1.1 MongoDB復(fù)制集簡介

一組Mongodb復(fù)制集，就是一組mongod進(jìn)程，這些進(jìn)程維護(hù)同一個數(shù)據(jù)集合。復(fù)制集提供了數(shù)據(jù)冗余和高等級的可靠性，這是生產(chǎn)部署的基礎(chǔ)。

1.1.1 復(fù)制集的目的

　　保證數(shù)據(jù)在生產(chǎn)部署時的冗余和可靠性，通過在不同的機(jī)器上保存副本來保證數(shù)據(jù)的不會因?yàn)閱吸c(diǎn)損壞而丟失。能夠隨時應(yīng)對數(shù)據(jù)丟失、機(jī)器損壞帶來的風(fēng)險(xiǎn)。

　　換一句話來說，還能提高讀取能力，用戶的讀取服務(wù)器和寫入服務(wù)器在不同的地方，而且，由不同的服務(wù)器為不同的用戶提供服務(wù)，提高整個系統(tǒng)的負(fù)載。

1.1.2 簡單介紹

　　一組復(fù)制集就是一組mongod實(shí)例掌管同一個數(shù)據(jù)集，實(shí)例可以在不同的機(jī)器上面。實(shí)例中包含一個主導(dǎo)，接受客戶端所有的寫入操作，其他都是副本實(shí)例，從主服務(wù)器上獲得數(shù)據(jù)并保持同步。

　　主服務(wù)器很重要，包含了所有的改變操作（寫）的日志。但是副本服務(wù)器集群包含有所有的主服務(wù)器數(shù)據(jù)，因此當(dāng)主服務(wù)器掛掉了，就會在副本服務(wù)器上重新選取一個成為主服務(wù)器。

　　每個復(fù)制集還有一個仲裁者，仲裁者不存儲數(shù)據(jù)，只是負(fù)責(zé)通過心跳包來確認(rèn)集群中集合的數(shù)量，并在主服務(wù)器選舉的時候作為仲裁決定結(jié)果。

1.2 復(fù)制的基本架構(gòu)

基本的架構(gòu)由3臺服務(wù)器組成，一個三成員的復(fù)制集，由三個有數(shù)據(jù)，或者兩個有數(shù)據(jù)，一個作為仲裁者。

1.2.1 三個存儲數(shù)據(jù)的復(fù)制集

具有三個存儲數(shù)據(jù)的成員的復(fù)制集有：

一個主庫；兩個從庫組成，主庫宕機(jī)時，這兩個從庫都可以被選為主庫。

當(dāng)主庫宕機(jī)后,兩個從庫都會進(jìn)行競選，其中一個變?yōu)橹鲙欤?dāng)原主庫恢復(fù)后，作為從庫加入當(dāng)前的復(fù)制集群即可。

1.2.2 當(dāng)存在arbiter節(jié)點(diǎn)

在三個成員的復(fù)制集中，有兩個正常的主從，及一臺arbiter節(jié)點(diǎn)：

一個主庫? ? 一個從庫，可以在選舉中成為主庫? ? 一個aribiter節(jié)點(diǎn)，在選舉中，只進(jìn)行投票，不能成為主庫

說明：

　　由于arbiter節(jié)點(diǎn)沒有復(fù)制數(shù)據(jù)，因此這個架構(gòu)中僅提供一個完整的數(shù)據(jù)副本。arbiter節(jié)點(diǎn)只需要更少的資源，代價(jià)是更有限的冗余和容錯。

當(dāng)主庫宕機(jī)時，將會選擇從庫成為主，主庫修復(fù)后，將其加入到現(xiàn)有的復(fù)制集群中即可。

1.2.3 Primary選舉

　　復(fù)制集通過replSetInitiate命令（或mongo shell的rs.initiate()）進(jìn)行初始化，初始化后各個成員間開始發(fā)送心跳消息，并發(fā)起Priamry選舉操作，獲得『大多數(shù)』成員投票支持的節(jié)點(diǎn)，會成為Primary，其余節(jié)點(diǎn)成為Secondary。

