复制集工作原理
1）数据复制原理
开启复制集后，主节点会在 local 库下生成一个集合叫 oplog.rs，这是一个有限集合，也就是大小是固定的。其中记录的是整个mongod实例一段时间内数据库的所有变更（插入/更新/删除）操作，当空间用完时新记录自动覆盖最老的记录。
复制集中的从节点就是通过读取主节点上面的 oplog 来实现数据同步的，MongoDB的oplog（操作日志）是一种特殊的封顶集合，滚动覆盖写入，固定大小。另外oplog的滚动覆盖写入方式有两种：一种是达到设定大小就开始覆盖写入；二是设定文档数，达到文档数就开始覆盖写入（不推荐使用）。
复制集工作方式如下图：
主节点跟应用程序之间的交互是通过Mongodb驱动进行的，Mongodb复制集有自动故障转移功能，那么应用程序是如何找到主节点呢？Mongodb提供了一个rs.isMaster()函数，这个函数可以识别主节点。默认应用程序读写都是在主节点上，默认情况下，读和写都只能在主节点上进行。但是主压力过大时就可以把读操作分离到从节点上从而提高读性能。下面是MongoDB的驱动支持5种复制集读选项：
primary：默认模式，所有的读操作都在复制集的主节点进行的。
primaryPreferred：在大多数情况时，读操作在主节点上进行，但是如果主节点不可用了，读操作就会转移到从节点上执行。
secondary：所有的读操作都在复制集的从节点上执行。
secondaryPreferred：在大多数情况下，读操作都是在从节点上进行的，但是当从节点不可用了，读操作会转移到主节点上进行。
nearest：读操作会在复制集中网络延时最小的节点上进行，与节点类型无关。
但是除了primary 模式以外的复制集读选项都有可能返回非最新的数据，因为复制过程是异步的，从节点上应用操作可能会比主节点有所延后。如果我们不使用primary模式，请确保业务允许数据存在可能的不一致。
举个例子：
用客户端向主节点添加了 100 条记录，那么 oplog 中也会有这 100 条的 insert 记录。从节点通过获取主节点的 oplog，也执行这 100 条 oplog 记录。这样，从节点也就复制了主节点的数据，实现了同步。
需要说明的是：并不是从节点只能获取主节点的 oplog。为了提高复制的效率，复制集中所有节点之间会互相进行心跳检测（通过ping）。每个节点都可以从任何其他节点上获取oplog。还有，用一条语句批量删除 50 条记录，并不是在 oplog 中只记录一条数据，而是记录 50 条单条删除的记录。oplog中的每一条操作，无论是执行一次还是多次执行，对数据集的影响结果是一样的，i.e 每条oplog中的操作都是幂等的。
- 初始化同步
- 回滚后的数据追赶
- 分片的chunk迁移
2）复制集写操作
如果启用复制集的话，在内存中会多一个OPLOG区域，是在节点之间进行同步的一个手段，它会把操作日志放到OPLOG中来，然后OPLOG会复制到从节点上。从节点接收并执行OPLOG中的操作日志来达到数据的同步操作。
1) 客户端的数据进来；
2) 数据操作写入到日志缓冲；
3) 数据写入到数据缓冲；
4) 把日志缓冲中的操作日志放到OPLOG中来；
5) 返回操作结果到客户端（异步）；
6) 后台线程进行OPLOG复制到从节点，这个频率是非常高的，比日志刷盘频率还要高，从节点会一直监听主节点，OPLOG一有变化就会进行复制操作；
7) 后台线程进行日志缓冲中的数据刷盘，非常频繁（默认100）毫秒，也可自行设置（30-60）；
后台线程进行数据缓冲中的数据刷盘，默认是60秒；
3）Oplog的数据结构
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ywnds:PRIMARY> db.oplog.rs.findOne()
{
"ts" : Timestamp(1453059127, 1),
"h" : NumberLong("-6090285017139205124"),
"v" : 2,
"op" : "n",
"ns" : "",
"o" : {
"msg" : "initiating set"
}
}
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ts：操作发生时的时间戳，这个时间戳包含两部分内容t和i，t是标准的时间戳（自1970年1月1日 00:00:00 GMT 以来的毫秒数）。而i是一个序号，目的是为了保证t与i组合出的Mongo时间戳ts可以唯一的确定一条操作记录。
h：此操作的独一无二的ID。
v：oplog的版本。
op：操作类型（insert、update、delete、db cmd、null），紧紧代表一个消息信息。
ns：操作所处的命名空间（db_name.coll_name）。
o：操作对应的文档，文档在更新前的状态（“msg” 表示信息）。
o2：仅update操作时有，更新操作的变更条件（只记录更改数据）。
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{
"ts" : Timestamp(1481094522, 1),
"t" : NumberLong(1),
"h" : NumberLong("-7286476219427328778"),
"v" : 2,
"op" : "u",
"ns" : "test.foo",
"o2" : {
"_id" : ObjectId("58466e872780d8f6f65951ad")
},
"o" : {
"_id" : ObjectId("58466e872780d8f6f65951ad"),
