高可用性即HA（High Availability）指的是通過盡量縮短因日常維護操作（計划）和突發的系統崩潰（非計划）所導致的停機時間，以提高系統和應用的可用性。
高可用集群的解決方案
計算機系統的高可用在不同的層面上有不同的表現：
（1）網絡高可用
由於網絡存儲的快速發展，網絡冗余技術被不斷提升，提高IT系統的高可用性的關鍵應用就是網絡高可用性，網絡高可用性與網絡高可靠性是有區別的，網絡高可用性是通過匹配冗余的網絡設備實現網絡設備的冗余，達到高可用的目的。
比如冗余的交換機，冗余的路由器等
（2）服務器高可用
服務器高可用主要使用的是服務器集群軟件或高可用軟件來實現。
（3）存儲高可用
使用軟件或硬件技術實現存儲的高度可用性。其主要技術指標是存儲切換功能，數據復制功能，數據快照功能等。當一台存儲出現故障時，另一台備用的存儲可以快速切換，達一存儲不停機的目的。
MongoDB的高可用集群配置
高可用集群，即High Availability Cluster，簡稱HA Cluster。
集群（cluster）就是一組計算機，它們作為一個整體向用戶提供一組網絡資源。
這些單個的計算機系統 就是集群的節點（node）。
搭建高可用集群需要合理的配置多台計算機之間的角色，數據恢復，一致性等，主要有以下幾種方式：
（1）主從方式 （非對稱方式）
主機工作，備機處於監控准備狀況；當主機宕機時，備機接管主機的一切工作，待主機恢復正常后，按使用者的設定以自動或手動方式將服務切換到主機上運行，數據的一致性通過共享存儲系統解決。
（2）雙機雙工方式（互備互援）
兩台主機同時運行各自的服務工作且相互監測情況，當任一台主機宕機時，另一台主機立即接管它的一切工作，保證工作實時，應用服務系統的關鍵數據存放在共享存儲系統中。
（3）集群工作方式（多服務器互備方式）
多台主機一起工作，各自運行一個或幾個服務，各為服務定義一個或多個備用主機，當某個主機故障時，運行在其上的服務就可以被其它主機接管。
MongoDB集群配置的幾種方案也遵循了這幾種解決辦法。
Master-Slave主從結構
主從架構一般用於備份或者做讀寫分離。一般有一主一從設計和一主多從設計。
由兩種角色構成：
（1）主(Master)
可讀可寫，當數據有修改的時候，會將oplog同步到所有連接的salve上去。
（2）從(Slave)
只讀不可寫，自動從Master同步數據。
特別的，對於Mongodb來說，並不推薦使用Master-Slave架構，因為Master-Slave其中Master宕機后不能自動恢復，推薦使用Replica Set，后面會有介紹，除非Replica的節點數超過50，才需要使用Master-Slave架構，正常情況是不可能用那么多節點的。
還有一點，Master-Slave不支持鏈式結構，Slave只能直接連接Master。Redis的Master-Slave支持鏈式結構，Slave可以連接Slave，成為Slave的Slave。
Relica Set副本集方式
Mongodb的Replica Set即副本集方式主要有兩個目的，一個是數據冗余做故障恢復使用，當發生硬件故障或者其它原因造成的宕機時，可以使用副本進行恢復。
另一個是做讀寫分離，讀的請求分流到副本上，減輕主（Primary）的讀壓力。
1.Primary和Secondary搭建的Replica Set
Replica Set是mongod的實例集合，它們有着同樣的數據內容。包含三類角色：
（1）主節點（Primary）
接收所有的寫請求，然后把修改同步到所有Secondary。一個Replica Set只能有一個Primary節點，當Primary掛掉后，其他Secondary或者Arbiter節點會重新選舉出來一個主節點。默認讀請求也是發到Primary節點處理的，需要轉發到Secondary需要客戶端修改一下連接配置。
（2）副本節點（Secondary）
與主節點保持同樣的數據集。當主節點掛掉的時候，參與選主。
（3）仲裁者（Arbiter）
不保有數據，不參與選主，只進行選主投票。使用Arbiter可以減輕數據存儲的硬件需求，Arbiter跑起來幾乎沒什么大的硬件資源需求，但重要的一點是，在生產環境下它和其他數據節點不要部署在同一台機器上。
注意，一個自動failover的Replica Set節點數必須為奇數，目的是選主投票的時候要有一個大多數才能進行選主決策。
（4）選主過程
其中Secondary宕機，不受影響，若Primary宕機，會進行重新選主：
2.使用Arbiter搭建Replica Set
偶數個數據節點，加一個Arbiter構成的Replica Set方式：
Sharding分片技術
當數據量比較大的時候，我們需要把數據分片運行在不同的機器中，以降低CPU、內存和IO的壓力，Sharding就是數據庫分片技術。
MongoDB分片技術類似MySQL的水平切分和垂直切分，數據庫主要由兩種方式做Sharding：垂直擴展和橫向切分。
垂直擴展的方式就是進行集群擴展，添加更多的CPU，內存，磁盤空間等。
橫向切分則是通過數據分片的方式，通過集群統一提供服務：
（1）MongoDB的Sharding架構
（2）MongoDB分片架構中的角色
A.數據分片（Shards）
用來保存數據，保證數據的高可用性和一致性。可以是一個單獨的mongod實例，也可以是一個副本集。
在生產環境下Shard一般是一個Replica Set，以防止該數據片的單點故障。所有Shard中有一個PrimaryShard，里面包含未進行划分的數據集合：
B.查詢路由（Query Routers）
路由就是mongos的實例，客戶端直接連接mongos，由mongos把讀寫請求路由到指定的Shard上去。
一個Sharding集群，可以有一個mongos，也可以有多mongos以減輕客戶端請求的壓力。
C.配置服務器（Config servers）
保存集群的元數據（metadata），包含各個Shard的路由規則。
參考：