『大多數(shù)』的定義

　　假設(shè)復(fù)制集內(nèi)投票成員（后續(xù)介紹）數(shù)量為N，則大多數(shù)為 N/2 + 1，當(dāng)復(fù)制集內(nèi)存活成員數(shù)量不足大多數(shù)時，整個復(fù)制集將無法選舉出Primary，復(fù)制集將無法提供寫服務(wù)，處于只讀狀態(tài)。

通常建議將復(fù)制集成員數(shù)量設(shè)置為奇數(shù)，從上表可以看出3個節(jié)點(diǎn)和4個節(jié)點(diǎn)的復(fù)制集都只能容忍1個節(jié)點(diǎn)失效，從『服務(wù)可用性』的角度看，其效果是一樣的。（但無疑4個節(jié)點(diǎn)能提供更可靠的數(shù)據(jù)存儲）

1.3 復(fù)制集中成員說明

所有成員說明

1.3.2 Priority 0節(jié)點(diǎn)

作為一個輔助可以作為一個備用。在一些復(fù)制集中，可能無法在合理的時間內(nèi)添加新成員的時候。備用成員保持?jǐn)?shù)據(jù)的當(dāng)前最新數(shù)據(jù)能夠替換不可用的成員

1.3.3 Hidden 節(jié)點(diǎn)（隱藏節(jié)點(diǎn)）

　　客戶端將不會把讀請求分發(fā)到隱藏節(jié)點(diǎn)上，即使我們設(shè)定了 復(fù)制集讀選項(xiàng) 。

這些隱藏節(jié)點(diǎn)將不會收到來自應(yīng)用程序的請求。我們可以將隱藏節(jié)點(diǎn)專用于報(bào)表節(jié)點(diǎn)或是備份節(jié)點(diǎn)。 延時節(jié)點(diǎn)也應(yīng)該是一個隱藏節(jié)點(diǎn)。

1.3.4 Delayed 節(jié)點(diǎn)（延時節(jié)點(diǎn)）

　　延時節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)集是延時的，因此它可以幫助我們在人為誤操作或是其他意外情況下恢復(fù)數(shù)據(jù)。

舉個例子，當(dāng)應(yīng)用升級失敗，或是誤操作刪除了表和數(shù)據(jù)庫時，我們可以通過延時節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)恢復(fù)

1.4 配置MongoDB復(fù)制集

配置分片集群請看我的另一篇文章:? ? http://m.itdecent.cn/p/d9efee400087

MongoDB分片（Sharding）技術(shù)

分片（sharding）是MongoDB用來將大型集合分割到不同服務(wù)器（或者說一個集群）上所采用的方法。盡管分片起源于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫分區(qū)，但MongoDB分片完全又是另一回事。

　　和MySQL分區(qū)方案相比，MongoDB的最大區(qū)別在于它幾乎能自動完成所有事情，只要告訴MongoDB要分配數(shù)據(jù)，它就能自動維護(hù)數(shù)據(jù)在不同服務(wù)器之間的均衡。

2.1 MongoDB分片介紹

2.1.1 分片的目的

　　高數(shù)據(jù)量和吞吐量的數(shù)據(jù)庫應(yīng)用會對單機(jī)的性能造成較大壓力,大的查詢量會將單機(jī)的CPU耗盡,大的數(shù)據(jù)量對單機(jī)的存儲壓力較大,最終會耗盡系統(tǒng)的內(nèi)存而將壓力轉(zhuǎn)移到磁盤IO上。

　　為了解決這些問題,有兩個基本的方法: 垂直擴(kuò)展和水平擴(kuò)展。

垂直擴(kuò)展：增加更多的CPU和存儲資源來擴(kuò)展容量。

水平擴(kuò)展：將數(shù)據(jù)集分布在多個服務(wù)器上。水平擴(kuò)展即分片。

2.1.2 分片設(shè)計(jì)思想

　　分片為應(yīng)對高吞吐量與大數(shù)據(jù)量提供了方法。使用分片減少了每個分片需要處理的請求數(shù)，因此，通過水平擴(kuò)展，集群可以提高自己的存儲容量和吞吐量。舉例來說，當(dāng)插入一條數(shù)據(jù)時，應(yīng)用只需要訪問存儲這條數(shù)據(jù)的分片.

