MongoDB是一种流行的非关系型数据库，它支持分布式集群模式，可以提高数据的存储容量和读写性能。在MongoDB集群中，有一种特殊的节点叫做仲裁节点（arbiter），它不存储数据，也不参与读写操作，那么它有什么作用呢？本文将介绍仲裁节点的概念，配置方法和优缺点。
仲裁节点的概念
在MongoDB集群中，通常会使用副本集（replica set）来保证数据的高可用性。副本集是由多个节点组成的一个逻辑单元，其中有一个主节点（primary），负责处理客户端的读写请求，和多个从节点（secondary），负责复制主节点的数据。当主节点发生故障时，从节点之间会进行选举，产生一个新的主节点，继续提供服务。
为了保证选举的正确性和有效性，副本集需要满足一个条件，就是拥有大多数（majority）存活的节点。这样才能保证选出的主节点能够得到大多数节点的认可，避免出现脑裂（split brain）现象。例如，如果一个副本集有三个节点，那么至少需要两个节点存活才能进行选举。如果只有一个节点存活，那么它无法确定其他两个节点是否还活着，也无法得到其他两个节点的同意，因此不能成为主节点。
这里就出现了一个问题，如果一个副本集有偶数个节点，例如四个节点，那么当发生网络分区时，可能会导致两个子网各有两个节点，无法形成大多数。这样就会导致整个副本集失去可用性，因为没有任何一个子网能够选出主节点。为了解决这个问题，就需要引入仲裁节点。
仲裁节点是一种特殊的副本集成员，它不存储数据，也不参与读写操作，它只有一个功能，就是在选举时投票。通过添加一个仲裁节点，可以使副本集的总数变为奇数，从而避免出现平票的情况。例如，在上面的例子中，如果添加了一个仲裁节点，那么当发生网络分区时，可能会出现三种情况：
1.一种是仲裁节点和其中一个子网在同一侧，那么这一侧就有三个节点，可以形成大多数，选出主节点。
2.另一种是仲裁节点和另一个子网在同一侧，那么这一侧也有三个节点，可以形成大多数，选出主节点。
3.还有一种是仲裁节点和两个子网都不在同一侧，那么这时候没有任何一侧能够形成大多数，无法选出主节点。
可以看到，在添加了仲裁节点后，在网络分区发生时，有66.7%的概率能够保持副本集的可用性。而没有添加仲裁节点时，则只有50%的概率。
仲裁节点的配置方法
要配置一个仲裁节点，首先需要启动一个MongoDB实例，指定一个端口号和一个数据目录。例如，可以使用以下命令：
然后，需要将这个实例添加到副本集中，作为一个仲裁节点。可以使用以下命令：
这样，就完成了仲裁节点的配置。可以使用以下命令查看副本集的状态：
可以看到，仲裁节点的角色是ARBITER，表示它是一个仲裁节点。
仲裁节点的优缺点
仲裁节点的优点是：
1.它可以提高副本集的可用性，避免出现平票的情况。
2.它不存储数据，也不参与读写操作，因此占用的资源很少，可以运行在低配置的机器上。
3.它不需要同步数据，因此不会增加网络和磁盘的负载。
仲裁节点的缺点是：
1.它不能提高副本集的数据冗余度，因为它不存储数据。如果需要提高数据冗余度，还是需要增加普通的从节点。
2.它不能提高副本集的读性能，因为它不参与读操作。如果需要提高读性能，还是需要增加普通的从节点。
3.它可能会成为单点故障，因为它只有一个投票权。如果仲裁节点发生故障，那么副本集就会变成偶数个节点，可能会出现平票的情况。
MongoDB仲裁节点是一种特殊的副本集成员，它不存储数据，也不参与读写操作，它只有一个功能，就是在选举时投票。通过添加一个仲裁节点，可以使副本集的总数变为奇数，从而避免出现平票的情况。仲裁节点有利于提高副本集的可用性，但不能提高数据冗余度和读性能。