intial sync，可以理解为全量同步。
replication，追同步源的oplog，可以理解为增量同步。
下面会详细介绍MongoDB数据同步的实现原理。
Secondary节点当出现如下状况时，需要先进行全量同步。
oplog为空。
local.replset.minvalid集合里_initialSyncFlag字段设置为true。
内存标记initialSyncRequested设置为true。
这3个场景分别对应
新节点加入，无任何oplog，此时需先进性initial sync。 initial sync开始时，会主动将_initialSyncFlag字段设置为true，正常结束后再设置为false；如果节点重启时，发现_initialSyncFlag为true，说明上次全量同步中途失败了，此时应该重新进行initial sync。 当用户发送resync时，initialSyncRequested会设置为true，此时会重新开始一次initial sync。
全量同步开始，设置minvalid集合的_initialSyncFlag。 获取同步源上最新oplog时间戳为t1。 全量同步集合数据 （耗时）。 获取同步源上最新oplog时间戳为t2。 重放[t1, t2]范围内的所有oplog。 获取同步源上最新oplog时间戳为t3。 重放[t2, t3]范围内所有的oplog。 建立集合所有索引 （耗时）。 获取同步源上最新oplog时间戳为t4。 重放[t3, t4]范围内所有的oplog。 全量同步结束，清除minvalid集合的_initialSyncFlag。
initial sync结束后，接下来Secondary就会『不断拉取主上新产生的oplog并重放』，这个过程在Secondary同步慢问题分析也介绍过，这里从另一个角度再分析下。
producer thread，这个线程不断的从同步源上拉取oplog，并加入到一个BlockQueue的队列里保存着。
replBatcher thread，这个线程负责逐个从producer thread的队列里取出oplog，并放到自己维护的队列里。
sync线程将replBatcher thread的队列分发到默认16个replWriter线程，由replWriter thread来最终重放每条oplog。
问题来了，为什么一个简单的『拉取oplog并重放』的动作要搞得这么复杂？
性能考虑，拉取oplog是单线程进行，如果把重放也放到拉取的线程里，同步势必会很慢；所以设计上producer thread只干一件事。
为什么不将拉取的oplog直接分发给replWriter thread，而要多一个replBatcher线程来中转？
oplog重放时，要保持顺序性，而且遇到createCollection、dropCollection等DDL时，这些命令与其他的增删改查命令是不能并行执行的，而这些控制就是由replBatcher来完成的。
initial sync单线程复制数据，效率比较低，生产环境应该尽量避免initial sync出现，需合理配置oplog，按默认『5%的可用磁盘空间』来配置oplog在绝大部分场景下都能满足需求，特殊的case(case1, case2)可根据实际情况设置更大的oplog。
新加入节点时，可以通过物理复制的方式来避免initial sync，将Primary上的dbpath拷贝到新的节点，直接启动，这样效率更高。
当Secondary上需要的oplog在同步源上已经滚掉时，Secondary的同步将无法正常进行，会进入RECOVERING的状态，需向Secondary主动发送resyc命令重新同步。3.2版本目前有个bug，可能导致resync不能正常工作，必须强制(kill -9)重启节点，详情参考SERVER-24773。
生产环境，最好通过db.printSlaveReplicationInfo()来监控主备同步滞后的情况，当Secondary落后太多时，要及时调查清楚原因。
当Secondary同步滞后是因为主上并发写入太高导致，（db.serverStatus().metrics.repl.buffer.sizeBytes持续接近db.serverStatus().metrics.repl.buffer.maxSizeBytes），可通过调整Secondary上replWriter并发线程数来提升。
MongoDB 3.2版本复制集同步的过程参考上面，在MongoDB 3.4版本里MongoDB对复制集同步的全量同步阶段做了2个改进：
在拷贝数据的时候同时建立所有的索引，在之前的版本里，拷贝数据时会先建立_id索引，其余的索引在数据拷贝完之后集中建立。
在拷贝数据的同时，会把同步源上新产生的oplog拉取到本地local数据库的临时集合存储着，等数据全量拷贝完，直接读取本地临时集合的oplog来应用，提升了追增量的效率，同时也避免了同步源上oplog不足导致无法同步的问题。
上图描述了这2个改进的效果，实测了『10GB的数据，包含64个集合，每个集合包含2个索引字段，文档平均1KB，3.4版本的全量同步性能约有20%的提升，如果数据集很大，并且在同步的过程中有写入，提升的效果会更明显，并且彻底解决了因同步源oplog不足而导致进入RECOVERING状态无法同步的问题。
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