MongoDB副本集的工作原理
在MongoDB副本集中，主节点负责处理客户端的读写请求，备份节点则负责映射主节点的数据。备份节点的工作原理过程可以大致描述为，备份节点定期轮询主节点上的数据操作，然后对自己的数据副本进行这些操作，从而保证跟主节点的数据同步。
至于主节点上的所有数据库状态改变的操作，都会存放在一张特定的系统表中。备份节点则是根据这些数据进行自己的数据更新。
oplog
上面提到的数据库状态改变的操作，称为oplog（operation log，主节点操作记录）。oplog存储在local数据库的"oplog.rs"表中。副本集中备份节点异步的从主节点同步oplog，然后重新执行它记录的操作，以此达到了数据同步的作用。
关于oplog有几个注意的地方：
[*]oplog只记录改变数据库状态的操作
[*]存储在oplog中的操作并不是和主节点执行的操作完全一样，例如"$inc"操作就会转化为"$set"操作
[*]oplog存储在固定集合中(capped collection)，当oplog的数量超过oplogSize，新的操作就会覆盖就的操作
下面来看下oplog的一些具体内容，首先删除上一篇的node1-node3文件夹，重新建立副本集，但是这次限制oplogSize为5MB。
mongod.exe --dbpath="c:\mongodb\db\node1" --port=11111 --replSet myReplSet --oplogSize=5
mongod.exe --dbpath="c:\mongodb\db\node2" --port=22222 --replSet myReplSet --oplogSize=5
mongod.exe --dbpath="c:\mongodb\db\node3" --port=33333 --replSet myReplSet --oplogSize=5
然后通过MongoDB shell（连接主节点）插入一些数据
use test
db.person.insert({ "name" : "Will0", "gender" : "Female", "age" : 22 })
db.person.insert({ "name" : "Will1", "gender" : "Female", "age" : 20 })
通过一些命令就可以查看主节点的oplog了，通过oplog可以看到前面两条数据插入操作，备份节点接可以根据这两条记录更新自己的数据集。
use local
show collections
db.oplog.rs.find()
查看oplog表的状态，当前oplog有3条记录，oplog表是一个capped collection（固定大小集合），oplog表的大小是5242880B=5MB。
oplog数据结构
下面来分析一下oplog中字段的含义，通过下面的命令取出一条oplog：
db.oplog.rs.find().skip(1).limit(1).toArray()
[*]ts: 8字节的时间戳，由4字节unix timestamp + 4字节自增计数表示。这个值很重要，在选举(如master宕机时)新primary时，会选择ts最大的那个secondary作为新primary
[*]
op：1字节的操作类型
[*]"i"： insert
[*]"u"： update
[*]"d"： delete
[*]"c"： db cmd
[*]"db"：声明当前数据库 (其中ns 被设置成为=>数据库名称+ '.')
[*]"n": no op,即空操作，其会定期执行以确保时效性
[*]ns：操作所在的namespace
[*]o：操作所对应的document，即当前操作的内容（比如更新操作时要更新的的字段和值）
[*]o2: 在执行更新操作时的where条件，仅限于update时才有该属性
oplog的大小
capped collection是MongoDB中一种提供高性能插入、读取和删除操作的固定大小集合，当集合被填满的时候，新的插入的文档会覆盖老的文档。
所以，oplog表使用capped collection是合理的，因为不可能无限制的增长oplog。MongoDB在初始化副本集的时候都会有一个默认的oplog大小：
[*]在64位的Linux,Solaris,FreeBSD以及Windows系统上，MongoDB会分配磁盘剩余空间的5%作为oplog的大小，如果这部分小于1GB则分配1GB的空间
[*]在64的OS X系统上会分配183MB
[*]在32位的系统上则只分配48MB
oplog的大小设置是值得考虑的一个问题，如果oplog size过大，会浪费存储空间；如果oplog size过小，老的oplog记录很快就会被覆盖，那么宕机的节点就很容易出现无法同步数据的现象。
比如，基于上面的例子，我们停掉一个备份节点（port=33333），然后通过主节点插入以下记录，然后查看oplog，发现以前的oplog已经被覆盖了。
for(var i=0;i
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