"a" : 1000
}
}
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PS：当你想查询最后一次数据库操作的oplog记录时，可以使用此语句db.oplog.rs.find().sort({$natural:-1}).limit(1).pretty()。
需要重点强调的是oplog只记录改变数据库状态的操作。比如，查询就不存储在oplog中。这是因为oplog只是作为从节点与主节点保持数据同步的机制。存储在oplog中的操作也不是完全和主节点的操作一模一样的，这些操作在存储之前先要做等幂变换，也就是说，这些操作可以在从服务器端多次执行，只要顺序是对的，就不会有问题。例如，使用“$inc”执行的增加更新操作，会被转换为“$set”操作。
4）Oplog大小及意义
当你第一次启动复制集中的节点时，MongoDB会用默认大小建立Oplog。这个默认大小取决于你的机器的操作系统。大多数情况下，默认的oplog大小是足够的。在 mongod 建立oplog之前，我们可以通过设置 oplogSizeMB 选项来设定其大小。但是，如果已经初始化过复制集，已经建立了Oplog了，我们需要通过修改Oplog大小中的方式来修改其大小。
OpLog的默认大小：
- 在64位Linux、Windows操作系统上为当前分区可用空间的5%，但最大不会超过50G。
- 在64位的OS X系统中，MongoDB默认分片183M大小给Oplog。
- 在32位的系统中，MongoDB分片48MB的空间给Oplog。
4.1 复制时间窗口
既然Oplog是一个封顶集合，那么Oplog的大小就会有一个复制时间窗口的问题。举个例子，如果Oplog是大小是可用空间的5%，且可以存储24小时内的操作，那么从节点就可以在停止复制24小时后仍能追赶上主节点，而不需要重新获取全部数据。如果说从节点在24小时后开始追赶数据，那么不好意思主节点的oplog已经滚动覆盖了，把从节点没有执行的那条语句给覆盖了。这个时候为了保证数据一致性就会终止复制。然而，大多数复制集中的操作没有那么频繁，oplog可以存放远不止上述的时间的操作记录。但是，再生产环境中尽可能把oplog设置大一些也不碍事。使用rs.printReplicationInfo()可以查看oplog大小以及预计窗口覆盖时间。
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test:PRIMARY> rs.printReplicationInfo()
configured oplog size: 1024MB <--集合大小
log length start to end: 423849secs (117.74hrs) <--预计窗口覆盖时间
oplog first event time: Wed Sep 09 2015 17:39:50 GMT+0800 (CST)
oplog last event time: Mon Sep 14 2015 15:23:59 GMT+0800 (CST)
now: Mon Sep 14 2015 16:37:30 GMT+0800 (CST)
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4.2 Oplog大小应随着实际使用压力而增加
如果我能够对我复制集的工作情况有一个很好地预估，如果可能会出现以下的情况，那么我们就可能需要创建一个比默认大小更大的oplog。相反的，如果我们的应用主要是读，而写操作很少，那么一个小一点的oplog就足够了。
下列情况我们可能需要更大的oplog。
4.2.1 同时更新大量的文档。
Oplog为了保证 幂等性 会将多项更新（multi-updates）转换为一条条单条的操作记录。这就会在数据没有那么多变动的情况下大量的占用oplog空间。
4.2.2 删除了与插入时相同大小的数据
如果我们删除了与我们插入时同样多的数据，数据库将不会在硬盘使用情况上有显著提升，但是oplog的增长情况会显著提升。
4.2.3 大量In-Place更新
如果我们会有大量的in-place更新，数据库会记录下大量的操作记录，但此时硬盘中数据量不会有所变化。
4.3 Oplog幂等性
Oplog有一个非常重要的特性——幂等性（idempotent）。即对一个数据集合，使用oplog中记录的操作重放时，无论被重放多少次，其结果会是一样的。举例来说，如果oplog中记录的是一个插入操作，并不会因为你重放了两次，数据库中就得到两条相同的记录。
5）Oplog的状态信息
我们可以通过 rs.printReplicationInfo() 来查看oplog的状态，包括大小、存储的操作的时间范围。关于oplog的更多信息可以参考Check the Size of the Oplog。
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test:PRIMARY> rs.printReplicationInfo()
configured oplog size: 1024MB <--集合大小
log length start to end: 423849secs (117.74hrs) <--预计窗口覆盖时间
oplog first event time: Wed Sep 09 2015 17:39:50 GMT+0800 (CST)
oplog last event time: Mon Sep 14 2015 15:23:59 GMT+0800 (CST)
