1. 分析mongo副本集 Election succeeded 的全过程：

从提供的日志中，我们可以看到以下关键步骤描述了副本集中的选举过程：

• Election Triggered: 选举过程开始于一个节点（10.10.98.127:3692）接收到 replSetStepUp 请求，这通常意味着该节点决定自己应该成为新的主节点。

• Election Process: 随后，该节点开始选举过程（Starting an election due to step up request），并跳过干运行（dry run），直接进行选举（Skipping dry run and running for election）。

• Vote Requests: 该节点作为候选人，向其他成员发送投票请求（VoteRequester），请求它们投票支持它成为新的主节点。

• Vote Responses: 从日志中我们可以看到，至少有一个节点（10.10.98.127:3692）对该候选人的投票请求做出了肯定的响应（VoteRequester processResponse），而另一个节点（10.10.98.123:7315）由于正在关闭（ShutdownInProgress），未能成功投票。

• Election Success: 由于收到了足够的肯定票数，选举成功，该节点（10.10.98.125:4933）假设了主节点的角色（Election succeeded, assuming primary role）。

• State Transition: 随后，该节点的状态转变为 PRIMARY（Replica set state transition），这意味着它现在是副本集的主节点。

• Sync Source Reset: 新的主节点重置了其同步源（Resetting sync source to empty），准备开始接受写操作。

• Catch-up Mode: 新的主节点进入追赶模式（Entering primary catch-up mode），以确保它拥有最新的数据。

• Topology Changes: 随着新主节点的确立，副本集的拓扑结构也随之更新，其他节点的状态也相应更新。

2. 从日志里面看到数据库一致性的对比吗？

在提供的日志中，并没有直接的数据库一致性对比操作的记录。MongoDB副本集的一致性通常是通过复制主节点的操作日志（oplog）来维护的。当一个节点成为新的主节点时，其他次要节点会从这个新的主节点同步数据，以确保数据的一致性。

在选举成功后，新的主节点（10.10.98.125:4933）会开始接受写操作，而其他节点则会尝试与其同步来更新自己的数据。然而，日志中并没有显示具体的数据对比或一致性检查的过程。通常，这些细节在副本集的日常操作中是自动处理的，除非出现同步问题或数据不一致的情况，否则不会在日志中特别记录。

3. 模拟主备不同步，副本集切换

步骤

人为制造数据不一致的情况在测试环境中可以模拟，但请谨慎操作，因为这可能会影响数据库的稳定性。以下是模拟数据不一致的步骤：

1. 确定当前的主节点：
   首先，你需要确定哪个节点是当前的主节点。可以通过以下命令查看副本集的状态：

   rs.status()
   

2. 在主节点上执行写操作：
   选择一个数据库和集合，然后执行写操作。例如，向 testDB 数据库的 testCollection 集合插入文档：

   use testDB1
   db.testCollection.insert({data1: "This is a test document."})
   

3. 隔离主节点：
   接下来，你需要从网络层面隔离这个主节点，以阻止它与其他副本集成员同步。这通常涉及到修改网络配置或使用网络工具。例如，你可以使用 iptables 命令在Linux系统上阻止来自特定端口的流量：

   sudo iptables -A INPUT -p tcp --dport 27017 -j DROP
   

   这个命令会阻止所有进入MongoDB默认端口（27017）的TCP流量。请注意，你应该根据实际使用的端口和IP地址调整这个命令。

删除 iptables 规则 https://blog.csdn.net/hezuijiudexiaobai/article/details/130659181

备库加锁

mongo -uroot -p qm7gkmnDr_oPl1di

db.fsyncLock() 

4. 确认数据不一致：
   在隔离主节点之后，尝试在其他从节点上读取数据，检查是否能够看到刚才写入的数据。由于主节点被隔离，这些数据不会同步到其他节点，从而产生数据不一致。

