MongoDB集群搭建与学习实操：故障转移与分片原理

MongoDB学习及集群搭建实践全纪录详细阐述了在实际项目维护中遇到的问题，特别是当项目使用自建的MongoDB集群，且缺乏DBA统一管理时，作者被迫自我学习MongoDB。文章首先介绍了为什么要采用集群架构。 在传统的主从架构中，MongoDB存在单点故障问题，即主节点宕机时，需要手动将slave切换为master，这不仅无法实现故障转移，也不能自动切换，导致系统可用性降低。为了解决这些问题，MongoDB在3.0版本引入了副本集（Replica Set）机制，副本集可以实现一定程度的高可用性和故障转移，但副本集内的所有节点数据相同，无法支持大规模数据的分布式存储。 副本集中的三个核心角色包括： 1. 主节点（Primary）：负责接收所有写操作，并将更新同步到所有从节点。主节点是唯一一个处理写请求的角色，读请求默认也发送到主节点，但可以通过配置让部分读请求转发到从节点。 2. 从节点（Secondary）：保持与主节点相同的数据集，用于备份和在主节点故障时进行故障恢复。从节点在主节点故障时参与新的主节点选举。 3. 仲裁者（Arbiter）：不保存数据，也不参与数据处理，仅用于选举新的主节点，确保在主节点失效时能够进行投票决定新的领导者。仲裁者的部署通常要求与数据节点分开，以减轻硬件压力。 为了实现一个健壮的集群，至少需要三个节点（奇数节点数确保多数决策），但随着数据量的增长，可能需要考虑分片式集群（Sharding）来进一步扩展存储能力。分片集群虽然功能强大，但配置和维护相对复杂，适合大规模、高并发场景。 文章着重介绍了Replica Set模式，因为项目中使用的正是这一模式。在实际操作中，作者将探讨如何在一台虚拟机上搭建MongoDB集群，包括节点的角色分配、配置文件设置以及注意事项，如自动故障转移的要求（节点数为奇数）等。 通过这篇实践记录，读者不仅能学到MongoDB的基本知识，还能了解到集群架构的选择依据以及如何在实际环境中部署和维护一个高性能的MongoDB集群。