一、概念:

分片(sharding)是指将数据库拆分,将其分散在不同的机器上的过程。将数据分散到不同的机器上,不需要功能强大的服务器就可以存储更多的数据和处理更大的负载。基本思想就是将集合切成小块,这些块分散到若干片里,每个片只负责总数据的一部分,最后通过一个均衡器来对各个分片进行均衡(数据迁移)。通过一个名为mongos的路由进程进行操作,mongos知道数据和片的对应关系(通过配置服务器)。大部分使用场景都是解决磁盘空间的问题,对于写入有可能会变差(+++里面的说明+++),查询则尽量避免跨分片查询。使用分片的时机:

1,机器的磁盘不够用了。使用分片解决磁盘空间的问题。
2,单个mongod已经不能满足写数据的性能要求。通过分片让写压力分散到各个分片上面,使用分片服务器自身的资源。
3,想把大量数据放到内存里提高性能。和上面一样,通过分片使用分片服务器自身的资源。

二、部署安装: 前提是安装了mongodb(本文用3.0测试)

在搭建分片之前,先了解下分片中各个角色的作用。

① 配置服务器。是一个独立的mongod进程,保存集群和分片的元数据,即各分片包含了哪些数据的信息。最先开始建立,启用日志功能。像启动普通的mongod一样启动配置服务器,指定configsvr选项。不需要太多的空间和资源,配置服务器的1KB空间相当于真是数据的200MB。保存的只是数据的分布表。当服务不可用,则变成只读,无法分块、迁移数据。
② 路由服务器。即mongos,起到一个路由的功能,供程序连接。本身不保存数据,在启动时从配置服务器加载集群信息,开启mongos进程需要知道配置服务器的地址,指定configdb选项。
③ 分片服务器。是一个独立普通的mongod进程,保存数据信息。可以是一个副本集也可以是单独的一台服务器。

部署环境:3台机子

A:配置(3)、路由1、分片1;

B:分片2,路由2;

C:分片3

在部署之前先明白片键的意义,一个好的片键对分片至关重要。片键必须是一个索引,数据根据这个片键进行拆分分散。通过sh.shardCollection加会自动创建索引。一个自增的片键对写入和数据均匀分布就不是很好,因为自增的片键总会在一个分片上写入,后续达到某个阀值可能会写到别的分片。但是按照片键查询会非常高效。随机片键对数据的均匀分布效果很好。注意尽量避免在多个分片上进行查询。在所有分片上查询,mongos会对结果进行归并排序。

启动上面这些服务,因为在后台运行,所以用配置文件启动,配置文件说明

1)配置服务器的启动。(A上开启3个,Port:20000、21000、22000)

配置服务器是一个普通的mongod进程,所以只需要新开一个实例即可。配置服务器必须开启1个或则3个,开启2个则会报错

BadValue need either 1 or 3 configdbs

因为要放到后台用用配置文件启动,需要修改配置文件:

/etc/mongod_20000.conf

#数据目录
dbpath=/usr/local/config/
#日志文件
logpath=/var/log/mongodb/mongodb_config.log
#日志追加
logappend=true
#端口
port = 20000
#最大连接数
maxConns = 50
pidfilepath = /var/run/mongo_20000.pid
#日志,redo log
journal = true
#刷写提交机制
journalCommitInterval = 200
#守护进程模式
fork = true
#刷写数据到日志的频率
syncdelay = 60
#storageEngine = wiredTiger
#操作日志,单位M
oplogSize = 1000
#命名空间的文件大小,默认16M,最大2G。
nssize = 16
noauth = true
unixSocketPrefix = /tmp
configsvr = true

/etc/mongod_21000.conf

数据目录
dbpath=/usr/local/config1/
#日志文件
logpath=/var/log/mongodb/mongodb_config1.log
#日志追加
logappend=true
#端口
port = 21000
#最大连接数
maxConns = 50
pidfilepath = /var/run/mongo_21000.pid
#日志,redo log
journal = true
#刷写提交机制
journalCommitInterval = 200
#守护进程模式
fork = true
#刷写数据到日志的频率
syncdelay = 60
#storageEngine = wiredTiger
#操作日志,单位M
oplogSize = 1000
#命名空间的文件大小,默认16M,最大2G。
nssize = 16
noauth = true
unixSocketPrefix = /tmp
configsvr = true