　　使用分片減少了每個分片存儲的數(shù)據(jù)。

例如，如果數(shù)據(jù)庫1tb的數(shù)據(jù)集，并有4個分片，然后每個分片可能僅持有256 GB的數(shù)據(jù)。如果有40個分片，那么每個切分可能只有25GB的數(shù)據(jù)。

2.1.3 分片機(jī)制提供了如下三種優(yōu)勢

1.對集群進(jìn)行抽象，讓集群“不可見”

　　MongoDB自帶了一個叫做mongos的專有路由進(jìn)程。mongos就是掌握統(tǒng)一路口的路由器，其會將客戶端發(fā)來的請求準(zhǔn)確無誤的路由到集群中的一個或者一組服務(wù)器上，同時會把接收到的響應(yīng)拼裝起來發(fā)回到客戶端。

2.保證集群總是可讀寫

　　MongoDB通過多種途徑來確保集群的可用性和可靠性。將MongoDB的分片和復(fù)制功能結(jié)合使用，在確保數(shù)據(jù)分片到多臺服務(wù)器的同時，也確保了每分?jǐn)?shù)據(jù)都有相應(yīng)的備份，這樣就可以確保有服務(wù)器換掉時，其他的從庫可以立即接替壞掉的部分繼續(xù)工作。

3.使集群易于擴(kuò)展

　　當(dāng)系統(tǒng)需要更多的空間和資源的時候，MongoDB使我們可以按需方便的擴(kuò)充系統(tǒng)容量。

2.1.4 分片集群架構(gòu)

分片集群的構(gòu)造

? ? （1）mongos ：數(shù)據(jù)路由，和客戶端打交道的模塊。mongos本身沒有任何數(shù)據(jù)，他也不知道該怎么處理這數(shù)據(jù)，去找config server

（2）config server：所有存、取數(shù)據(jù)的方式，所有shard節(jié)點(diǎn)的信息，分片功能的一些配置信息?？梢岳斫鉃檎鎸?shí)數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)。

（3）shard：真正的數(shù)據(jù)存儲位置，以chunk為單位存數(shù)據(jù)。

Mongos本身并不持久化數(shù)據(jù)，Sharded cluster所有的元數(shù)據(jù)都會存儲到Config Server，而用戶的數(shù)據(jù)會議分散存儲到各個shard。Mongos啟動后，會從配置服務(wù)器加載元數(shù)據(jù)，開始提供服務(wù)，將用戶的請求正確路由到對應(yīng)的碎片。

Mongos的路由功能

　　當(dāng)數(shù)據(jù)寫入時，MongoDB Cluster根據(jù)分片鍵設(shè)計(jì)寫入數(shù)據(jù)。

　　當(dāng)外部語句發(fā)起數(shù)據(jù)查詢時，MongoDB根據(jù)數(shù)據(jù)分布自動路由至指定節(jié)點(diǎn)返回?cái)?shù)據(jù)。

2.2 集群中數(shù)據(jù)分布

2.2.1 Chunk是什么

　　在一個shard server內(nèi)部，MongoDB還是會把數(shù)據(jù)分為chunks，每個chunk代表這個shard server內(nèi)部一部分?jǐn)?shù)據(jù)。chunk的產(chǎn)生，會有以下兩個用途：

Splitting：當(dāng)一個chunk的大小超過配置中的chunk size時，MongoDB的后臺進(jìn)程會把這個chunk切分成更小的chunk，從而避免chunk過大的情況

Balancing：在MongoDB中，balancer是一個后臺進(jìn)程，負(fù)責(zé)chunk的遷移，從而均衡各個shard server的負(fù)載，系統(tǒng)初始1個chunk，chunk size默認(rèn)值64M,生產(chǎn)庫上選擇適合業(yè)務(wù)的chunk size是最好的。ongoDB會自動拆分和遷移chunks。

分片集群的數(shù)據(jù)分布（shard節(jié)點(diǎn)）

（1）使用chunk來存儲數(shù)據(jù)

