一、主从复制一般数据库都会用到这种最通用的模式——主从模式。这种方式简单灵活，可用于备份、故障恢复，读扩展。为了平衡负载，一般通过读写分离模式，即主库写、从库读。假设我们有两台MongoDB服务器，10.11.20.140和10.11.20.139。如果要配置主从复制
一、主从复制
一般数据库都会用到这种最通用的模式——主从模式。这种方式简单灵活，可用于备份、故障恢复，读扩展。为了平衡负载，一般通过读写分离模式，即主库写、从库读。
假设我们有两台MongoDB服务器，10.11.20.140和10.11.20.139。如果要配置主从复制，可参考如下实现：
Master（10.11.20.140）：
Java代码
port = 27017
dbpath = /data/db
logpath = /var/log/mongodb.log
logappend = true
journal = true
pidfile = /var/run/mongodb.pid
fork = true
master = true
注意：
master=true
Slave（10.11.20.139）：
Java代码
port=27017
dbpath = /data/db
logpath = /var/log/mongodb.log
logappend = true
journal = true
fork = true
slave = true
source = 10.11.20.140:27017
注意：
slave=true
source=10.11.20.140:27017
上述配置，即可完成Master-Slave
简单测试下，在Master（10.11.20.140）上写数据，在Slave（10.11.20.139）上读出。
Master写入：
mongo 10.11.20.140:27017
MongoDB shell version: 2.0.7
connecting to: 10.11.20.140:27017/test
> db.test.save( { a: 1 } )
Slave 读出：
mongo 10.11.20.139:27017
MongoDB shell version: 2.0.7
connecting to: 10.11.20.139:27017/test
> db.test.find()
{ "_id" : ObjectId("502cccaf2d44738c3b181391"), "a" : 1 }
>
完成主从同步！
注意：如果这是配置了“auth = false”，主从同步可能失败。
二、集群复制
主从复制虽然可以承受一定的负载压力，但这种方式仍然是一个单点，如果主库挂了，数据写入就成了风险。如果，当主库挂掉的时候，可以在访问ip不变的前提下，自动将从库作为主库使用，是不是就能避免这种风险？貌似这又涉及到Linux上的服务KeepAlive等等。
在Mongodb中，提供了一种优于主从模式的集群复制（ReplicateSet）。最理想的模式是，节点之间不分特定的主从。任何一个节点都可以是主节点primary，而其他节点都是secondary，甚至可以通过投票方式选出主节点。
假设我们拥有3台Mongodb，192.168.158.130、192.168.158.131和192.168.158.132。我们希望这3台Mongodb能够构建ReplicateSet模式，可以依照如下操作实现：
1. 配置副本集
假设我们这里的副本集定为snowolf，需要在mongodb配置文件中进行如下配置：
然后，我们启动这两台Mongodb，查看状态
$ mongo 192.168.158.130
MongoDB shell version: 2.0.4
connecting to: 192.168.158.130/test
> rs.status()
{
"startupStatus" : 3,
"info" : "run rs.initiate(...) if not yet done for the set",
"errmsg" : "can't get local.system.replset config from self or any seed (EMPTYCONFIG)",
"ok" : 0
}
>
这时候，复制集群还没有达到可用，需要进一步配置。
2. 配置成员
这里可以在任一节点进行，通过rs.initiate(cfg)完成配置。
先配置一个中间变量：
> cfg={_id:'snowolf',members:[
... {_id:0,host:'192.168.158.130:27017'},
... {_id:1,host:'192.168.158.131:27017'}]
... }
{
"_id" : "snowolf",
"members" : [
{
"_id" : 0,
"host" : "192.168.158.130:27017"
},
{
"_id" : 1,
"host" : "192.168.158.131:27017"
}
]
}
接下来，需要让配置生效：
> rs.initiate(cfg)
{
"info" : "Config now saved locally. Should come online in about a minute.",
"ok" : 1
}
如果如上所示，说明配置成功。
这时候，再看看当前的状态：
> rs.status()
{
"set" : "snowolf",
"date" : ISODate("2013-11-14T08:33:58Z"),
"myState" : 1,
"members" : [
{
"_id" : 0,
