MongoDB是一种非关系型数据库，它支持分布式集群部署，提高了数据的可用性和扩展性。在MongoDB集群中，通常有一个主节点（primary）和多个从节点（secondary），主节点负责处理客户端的读写请求，从节点负责复制主节点的数据，以实现数据的备份和负载均衡。
那么，MongoDB集群是如何实现从节点数据更新的呢？简单来说，就是通过复制集（replica set）的机制。复制集是一组MongoDB服务器，它们之间可以自动维护同一份数据集。复制集中有一个主节点和多个从节点，主节点会将自己的操作记录在一个操作日志（oplog）中，从节点会定期从主节点获取操作日志，并应用到自己的数据上，从而实现数据的同步。
复制集有以下几个特点：
1.复制集中只有一个主节点，如果主节点出现故障，从节点会通过选举产生一个新的主节点，保证服务的可用性。
2.复制集中可以有多个从节点，从节点可以提供读请求的服务，分担主节点的压力。但是，从节点的数据可能会有一定的延迟，因此读请求可能不是最新的数据。
3.复制集中可以有隐藏节点（hidden）和仲裁节点（arbiter），隐藏节点不对外提供服务，只用于备份数据；仲裁节点不存储数据，只用于参与选举。
4.复制集中可以设置成员的优先级（priority），影响其在选举中的权重。优先级为0的成员永远不会成为主节点。
MongoDB集群的数据同步机制有以下几个优势：
1.数据同步是自动进行的，无需人工干预。
2.数据同步是增量进行的，只传输变化的部分，节省了网络带宽和存储空间。
3.数据同步是异步进行的，不影响主节点的性能和可用性。
MongoDB集群的数据同步机制也有以下几个劣势：
1.数据同步可能会有延迟，导致从节点的数据不是最新的。
2.数据同步可能会失败，导致从节点的数据不完整或不一致。
3.数据同步可能会产生冲突，导致从节点的数据与主节点不一致。
为了解决这些问题，MongoDB提供了以下几种方法：
1.通过设置读偏好（read preference），可以指定读请求从哪些类型的成员获取数据，例如最近的成员、最新的成员、特定标签的成员等。
2.通过设置写关注（write concern），可以指定写请求需要被多少个成员确认才算成功，例如至少一个成员、至少一个主节点、至少一个仲裁节点等。
3.通过设置复制延迟（replication lag），可以控制从节点与主节点之间允许的最大时间差。
4.通过使用回滚（rollback）或重建（rebuild）功能，可以恢复出现故障或冲突的从节点。
MongoDB集群是通过复制集机制实现从节点数据更新的，这种机制既有优点也有缺点，需要根据具体情况进行配置和调优。