（2）進(jìn)群搭建完成之后，默認(rèn)開啟一個chunk，大小是64M，

（3）存儲需求超過64M，chunk會進(jìn)行分裂，如果單位時間存儲需求很大，設(shè)置更大的chunk

（4）chunk會被自動均衡遷移。

2.2.2 chunksize的選擇

　　適合業(yè)務(wù)的chunksize是最好的。

　　chunk的分裂和遷移非常消耗IO資源；chunk分裂的時機(jī)：在插入和更新，讀數(shù)據(jù)不會分裂。

chunksize的選擇：

　　小的chunksize：數(shù)據(jù)均衡是遷移速度快，數(shù)據(jù)分布更均勻。數(shù)據(jù)分裂頻繁，路由節(jié)點(diǎn)消耗更多資源。大的chunksize：數(shù)據(jù)分裂少。數(shù)據(jù)塊移動集中消耗IO資源。通常100-200M

2.2.3 chunk分裂及遷移

隨著數(shù)據(jù)的增長，其中的數(shù)據(jù)大小超過了配置的chunk size，默認(rèn)是64M，則這個chunk就會分裂成兩個。數(shù)據(jù)的增長會讓chunk分裂得越來越多

這時候，各個shard 上的chunk數(shù)量就會不平衡。這時候，mongos中的一個組件balancer? 就會執(zhí)行自動平衡。把chunk從chunk數(shù)量最多的shard節(jié)點(diǎn)挪動到數(shù)量最少的節(jié)點(diǎn)。

chunkSize 對分裂及遷移的影響

　　MongoDB 默認(rèn)的 chunkSize 為64MB，如無特殊需求，建議保持默認(rèn)值；chunkSize 會直接影響到 chunk 分裂、遷移的行為。

　　chunkSize 越小，chunk 分裂及遷移越多，數(shù)據(jù)分布越均衡；反之，chunkSize 越大，chunk 分裂及遷移會更少，但可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)分布不均。

　　chunkSize 太小，容易出現(xiàn) jumbo chunk（即shardKey 的某個取值出現(xiàn)頻率很高，這些文檔只能放到一個 chunk 里，無法再分裂）而無法遷移；chunkSize 越大，則可能出現(xiàn) chunk 內(nèi)文檔數(shù)太多（chunk 內(nèi)文檔數(shù)不能超過 250000 ）而無法遷移。

　　chunk 自動分裂只會在數(shù)據(jù)寫入時觸發(fā)，所以如果將 chunkSize 改小，系統(tǒng)需要一定的時間來將 chunk 分裂到指定的大小。

　　chunk 只會分裂，不會合并，所以即使將 chunkSize 改大，現(xiàn)有的 chunk 數(shù)量不會減少，但 chunk 大小會隨著寫入不斷增長，直到達(dá)到目標(biāo)大小。

2.3 數(shù)據(jù)區(qū)分

2.3.1 分片鍵shard key

　　MongoDB中數(shù)據(jù)的分片是、以集合為基本單位的，集合中的數(shù)據(jù)通過片鍵（Shard key）被分成多部分。其實(shí)片鍵就是在集合中選一個鍵，用該鍵的值作為數(shù)據(jù)拆分的依據(jù)。

　　所以一個好的片鍵對分片至關(guān)重要。片鍵必須是一個索引，通過sh.shardCollection加會自動創(chuàng)建索引（前提是此集合不存在的情況下）。一個自增的片鍵對寫入和數(shù)據(jù)均勻分布就不是很好，因?yàn)樽栽龅钠I總會在一個分片上寫入，后續(xù)達(dá)到某個閥值可能會寫到別的分片。但是按照片鍵查詢會非常高效。

　　隨機(jī)片鍵對數(shù)據(jù)的均勻分布效果很好。注意盡量避免在多個分片上進(jìn)行查詢。在所有分片上查詢，mongos會對結(jié)果進(jìn)行歸并排序。

　　對集合進(jìn)行分片時，你需要選擇一個片鍵，片鍵是每條記錄都必須包含的，且建立了索引的單個字段或復(fù)合字段，MongoDB按照片鍵將數(shù)據(jù)劃分到不同的數(shù)據(jù)塊中，并將數(shù)據(jù)塊均衡地分布到所有分片中。

