http://www.cnblogs.com/longshiyVip/p/5097336.html 概述了复制集，整体上对复制集有了个概念，但是复制集最重要的功能之——自动故障转移是怎么实现的呢？数据同步又是如何实现的？带着这两个问题，下面展开分析。
一. 数据同步
先利用mongo客户端登录到复制集的primary节点上。
>mongo --port 40000
查看实例上所有数据库
rs0:PRIMARY> show dbs local 0.09375GB
可以看到只有一个local数据库，因为此时还没有在复制集上创建任何其它数据库，local数据库为复制集所有成员节点上默认创建的一个数据库。在primary节点上查看local数据上的集合：
rs0:PRIMARY> show collections oplog.rs slaves startup_log system.indexes system.replset
如果是在secondary节点则local数据库上的集合与上面有点不同，secondary节点上没有slaves集合，因为这个集合保存的是需要从primary节点同步数据的secondary节点；secondary节点上会有一个me集合，保存了实例本身所在的服务器名称；secondary节点上还有一个minvalid集合，用于保存对数据库的最新操作的时间截。其它集合primary节点和secondary节点都有，其中startup_log集合表示的是mongod实例每一次的启动信息；system.indexes集合保存的是当前数据库（local）上的所有索引信息；system.replset集合保存的是复制集的成员配置信息，复制集上的命令rs.conf()实际上是从这个集合取的数据返回的。最后要介绍的集合是oplog.rs，这个可是重中之中。
mongoDB就是通过oplog.rs来实现复制集间数据同步的，为了分析数据的变化，先在复制集上的primary节点上创建一个数据库students，然后插入一条记录。
rs0:PRIMARY> use students
switched to db students
rs0:PRIMARY> db.scores.insert({"stuid":1,"subject":"math","score":99});
接着查看一下primary节点上oplog.rs集合的内容：
rs0:PRIMARY> use local switched to db local rs0:PRIMARY> db.oplog.rs.find();
返回记录中会多出一条下面这样的记录(里面还有几条记录是复制集初始化时创建的)：
{ "ts" : { "t" : 1376838296, "i" : 1 }, "h" : NumberLong("6357586994520331181"),
"v" : 2, "op" : "i", "ns" : "students.scores", "o" : { "_id" : ObjectId("5210e2
98d7b419b44afa58cc"), "stuid" : 1, "subject" : "math", "score" : 99 } }
里面有几个重要字段，其中"ts"表示是这条记录的时间截，"t"是秒数，"i"每秒操作的次数；字段"op"表示的是操作码，值为"i"表示的是insert操作；"ns"表示插入操作发生的命名空间，这里值为: "students.scores"，由数据库和集合名构成；"o"表示的是此插入操作包含的文档对象；
当primary节点完成插入操作后，secondary节点为了保证数据的同步也会完成一些动作：
所有secondary节点检查自己的local数据上oplog.rs集合，找出最近的一条记录的时间截；接着它会查询primary节点上的oplog.rs集合，找出所有大于此时间截的记录；最后它将这些找到的记录插入到自己的oplog.rs集合中并执行这些记录所代表的操作；通过这三步策略，就能保证secondary节点上的数据与primary节点上的数据同步了。整个流程如下图所示：
复制集数据同步流程
查看一下secondary节点上的数据，证明上面的分析是正确的。
rs0:SECONDARY> show dbs local 0.09375GB students 0.0625GB
在secondary节点上新插入了一个数据库students。但是有一点要注意：现在还不能在secondary节点上直接查询students集合上的内容，默认情况下mongoDB的所有读写操作都是在primary节点上完成的，后面也会介绍通过设置从secondary节点上来读，这将引入一个新的主题，后面再分析。