开启配置服务器:

root@mongo1:~# mongod -f /etc/mongod_20000.conf
about to fork child process, waiting until server is ready for connections.
forked process: 8545
child process started successfully, parent exiting root@mongo1:~# mongod -f /etc/mongod_21000.conf
about to fork child process, waiting until server is ready for connections.
forked process: 8595
child process started successfully, parent exiting

同理再起一个22000端口的配置服务器。

2)路由服务器的启动。(A、B上各开启1个,Port:30000)

路由服务器不保存数据,把日志记录一下即可。

# mongos

#日志文件
logpath=/var/log/mongodb/mongodb_route.log
#日志追加
logappend=true
#端口
port = 30000
#最大连接数
maxConns = 100
#绑定地址
#bind_ip=192.168.200.*,..., pidfilepath = /var/run/mongo_30000.pid configdb=192.168.200.A:20000,192.168.200.A:21000,192.168.200.A:22000 #必须是1个或则3个配置 。
#configdb=127.0.0.1:20000  #报错
#守护进程模式 fork = true

其中最重要的参数是configdb,不能在其后面带的配置服务器的地址写成localhost或则127.0.0.1,需要设置成其他分片也能访问的地址,即192.168.200.A:20000/21000/22000。否则在addshard的时候会报错:

{
"ok" : 0,
"errmsg" : "can't use localhost as a shard since all shards need to communicate. either use all shards and configdbs in localhost or all in actual IPs host: 172.16.5.104:20000 isLocalHost:0"
}

开启mongos:

root@mongo1:~# mongos -f /etc/mongod_30000.conf
2015-07-10T14:42:58.741+0800 W SHARDING running with 1 config server should be done only for testing purposes and is not recommended for production
about to fork child process, waiting until server is ready for connections.
forked process: 8965
child process started successfully, parent exiting

3)分片服务器的启动:

就是一个普通的mongod进程:

root@mongo1:~# mongod -f /etc/mongod_40000.conf
note: noprealloc may hurt performance in many applications
about to fork child process, waiting until server is ready for connections.
forked process: 9020
child process started successfully, parent exiting

A服务器上面的服务开启完毕

root@mongo1:~# ps -ef | grep mongo
root 9020 1 0 14:47 ? 00:00:06 mongod -f /etc/mongod_40000.conf
root 9990 1 0 15:14 ? 00:00:02 mongod -f /etc/mongod_20000.conf
root 10004 1 0 15:14 ? 00:00:01 mongod -f /etc/mongod_21000.conf
root 10076 1 0 15:20 ? 00:00:00 mongod -f /etc/mongod_22000.conf
root 10096 1 0 15:20 ? 00:00:00 mongos -f /etc/mongod_30000.conf

按照上面的方法再到B上开启分片服务和路由服务(配置文件一样),以及在C上开启分片服务。到此分片的配置服务器、路由服务器、分片服务器都已经部署完成。

三、配置分片:下面的操作都是在mongodb的命令行里执行

1)添加分片sh.addShard("IP:Port") 

登陆路由服务器mongos 操作:

root@mongo1:~# mongo --port=30000
MongoDB shell version: 3.0.4
connecting to: 127.0.0.1:30000/test
mongos>