　　為了按照片鍵劃分?jǐn)?shù)據(jù)塊，MongoDB使用基于范圍的分片方式或者 基于哈希的分片方式。

注意：

? ? ? ? 分片鍵是不可變。

? ? ? ? 分片鍵必須有索引。

? ? ? ? 分片鍵大小限制512bytes。

? ? ? ? 分片鍵用于路由查詢。

? ? ? ? MongoDB不接受已進(jìn)行collection級分片的collection上插入無分片

? ? ? ? 鍵的文檔（也不支持空值插入）

2.3.2 以范圍為基礎(chǔ)的分片Sharded Cluster

　　Sharded Cluster支持將單個集合的數(shù)據(jù)分散存儲在多shard上，用戶可以指定根據(jù)集合內(nèi)文檔的某個字段即shard key來進(jìn)行范圍分片（range sharding）。

對于基于范圍的分片，MongoDB按照片鍵的范圍把數(shù)據(jù)分成不同部分。

假設(shè)有一個數(shù)字的片鍵:想象一個從負(fù)無窮到正無窮的直線，每一個片鍵的值都在直線上畫了一個點(diǎn)。MongoDB把這條直線劃分為更短的不重疊的片段，并稱之為數(shù)據(jù)塊，每個數(shù)據(jù)塊包含了片鍵在一定范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)。在使用片鍵做范圍劃分的系統(tǒng)中，擁有”相近”片鍵的文檔很可能存儲在同一個數(shù)據(jù)塊中，因此也會存儲在同一個分片中。

2.3.3 基于哈希的分片

分片過程中利用哈希索引作為分片的單個鍵，且哈希分片的片鍵只能使用一個字段，而基于哈希片鍵最大的好處就是保證數(shù)據(jù)在各個節(jié)點(diǎn)分布基本均勻。

對于基于哈希的分片，MongoDB計(jì)算一個字段的哈希值，并用這個哈希值來創(chuàng)建數(shù)據(jù)塊。在使用基于哈希分片的系統(tǒng)中，擁有”相近”片鍵的文檔很可能不會存儲在同一個數(shù)據(jù)塊中，因此數(shù)據(jù)的分離性更好一些。

　　Hash分片與范圍分片互補(bǔ)，能將文檔隨機(jī)的分散到各個chunk，充分的擴(kuò)展寫能力，彌補(bǔ)了范圍分片的不足，但不能高效的服務(wù)范圍查詢，所有的范圍查詢要分發(fā)到后端所有的Shard才能找出滿足條件的文檔。

2.3.4 分片鍵選擇建議

1、遞增的sharding key

數(shù)據(jù)文件挪動小。（優(yōu)勢）

因?yàn)閿?shù)據(jù)文件遞增，所以會把insert的寫IO永久放在最后一片上，造成最后一片的寫熱點(diǎn)。同時，隨著最后一片的數(shù)據(jù)量增大，將不斷的發(fā)生遷移至之前的片上。

2、隨機(jī)的sharding key

數(shù)據(jù)分布均勻，insert的寫IO均勻分布在多個片上。（優(yōu)勢）

大量的隨機(jī)IO，磁盤不堪重荷。

3、混合型key

大方向隨機(jī)遞增，小范圍隨機(jī)分布。

為了防止出現(xiàn)大量的chunk均衡遷移，可能造成的IO壓力。我們需要設(shè)置合理分片使用策略（片鍵的選擇、分片算法（range、hash））

分片注意：

? 分片鍵是不可變、分片鍵必須有索引、分片鍵大小限制512bytes、分片鍵用于路由查詢。

? MongoDB不接受已進(jìn)行collection級分片的collection上插入無分片鍵的文檔（也不支持空值插入）

參考文獻(xiàn)? ? https://www.cnblogs.com/clsn/p/8214345.html

我這里有一個問題還想請MongoDB大牛解答：

? ? 如何提高M(jìn)ongoDB分片集群數(shù)據(jù)的插入速度：

? ? 現(xiàn)在的插入速度為 ：（10次的平均值）2分40秒插入數(shù)據(jù)67634條 每條數(shù)據(jù)3-4kb左右

? ? ? ? 單機(jī)模式的插入速度是集群模式的兩倍

? ? ? ? 插入方式均為? ? insertOne

? ? ? ? 暫不考慮? ? ? ? ? ? insertMany? ? 因?yàn)榭赡軐?dǎo)致數(shù)據(jù)丟失

? ? ? ? 具體的請您聯(lián)系我微信QQ同時在線：772590001

? ? ? ? ? ? ?。。?！謝謝