由于当前环境拟使用副本集，所以下面写的都是有关使用副本集的时候需要注意的坑，与学习过程中的一些记录。
同步源不一定是primary节点，而是经过一套规则选择的一个节点，有可能是secondery节点。
failOver时的回滚机制：primary节点挂掉，oplog已经更新，但是其余secondery节点在没有同步。此时集群需要进行重新选出primary节点，此时新的主节点并没有最新的oplog，当后期重启老primary节点时，作为新加入集群的新节点，需要与主节点进行oplog的同步，此时会对节点进行强制一致性处理，形成回滚（rollback），当rollback发生时，MongoDB将把rollback的数据以BSON格式存放到dbpath路径下rollback文件夹中。
一次MongoDB的写入：
- 将文档数据写入对应的集合
- 更新集合的所有索引信息
- 写入一条oplog用于同步
- 返回response，并且secondery节点拉取最新的oplog（此处为回滚的坑）
- 提交事务并且journal落磁盘
解决方案：Write Concern的配置，http://www.mongoing.com/archives/2916。原理为调整写时的确认界别，使除了当前节点以外的节点也有最新的oplog后，才返回response，完成一个事务。这样当主节点宕掉，也可以有其他节点有最新的oplog，新oplog时间戳的拥有者更可能获得新选举的选票。
{w: “majority”, j:1 }级别，几乎可以满足所有要求。
参考：https://blog.csdn.net/jianlong727/article/details/73321905
新节点加入时的oplog丢失问题：新节点的加入会有一系列的同步操作，在每步同步操作过程中，虽然都会对oplog进行同步，但是如果某一时刻的同步时间大于oplog可存储的量，则会造成oplog的覆写，从而导致新节点的数据丢失。
intial sync流程，（翻译自MongoDB源码上的英文注释）
全量同步开始，设置minvalid集合的_initialSyncFlag。 获取同步源上最新oplog时间戳为t1。 全量同步集合数据 （耗时）。 获取同步源上最新oplog时间戳为t2。 重放[t1, t2]范围内的所有oplog。 获取同步源上最新oplog时间戳为t3。 重放[t2, t3]范围内所有的oplog。 建立集合所有索引 （耗时）。 获取同步源上最新oplog时间戳为t4。 重放[t3, t4]范围内所有的oplog。 全量同步结束，清除minvalid集合的_initialSyncFlag。
解决方案：一是：根据官方说法，需要删除掉节点上的全部数据，重新进行全量同步。参考：https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/resync-replica-set-member/
二是：需要对oplog进行评估，扩大为较合理的oplog大小。
在生产环境中，当primary节点的写入压力过大，而secondery节点拉取oplog的速度相对缓慢，导致的oplog覆写，致使secondery节点状态变为recovering。
解决方案：可使用增加replWriter线程的方法进行解决。
参考：https://yq.aliyun.com/articles/47336?spm=5176.8091938.0.0.WPuhZ0
majority指的多数节点：在write Concern的参数设置级别的过程中引入了majority，N/2 +1指的就是多数。
这里引入为什么官方推荐布置奇数个节点的服务器，因为3 -（3/2 +1） = 4 - （4/2 +1）= 1，即无论是三个节点还是四个节点，都只可以容忍1个节点的失效。即三个节点的集群与四个节点的集群实现的效果相同（虽然四个节点的集群多一台物理机，相对来说更加安全。）
参考：https://yq.aliyun.com/articles/64?spm=5176.8091938.0.0.MFE7rL
journal与oplog机制的认识：journal是引擎级别，相当于redis中的wal日志操作，用于解决机房断电等非常规情况下，恢复数据。
oplog则是在MongoDB配置为复制集的情况下，用于对secondery节点进行同步数据的普通数据表。即为local.oplog.rs。secondery节点会使用tail cursor对主节点的oplog进行监控，如果有新数据则进行拉取。
参考：http://www.mongoing.com/archives/3988