它可以尽可能的避免数据丢失，保障数据的安全性，提高系统安全性。（最少3个节点，最大50个）
它具有自动化灾备机制，在主节点宕机后会选举出一个新的主节点，提高系统的健壮性。（7个选举节点上限）
读写分离，提高系统性能。

2、可复制集的搭建：

a、安装3个及以上的MongoDB

b、配置mongodb.conf

replication:

  // 集群名称

  replSetName: name

  // oplog大小

  oplogSizeMB: 50

c、在primary节点上运行可复制集的初始命令

// 复制集初始化

rs.initiate({

    '_id':'name',

    'version':1,

    'members':[{'_id':0, host:'ip:port'}]

})

// 添加子节点

rs.add('ip:port')

rs.add('ip2:port')

d、运行rs.status()或rs.isMaster()命令查看复制集状态。

3、可复制集架构及原理：

a、oplog：保存操作记录及时间戳。

b、数据同步：主从保持长轮询

从节点查看本机oplog最新的时间戳
查看主节点oplog中晚于此时间戳的文档
加载这些文档，并根据log执行写操作

c、心跳机制：每2秒进行一次心跳检测，发现故障后会进行选举和故障转移。

d、选举制度：当主节点故障后，其余节点根据优先级和bully算法选举出新的主节点，在此之间集群服务是只读的。

MongoDB读写分离：

对于MongoDB来说，主节点一般用于写数据，从节点用于读数据，且主节点也并不是固定的（当主节点宕机后会选举出一个新的主节点），所以在生产环境时客户端不能直连主节点。

所以我们需要配置集群节点：

<mongo:mongo-client replica-set="ip1:port1,ip2:port2,ip3:port3">

    <mongo:client-options read-preference="SECONDARY_PREFERRED"/>

</mongo:mongo-client>

通过read-preference参数控制读写分离方式，其类型有以下几种：

PRIMARY（默认）：读操作都在主节点，若主节点不可用则报错。
PRIMARY_PREFERRED：首选主节点，若主节点不可用则转移到其它从节点。
SECONDARY：读从节点，不可用则报错。
SECONDARY_PREFERRED（推荐）：首选从节点，若是特殊情况则在主节点读（但主节点架构）。
NEAREST：最邻近主节点。

分片架构部署：

为何要使用分片架构：

数据海量增长，需要更大的读写吞吐量
单台服务器的内存、CPU始终有瓶颈

分片架构的三个主要角色：

1、分片：分片架构中唯一存储数据的角色，它可以是单台服务器也可以是一个可复制集（生成环境推荐使用可复制集），每个分区上只存储部分数据。

2、路由：由于分片只存储部分数据，所以需要一个工具（工具为mongos）来讲请求处理到对应的分片中，而路由就充当这一角色。

3、配置服务器：存储集群的元数据（数据库、集合、分片的位置范围等日志信息），配置服务器最低3台。

分片架构的搭建：

1、分片服务器的配置（分片的三台服务器都需要执行）

./mongod --port 27010 --dbpath /usr/local/mongodb/data/db/27010 --logpath /usr/local/mongodb/logs/mongodb0.log --fork -- shardsvr

2、config服务器集群配置

./mongod --port 27011 /usr/local/mongodb/data/db/27011 --logpath /usr/local/mongodb/logs/mongodb1.log --fork --logappend --configsvr --replSet=cfrs1

rs.initiate({

    '_id':'cfrs1',

    'version':1,

    'members':[{

        '_id':0

    'host':'主节点ip:主节点port'

    }]

})

rs.add("从节点1ip:从节点1port")

rs.add("从节点2ip:从节点2port")

3、启动mongos路由

./mongos --configdb cfrs1/host1,host2,host3 --port 27016 --logpath /usr/local/mongodb/logs/mongodb6.log --fork --logappend

4、配置sharding
连接mongos，增加sharding

use admin

sh.addShard("host1")

sh.addShard("host2")

sh.addShard("host3")

// 设置db启动分片

sh.enableSharding('dbName')

// 配置collection分片键

sh.shardCollection(

    'dbName.collectionName',

    {'分片键字段名':1}

)

分片键选择的一些建议：

1、不推荐点：

不要使用自增长的字段作为分片键，避免热点问题。
不能使用粗粒度的分片键，避免数据块无法分割。
不能使用完全随机的分片键值，这样会造成查询性能低下。

2、推荐点：

使用与常用查询相关的字段作为分片键，且包含唯一字段（如业务主键，id等）。
索引对于分区同样重要，每个分片集合上要有同样的索引，分片键默认成为索引。
分片集合只允许在id和分片键上创建唯一索引。

最佳实践：

1、尽量选取稳定新版本64位的MongoDB。

2、数据模式设计；提倡单文档设计，将关联关系作为内嵌文档或者内嵌数组；当关联数据量较大时，考虑通过表关联实现，dbref或者自定义实现关联。

3、避免使用skip跳过大量数据

通过查询条件尽量缩小数据范围。
利用上一次的结果作为条件来查询下一页的结果。

4、避免单独使用不适用索引的查询符（$ne、$nin、$where等）。

5、根据业务场景选择合适的写入策略，在数据安全和性能之间找到平衡点。

6、建立索引很重要。

7、生产环境中建议打开profile，便于优化系统性能。

8、生产环境中建议打开auth模式，保障系统安全。

9、不要将MongoDB和其他服务部署在同一台机器上（虽然MongoDB 占用的最大内存是可以配置的）。

10、单机一定要开启journal日志，数据量不太大的业务场景中，推荐多机器使用副本集，并开启读写分离。

11、分片键的注意事项。