now: Mon Sep 14 2015 16:37:30 GMT+0800 (CST)
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在各类异常情况下，从节点oplog的更新可能落后于主节点一些时间。在从节点上通过 db.getReplicationInfo() 和 db.getReplicationInfo可以获得现在复制集的状态与，也可以知道是否有意外的复制延时。
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test:SECONDARY> db.getReplicationInfo()
{
"logSizeMB" : 1024,
"usedMB" : 168.06,
"timeDiff" : 7623151,
"timeDiffHours" : 2117.54,
"tFirst" : "Fri Aug 19 2016 12:27:04 GMT+0800 (CST)",
"tLast" : "Tue Nov 15 2016 17:59:35 GMT+0800 (CST)",
"now" : "Tue Dec 06 2016 11:27:36 GMT+0800 (CST)"
}
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6）复制集数据同步过程
Mongodb复制集里的Secondary会从Primary上同步数据，以保持副本集所有节点的数据保持一致，数据同步主要包含2个过程
6.1 initial sync
6.2 replication（oplog sync）
先通过initial sync同步全量数据，再通过replication不断重放Primary上的oplog同步增量数据。
initial sync
初始同步会将完整的数据集复制到各个节点上，Secondary启动后，如果满足以下条件之一，会先进行initial sync。
1. Secondary上oplog为空，比如新加入的空节点。
2. local.replset.minvalid集合里_initialSyncFlag标记被设置。当initial sync开始时，同步线程会设置该标记，当initial sync结束时清除该标记，故如果initial sync过程中途失败，节点重启后发现该标记被设置，就知道应该重新进行initial sync。
3. BackgroundSync::_initialSyncRequestedFlag被设置。当向节点发送resync命令时，该标记会被设置，此时会强制重新initial sync。
initial sync同步流程
1. minValid集合设置_initialSyncFlag（db.replset.minvalid.find()）。
2. 获取同步源当前最新的oplog时间戳t0。
3. 从同步源克隆所有的集合数据。
4. 获取同步源最新的oplog时间戳t1。
5. 同步t0~t1所有的oplog。
6. 获取同步源最新的oplog时间戳t2。
7. 同步t1~t2所有的oplog。
8. 从同步源读取index信息，并建立索引（除了_id ，这个之前已经建立完成）。
9. 获取同步源最新的oplog时间戳t3。
10. 同步t2~t3所有的oplog。
11. minValid集合清除_initialSyncFlag，initial sync结束。
当完成了所有操作后，该节点将会变为正常的状态secondary。
replication (sync oplog)
initial sync结束后，Secondary会建立到Primary上local.oplog.rs的tailable cursor，不断从Primary上获取新写入的oplog，并应用到自身。Tailable cursor每次会获取到一批oplog，Secondary采用多线程重放oplog以提高效率，通过将oplog按照所属的namespace进行分组，划分到多个线程里，保证同一个namespace的所有操作都由一个线程来replay，以保证统一namespace的操作时序跟primary上保持一致（如果引擎支持文档锁，只需保证同一个文档的操作时序与primary一致即可）。
同步场景分析
1. 副本集初始化
初始化选出Primary后，此时Secondary上无有效数据，oplog是空的，会先进行initial sync，然后不断的应用新的oplog。
2. 新成员加入
因新成员上无有效数据，oplog是空的，会先进行initial sync，然后不断的应用新的oplog。
3. 有数据的节点加入
有数据的节点加入有如下情况:
A.该节点与副本集其他节点断开连接，一段时间后恢复
B.该节点从副本集移除（处于REMOVED）状态，通过replSetReconfig命令将其重新加入
C.其他? 因同一个副本集的成员replSetName配置必须相同，除非有误配置，应该不会有其他场景
此时，如果该节点最新的oplog时间戳，比所有节点最旧的oplog时间戳还要小，该节点将找不到同步源，会一直处于RECOVERING而不能服务；反之，如果能找到同步源，则直接进入replication阶段，不断的应用新的oplog。
因oplog太旧而处于RECOVERING的节点目前无法自动恢复，需人工介入处理（故设置合理的oplog大小非常重要），最简单的方式是发送resync命令，让该节点重新进行initial sync。
7）多线程复制
MongoDB允许通过多线程进行批量写操作来提高并发能力，MongoDB将批操作通过命名空间来分组。