"name" : "192.168.158.130:27017",
"health" : 1,
"state" : 1,
"stateStr" : "PRIMARY",
"optime" : {
"t" : 1384417894000,
"i" : 1
},
"optimeDate" : ISODate("2013-11-14T08:31:34Z"),
"self" : true
},
{
"_id" : 1,
"name" : "192.168.158.131:27017",
"health" : 1,
"state" : 2,
"stateStr" : "SECONDARY",
"uptime" : 137,
"optime" : {
"t" : 1384417894000,
"i" : 1
},
"optimeDate" : ISODate("2013-11-14T08:31:34Z"),
"lastHeartbeat" : ISODate("2013-11-14T08:33:57Z"),
"pingMs" : 348
}
],
"ok" : 1
}
我们在一开始，并没有强制设定哪个IP是primary节点，哪个是secondary节点。这完全由Mongodb集群来决定。
这时在命令行下，提示符也发生了变化。
Primary节点：
Secondary节点：
别急，这时候还没有大功告成，如果直接在secondary上操作，会发生如下错误：
SECONDARY> db.t.find()
error: { "$err" : "not master and slaveok=false", "code" : 13435 }
需要告知Mongodb集群，从哪台机器上进行读操作：
SECONDARY> rs.slaveOk()
not master and slaveok=false
这时就不会有刚才的错误了。
测试：
在primary节点写入操作：
PRIMARY> db.t.insert({uid:12345})
PRIMARY> db.t.find()
{ "_id" : ObjectId("52848f782c6dd18b00fdf65d"), "uid" : 12345 }
在secondary节点读操作：
SECONDARY> db.t.find()
{ "_id" : ObjectId("52848f782c6dd18b00fdf65d"), "uid" : 12345 }
似乎大功告成，如果这时候我们把primary节点停掉，在secondary节点执行写操作，就会发生如下错误提示：
SECONDARY> db.t.insert({uid:12345})
not master
如果只有2台Mongodb，配置复制集群还不够安全，需要1个外在角色调整各个节点的角色。
这些节点包括：
statndard 常规节点，存储一份完整的数据副本，参与投票，可以成为活跃节点，即primary节点
passive 只做存储，参与投票
arbiter 仲裁者只投票，不复制数据，也不能成为活跃节点
现在，我们可以增加一个仲裁节点，只负责仲裁，不做数据存储。
PRIMARY> rs.addArb("192.168.158.132:27017")
{ "ok" : 1 }
这时候，再看各个节点的状态，也发生了变化：
PRIMARY> rs.status()
{
"set" : "snowolf",
"date" : ISODate("2013-11-14T09:07:39Z"),
"myState" : 1,
"members" : [
{
"_id" : 0,
"name" : "192.168.158.130:27017",
"health" : 1,
"state" : 2,
"stateStr" : "SECONDARY",
"uptime" : 390,
"optime" : {
"t" : 1384420036000,
"i" : 1
},
"optimeDate" : ISODate("2013-11-14T09:07:16Z"),
"lastHeartbeat" : ISODate("2013-11-14T09:07:39Z"),
"pingMs" : 1
},
{
"_id" : 1,
"name" : "192.168.158.131:27017",
"health" : 1,
"state" : 1,
"stateStr" : "PRIMARY",
"optime" : {
"t" : 1384420036000,
"i" : 1
},
"optimeDate" : ISODate("2013-11-14T09:07:16Z"),
"self" : true
},
{
"_id" : 2,
"name" : "192.168.158.132:27017",
"health" : 1,
"state" : 7,
"stateStr" : "ARBITER",
"uptime" : 23,
"optime" : {
"t" : 1384419192000,
"i" : 1
},
"optimeDate" : ISODate("2013-11-14T08:53:12Z"),
"lastHeartbeat" : ISODate("2013-11-14T09:07:38Z"),
"pingMs" : 295147904
}
],
"ok" : 1
}
如果这时候，我们把primary节点停掉，是否还会影响集群的稳定性？
由于存在arbiter节点，如果primary节点宕掉，剩余的secondary会被选为primary节点，继续提供服务。
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