关于oplog.rs集合还有一个很重要的方面，那就是它的大小是固定的，mongoDB这样设置也是有道理的，假如大小没限制，那么随着时间的推移，在数据库上的操作会逐渐累积，oplog.rs集合中保存的记录也会逐渐增多，这样会消耗大量的存储空间，同时对于某个时间点以前的操作记录，早已同步到secondary节点上，也没有必要一直保存这些记录，因此mongoDB将oplog.rs集合设置成一个capped类型的集合，实际上就是一个循环使用的缓冲区。
固定大小的oplog.rs会带来新的问题，考虑下面这种场景：假如一个secondary节点因为宕机，长时间不能恢复，而此时大量的写操作发生在primary节点上，当secondary节点恢复时，利用自己oplog.rs集合上最新的时间截去查找primary节点上的oplog.rs集合，会出现找不到任何记录。因为长时间不在线，primary节点上的oplog.rs集合中的记录早已全部刷新了一遍，这样就不得不手动重新同步数据了。因此oplog.rs的大小是很重要，在32位的系统上默认大小是50MB，在64位的机器上默认是5%的空闲磁盘空间大小，也可以在mongod启动命令中通过项—oplogSize设置其大小。
二. 故障转移
上面的介绍的数据同步相当于传统数据库中的备份策略，mongoDB在此基础还有自动故障转移的功能。在复制集概述那一节提到过心跳"lastHeartbeat"字段，mongoDB就是靠它来实现自动故障转移的。 mongod实例每隔2秒就向其它成员发送一个心跳包以及通过rs.staus()中返回的成员的”health”值来判断成员的状态。如果出现复制集中primary节点不可用了，那么复制集中所有secondary的节点就会触发一次选举操作，选出一个新的primary节点。如上所配置的复制集中如果primary节点宕机了，那么就会选举secondary节点成为primary节点，arbiter节点只是参与选举其它成员成为primary节点，自己永远不会成为primary节点。如果secondary节点有多个则会选择拥有最新时间截的oplog记录或较高权限的节点成为primary节点。oplog记录在前面复制集概述中已经描述过，关于复制集中节点权限配置的问题可在复制集启动的时候进行设置，也可以在启动后重新配置，这里先略过这一点，集中精力讨论故障转移。
如果是某个secondary节点失败了，只要复制集中还有其它secondary节点或arbiter节点存在，就不会发生重新选举primary节点的过程。
下面模拟两种失败场景：一是secondary节点的失败，然后过一段时间后重启（时间不能无限期，否则会导致oplog.rs集合严重滞后的问题，需要手动才能同步）；二是primary节点失败，故障转移发生。
先分析第一种情况的测试，当前复制集的配置情况如下：
（1）
rs0:PRIMARY> rs.conf()
{
"_id" : "rs0",
"version" : 3,
"members" : [
{
"_id" : 0,
"host" : "Guo:40000" //primary节点
},
{
"_id" : 1,
"host" : "Guo:40001" //secondary节点
},
{
"_id" : 2,
"host" : "Guo:40002", //arbiter节点
"arbiterOnly" : true
}
]
}
（2）通过Kill掉secondary节点所在的mongod实例，模拟第一种故障情况，如下图所示：
模拟secondary节点故障
通过rs.status()命令查看复制集状态，secondary节点状态信息如下：
"_id" : 1,
"name" : "Guo:40001",
"health" : 0,
"state" : 8, //表示成员已经down机
"stateStr" : "(not reachable/healthy)",
"uptime" : 0,
"optime" : {
"t" : 1376838296,
"i" : 1
},
"optimeDate" : ISODate("2013-08-18T15:04:56Z")
（3）接着通过primary节点插入一条记录：
rs0:PRIMARY> db.scores.insert({stuid:2,subject:"english",score:100})
（4）再次查看复制集状态信息rs.status()，可以看到primary成员节点上oplpog信息如下：
"optime" : {
"t" : 1376922730,
"i" : 1
},
"optimeDate" : ISODate("2013-08-19T14:32:10Z"),
与上面down机的成员节点比较，optime已经不一样，primary节点上要新于down机的节点。
（5）重新启动Kill掉的节点