5. 恢复网络连接：
   一旦你完成了测试，应该恢复主节点的网络连接，以便副本集可以恢复正常操作。使用以下命令撤销之前设置的 iptables 规则：

   sudo iptables -D INPUT -p tcp --dport 27017 -j DROP
   

6. 重新同步数据：
   网络连接恢复后，副本集将尝试重新同步数据。你可以使用 rs.syncFrom 命令强制一个从节点从特定的同步源开始同步：

   db.runCommand({replSetSyncFrom: "syncSourceMemberName"})
   

   其中 syncSourceMemberName 是你选择的同步源成员的名字。

注意事项：

• 请确保在测试环境中执行这些操作，避免在生产环境中造成数据丢失或服务中断。
• 在进行这些操作之前，确保你已经备份了所有重要数据。
• 根据你的MongoDB版本和配置，命令和步骤可能会有所不同。

人为制造数据不一致是一种高级操作，通常只在特定的测试场景下进行。在大多数情况下，你应该尽量保持副本集的同步和一致性。

not master and slaveOk=false

错误信息 "not master and slaveOk=false" 表示你尝试在一个非主节点上执行操作，而且 slaveOk 参数没有被设置为 true。在MongoDB副本集中，大多数读操作默认只能针对主节点进行，从节点默认不接受普通查询操作，除非 slaveOk 设置为 true。

要解决这个问题，你可以在查询时添加 slaveOk 选项，这允许你的操作在非主节点上执行。以下是如何修改你的命令以包含 slaveOk：

db.getMongo().setReadPref('secondary');
db.system.log.find().sort({$natural: -1}).limit(1)

或者直接使用 slaveOk 参数：

db.system.log.find().slaveOk().sort({$natural: -1}).limit(1)

这两种方法都会让你的查询可以在从节点上执行。第一种方法通过设置读取偏好来实现，第二种方法直接在查询上设置 slaveOk。

解释：

• db.getMongo().setReadPref('secondary')：这行代码设置了全局的读取偏好为从节点（secondary）。这意味着所有后续的读操作都会尝试在从节点上执行。
• slaveOk()：这个方法是直接在查询上设置，允许这个特定的查询在从节点上执行。

通常，查看日志的操作不会对数据库性能产生显著影响，因此可以在从节点上执行。但是，确保在生产环境中合理使用这些设置，以避免不必要的负载。

错误信息 "not master and slaveOk=false" 表示你正在尝试在一个从节点上执行 show dbs 命令，而这个命令默认只能在主节点上执行。在从节点上执行需要设置 slaveOk 为 true。

你已经尝试使用 db.getMongo().setReadPref('secondary') 来设置读取偏好，但这个命令实际上并没有改变 slaveOk 的值。你需要使用 setSlaveOk 方法来显式地允许从节点上的查询。

在MongoDB Shell中，你可以使用以下命令来允许从节点上的查询：

db.getMongo().setSlaveOk();

或者，你可以直接使用：

db.setSlaveOk();

这将允许当前数据库连接在从节点上执行查询。然后，你应该能够执行 show dbs 命令：

show dbs;

请注意，setSlaveOk 只影响当前的数据库连接。如果你打开一个新的MongoDB Shell连接，你需要再次执行这个命令。

另外，从MongoDB 3.2版本开始，slaveOk 已经被标记为过时，建议使用 readPreference 来代替。但是，对于你的需求来说，使用 setSlaveOk 应该足够了。

确实，MongoDB 副本集在主节点失去连接时会触发选举过程，以确保始终有一个主节点来处理写操作。如果你希望模拟数据不一致而不触发选举，可以尝试以下方法：

其他方案

方法一：使用 rs.stepDown() 命令

1. 确定主节点：
   使用 rs.status() 命令确定当前的主节点。

2. 执行 rs.stepDown()：
   在主节点上执行 rs.stepDown() 命令，使主节点主动放弃主节点地位并触发选举。你可以指定 stepDown 命令的 force 选项来确保即使无法选举出新的主节点也会执行。

   db.runCommand({replSetStepDown: 60, force: true})
   

