk()
use test
db.test.find()

docker-compose exec rs3 mongo
rs.slaveOk() //副本集預設僅primary可讀寫
use test
db.test.find()

故障測試：

docker-compose stop master

分別檢視其它節點的資訊：

docker-compose exec slave mongo

可以看到最後一行標註為： PRIMARY 故障轉移成功

docker-compose exec myarbiter mongo

可以看到最後一行標註為： ARBITER

優缺點：

1. 具備故障轉移能力
2. 仲裁節點起到選舉作用，節省部分資源

下一篇文章來說說 MongoDB 分片，歡迎關注

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