>mongod --config E:\mongodb-win32-i386-2.4.3\configs_rs0\rs0_1.conf
查询复制集状态信息rs.status()，观看节点"Guo:40001"的状态信息如下：
"_id" : 1,
"name" : "GUO:40001",
"health" : 1,
"state" : 2,
"stateStr" : "SECONDARY",
"uptime" : 136,
"optime" : {
"t" : 1376922730, //与上面primary节点一致了
"i" : 1
},
"optimeDate" : ISODate("2013-08-19T14:32:10Z"),
说明secondary节点已经恢复，并且从primary节点同步到了最新的操作数据。进一步通过查询secondary节点上local数据库上的oplog.rs集合来进行验证，发现多了一条下面这样的记录：
{ "ts" : { "t" : 1376922730, "i" : 1 }, "h" : NumberLong("-451684574732211704"),
"v" : 2, "op" : "i", "ns" : "students.scores", "o" : { "_id" : ObjectId("52122c
6a99c5a3ae472a6900"), "stuid" : 2, "subject" : "english", "score" : 100 } }
这正是在primary节点上插入的记录，再次证明数据确实同步过来了。
接下来测试第二种情况，假如primary节点故障，流程变化如下图所示：
模拟primary节点失败并恢复后
（1）将primary节点Kill掉。
查询复制集的状态信息rs.status()
"name" : "Guo:40000", "health" : 0, "state" : 8, "stateStr" : "(not reachable/healthy)"
字段"health"的值为0，说明原来的primary节点已经down机了。
"name" : "Guo:40001", "health" : 1, "state" : 1, "stateStr" : "PRIMARY"
字段"stateStr"值为"PRIMARY"，说明原来secondary节点变成了primary节点。
（2）在新的primary节点上插入一条记录
rs0:PRIMARY> db.scores.insert({stuid:3,subject:"computer",score:99})
（3）重新恢复"Guo:40000"节点（原来的primary节点）
>mongod --config E:\mongodb-win32-i386-2.4.3\configs_rs0\rs0_0.conf
再次查看复制集状态rs.status()
"name" : "Guo:40000",
"health" : 1,
"state" : 2,
"stateStr" : "SECONDARY",
"uptime" : 33,
"optime" : {
"t" : 1376924110,
"i" : 1
},
当"Guo:40000"实例被重新激活后，变成了secondary节点，oplog也被同步成最新的了。说明当primary节点故障时，复制集能自动转移故障，将其中一个secondary节点变为primary节点，读写操作继续在新的primary节点上进行。原来primary节点恢复后，在复制集中变成了secondary节点。
上面两中情况都得到了验证，但是有一点要注意，mongDB默认情况下只能在primary节点上进行读写操作，如下图所示：
默认的读写流程图
对于客户端应用程序来说，对复制集的读写操作是透明的，默认情况它总是在primary节点上进行。 mongoDB提供了很多种常见编程语言的驱动程序，驱动程序位于应用程序与mongod实例之间，应用程发起与复制集的连接，驱动程序自动选择primary节点。当primary节点失效，复制集发生故障转移时，复制集将先关闭与所有客户端的socket连接，驱动程序将返回一个异常，应用程序收到这个异常，这个时候需要应用程序开发人员去处理这些异常，同时驱动程序会尝试重新与primary节点建立连接（这个动作对应用程序来说是透明的）。假如这个时候正在发生一个读操作，在异常处理中你可以重新发起读数据命令，因为读操作不会改变数据库的数据；假如这个时候发生的是写操作，情况就变得微妙起来，如果是非安全模式下的写，就会产生不确定因素，写是否成功不确定，如果是安全模式，驱动程序会通过getlasterror命令知道哪些写操作成功了，哪些失败，驱动程序会返回失败的信息给应用程序，针对这个异常信息，应用程序可以决定怎样处置这个写操作，可以重新执行写操作，也可以直接给用户暴出这个错误。