   这个命令会使当前的主节点在 60 秒内拒绝任何新的选举。如果在此期间没有其他节点当选，副本集将没有主节点。

3. 执行写操作：
   在主节点上执行写操作，然后迅速将该节点从副本集中移除或停止其 mongod 进程。

4. 检查数据一致性：
   在其他节点上检查是否能读取到刚才写入的数据。

5. 恢复主节点：
   恢复主节点的服务，并观察副本集如何重新选举和同步数据。

方法二：使用 rs.slaveOk 命令

1. 设置 slaveOk：
   在从节点上设置 slaveOk 为 true，允许从节点处理查询。

   db.getMongo().setReadPref('secondary');
   

2. 执行写操作：
   在主节点上执行写操作。

3. 停止主节点的复制进程：
   停止主节点的复制进程，但不完全关闭数据库服务。这可以通过停止 oplog 的写入来实现，例如，通过设置 oplogSize 为 0（不推荐在生产环境中使用）。

4. 执行更多写操作：
   在主节点上执行更多写操作。

5. 检查数据一致性：
   在其他节点上检查是否能读取到刚才写入的数据。

方法三：使用 mongod 配置文件

1. 修改配置文件：
   在 mongod.conf 文件中设置 replSet 配置，并设置 enableMajorityReadConcern=false 以允许从节点在没有同步最新数据的情况下提供读服务。

2. 重启 MongoDB 服务：
   重启 MongoDB 服务以应用新的配置。

3. 执行写操作：
   在主节点上执行写操作。

4. 隔离主节点：
   通过修改网络配置或使用防火墙规则，隔离主节点，使其无法与其他节点通信。

5. 检查数据一致性：
   在其他节点上检查是否能读取到刚才写入的数据。

注意事项

• 这些方法可能会影响数据库的稳定性和数据的完整性，请在测试环境中进行。
• 确保在进行这些操作之前备份所有重要数据。
• 在生产环境中，应尽量避免人为制造数据不一致的情况。

通过这些方法，你可以在不触发选举的情况下模拟数据不一致的情况。

4. 细节

分析选举过程

从你提供的日志中，我们可以看到以下关键信息：

1. 选举过程：

   • 一个成员（10.10.98.125:4933）成功进行了干运行选举（Dry election run），并决定参与正式选举（running for election）。
   • 在正式选举中，该成员获得了足够的票数，并成功成为主节点（Election succeeded, assuming primary role）。

2. 角色转换：

   • 成员（10.10.98.125:4933）从 SECONDARY 状态转变为 PRIMARY 状态。

3. 数据一致性：

   • 在成为主节点后，该成员进入了 primary catch-up mode，这意味着它开始同步数据以确保与其他成员的数据一致性。
   • 同步完成后，成员退出了 primary catch-up mode（Exited primary catch-up mode）。

4. 数据操作：

   • 有创建集合（createCollection）和建立索引（Index build: done building）的操作记录，这表明在主节点上执行了数据定义操作。

5. 网络问题：

   • 存在一些网络超时问题（NetworkInterfaceExceededTimeLimit），表明某些副本集成员在尝试建立连接时超时。

6. 连接管理：

   • 有多个连接被接受和结束的记录，这是正常的连接管理活动。

7. 手动干预：

   • 在日志的最后部分，有一个成员执行了 replSetStepDown 命令，这通常用于手动让主节点退位，触发新的选举。

数据一致性分析

在日志中，我们可以看到以下与数据一致性相关的信息：

1. 数据同步：

   • 成员在成为主节点后，进入了 primary catch-up mode，这有助于确保数据的一致性。

2. 集合和索引创建：

   • 集合 testDB1.testCollection 被创建，并且相关的索引也成功建立。这表明在主节点上执行了数据定义操作。

3. 手动干预：

   • replSetStepDown 命令的执行可能导致了主节点的角色变更，这可能会触发新的选举和数据同步过程。

结论

• 选举成功：成员 10.10.98.125:4933 成功成为主节点，并且进行了数据同步以确保一致性。
• 数据操作：在主节点上成功执行了集合和索引的创建，这有助于数据管理和查询性能。
• 网络问题：需要关注网络超时问题，确保所有副本集成员之间的网络连接稳定。

