oplog是local库下的一个固定集合，Secondary就是通过查看Primary的oplog这个集合来进行复制的。每个节点都有oplog，记录从主节点复制过来的信息，这样每个成员都可以作为同步源给其它节点。 oplog是固定大小的，在64位的系统中国年， 默认是disk控件的5%（最小为1G，最大50G）。他只能保存特定
目录 背景 一、 对 oplog 的影响 oplog 原理 二、主备倒换 小结 声明：本文同步发表于 MongoDB 中文社区，传送门： http://www.mongoing.com/archives/26201 背景 在生产环境的部署中，由于各种不确定因素的存在(比如机器掉电、网络延迟等)，各节点上的系统时间很可能会出现不一致的
转载：MongoDB WriteConcern（写关注）机制 http://www.ywnds.com/?p=3688&viewuser=40 MongoDB部署模式 MongoDB的部署模式有三种：第一种是单机模式（开发测试）；第二种是高可用复制集；第三种是可扩展分片集群。如下图所示。 知道了MongoDB几种常用的部署模式之后，接下来我们看看每种部署模式的
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。
注意： 我下面的这个mongodb版本较低（3.2.16）, 还可以用这个工具来同步数据。工具不支持更高版本的mongodb了.使用方法：https://github.com/Qihoo360/mongosync# 需要先yum安装这几个依赖包，否则下面的make编译会失败 yum -y install gcc gcc-c++ yum -y install boost-devel bo
复制集简介 Mongodb复制集由一组Mongod实例（进程）组成，包含一个Primary节点和多个Secondary节点，Mongodb Driver（客户端）的所有数据都写入Primary，Secondary从Primary同步写入的数据，以保持复制集内所有成员存储相同的数据集，提供数据的高可用。 下图为mongodb官方的复制集，包含一个主
在我学习flask建立网站时间碰到了一个棘手的问题，就是在我进行操作日志的更新时间，发现表格建立有点错误，导致表缺失，从而报了下面的错误sqlalchemy.exc.ProgrammingError: (pymysql.err.ProgrammingError) (1146, "Table 'movie.oplog' doesn't exist") [SQL: 'SELECT oplog.id AS opl