如果需要进一步分析数据一致性，可以检查副本集成员之间的同步状态和延迟，使用 rs.status() 命令查看副本集的详细状态。此外，确保网络问题得到解决，以避免影响副本集的正常运行和数据一致性。

replSetStepDown

在 MongoDB 副本集中，replSetStepDown 命令用于手动使当前的主节点（PRIMARY）退位，变成次要节点（SECONDARY）。这通常出于以下原因：

1. 维护或升级：需要对主节点进行维护或升级时，可以手动执行 replSetStepDown 来平滑地将主节点角色转移给其他节点，以减少对服务的影响。

2. 故障排除：如果主节点遇到问题（如性能瓶颈、配置错误等），可以通过退位来将主节点角色转移给健康的次要节点，然后对问题节点进行调查和修复。

3. 平衡负载：在某些情况下，可能需要重新平衡副本集的负载，例如，当前主节点的负载过高，可以通过退位操作将主节点角色转移给其他节点。

4. 测试和演练：在测试环境中，可能使用 replSetStepDown 命令来模拟主节点故障，以验证副本集的故障转移和选举机制是否正常工作。

5. 数据恢复：如果主节点上的数据出现问题，可能需要将其退位，以便在次要节点上进行数据恢复操作。

6. 版本升级：在进行 MongoDB 版本升级时，可能需要先让主节点退位，以确保升级过程中不会影响写操作。

从你提供的日志中，我们可以看到以下相关条目：

• Attempting to step down in response to replSetStepDown command：表明 replSetStepDown 命令被触发，节点开始执行退位操作。
• Exiting primary catch-up mode 和 Stopping replication producer：在退位过程中，节点停止作为主节点的复制生产者。
• Replica set state transition：记录了节点状态的转换，从 PRIMARY 变为 SECONDARY。
• Handing off election：表明该节点正在将选举过程交给另一个节点。

执行 replSetStepDown 命令是一个受控的操作，通常由数据库管理员在确保副本集高可用性和数据一致性的前提下进行。在执行此命令之前，应确保副本集中的其他成员是健康的，并且能够接管主节点的职责。

replication

在 MongoDB 副本集环境中，当一个次要节点（SECONDARY）需要从一个主节点（PRIMARY）复制数据时，它会通过查询主节点的 oplog 来获取变更。这个过程称为“同步”（replication），并且依赖于持续读取 oplog 来确保数据的一致性。

日志条目 Canceling oplog query due to OplogQueryMetadata. We have to choose a new sync source 指出了以下情况：

1. 当前同步源（sync source）问题：

   • 当前作为同步源的主节点可能遇到问题或不再可用（比如，主节点宕机、网络问题或配置变更）。

2. 需要选择新的同步源：

   • 当副本集的成员无法从当前的同步源获取数据时，它必须选择另一个可用的同步源来继续数据复制过程。

3. OplogQueryMetadata 触发：

   • OplogQueryMetadata 可能指的是副本集成员在尝试读取 oplog 时遇到的问题，如读取超时、数据不一致或其他错误。

4. 取消 oplog 查询：

   • 当副本集成员检测到当前同步源不再可用或存在问题时，它会取消当前的 oplog 查询，以避免进一步的同步错误。

5. 选择新的同步源：

   • 副本集成员将开始寻找新的同步源，通常是另一个健康的次要节点或新的主节点。选择过程基于副本集的配置和成员状态。

这种情况可能由以下原因引起：

• 主节点故障：当前的主节点可能由于故障或维护而无法访问。
• 网络问题：可能存在网络连接问题，导致副本集成员无法从当前同步源获取数据。
• 配置更改：副本集的配置可能发生变化，如主节点被移除或替换。
• 数据一致性问题：检测到数据不一致或其他问题，需要从不同的同步源重新同步数据。

在这种情况下，副本集的成员会自动尝试找到一个新的同步源并继续复制过程，以确保数据的一致性和副本集的高可用性。这是 MongoDB 副本集自我修复和高可用性特性的一部分。