添加分片:

mongos> sh.status()    #查看集群的信息
--- Sharding Status ---
sharding version: {
"_id" : 1,
"minCompatibleVersion" : 5,
"currentVersion" : 6,
"clusterId" : ObjectId("559f72470f93270ba60b26c6")
}
shards:
balancer:
Currently enabled: yes
Currently running: no
Failed balancer rounds in last 5 attempts: 0
Migration Results for the last 24 hours:
No recent migrations
databases:
{ "_id" : "admin", "partitioned" : false, "primary" : "config" } mongos> sh.addShard("192.168.200.A:40000") #添加分片
{ "shardAdded" : "shard0000", "ok" : 1 }
mongos> sh.addShard("192.168.200.B:40000") #添加分片
{ "shardAdded" : "shard0001", "ok" : 1 }
mongos> sh.addShard("192.168.200.C:40000") #添加分片
{ "shardAdded" : "shard0002", "ok" : 1 } mongos> sh.status() #查看集群信息
--- Sharding Status ---
sharding version: {
"_id" : 1,
"minCompatibleVersion" : 5,
"currentVersion" : 6,
"clusterId" : ObjectId("559f72470f93270ba60b26c6")
}
shards: #分片信息
{
"_id" : "shard0000", "host" : "192.168.200.A:40000" }
{ "_id" : "shard0001", "host" : "192.168.200.B:40000" }
{ "_id" : "shard0002", "host" : "192.168.200.C:40000"
}
balancer:
Currently enabled: yes
Currently running: no
Failed balancer rounds in last 5 attempts: 0
Migration Results for the last 24 hours:
No recent migrations
databases:
{ "_id" : "admin", "partitioned" : false, "primary" : "config" }

2)开启分片功能:sh.enableSharding("库名")、sh.shardCollection("库名.集合名",{"key":1})

mongos> sh.enableSharding("dba")  #首先对数据库启用分片
{ "ok" : 1 }
mongos> sh.status() #查看分片信息
--- Sharding Status ---...
...
databases:
{ "_id" : "admin", "partitioned" : false, "primary" : "config" }
{ "_id" : "test", "partitioned" : false, "primary" : "shard0000" }
{ "_id" : "dba", "partitioned" : true, "primary" : "shard0000" } mongos> sh.shardCollection("dba.account",{"name":}) #再对集合进行分片,name字段是片键。片键的选择:利于分块、分散写请求、查询数据。
{ "collectionsharded" : "dba.account", "ok" : 1 }
mongos> sh.status()
--- Sharding Status ---...
shards:
{ "_id" : "shard0000", "host" : "192.168.200.51:40000" }
{ "_id" : "shard0001", "host" : "192.168.200.52:40000" }
{ "_id" : "shard0002", "host" : "192.168.200.53:40000" }
...
databases:
{ "_id" : "admin", "partitioned" : false, "primary" : "config" }
{ "_id" : "test", "partitioned" : false, "primary" : "shard0000" }
{ "_id" : "dba", "partitioned" : true, "primary" : "shard0000" } #库
dba.account
shard key: { "name" : 1 } #集合
chunks:
shard0000 1
{ "name" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "name" : { "$maxKey" : 1 } } on : shard0000 Timestamp(1, 0)

上面加粗部分表示分片信息已经配置完成。要是出现:

too many chunks to print, use verbose if you want to force print

想要看到详细的信息则需要执行:

mongos> sh.status({"verbose":1})
或则
mongos> db.printShardingStatus("vvvv")
或则
mongos> printShardingStatus(db.getSisterDB("config"),1)

四、测试 :对dba库的account集合进行测试,随机写入,查看是否分散到3个分片中。

判断是否为shard:db.runCommand({isdbgrid:1})

mongos> db.runCommand({isdbgrid:1})
{ "isdbgrid" : 1, "hostname" : "mongo3c", "ok" : 1 }

通过一个python脚本进行随机写入:分别向A、B 2个mongos各写入10万条记录。

#!/usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-
#随即写MongoDB Shard 测试 import pymongo
import time
from random import Random
def random_str(randomlength=8):
str = ''
chars = 'AaBbCcDdEeFfGgHhIiJjKkLlMmNnOoPpQqRrSsTtUuVvWwXxYyZz0123456789'
length = len(chars) - 1
random = Random()
for i in range(randomlength):
str+=chars[random.randint(0, length)]
return str def inc_data(conn):
db = conn.dba
# db = conn.test
collection = db.account
for i in range(100000):
str = ''
chars = 'AaBbCcDdEeFfGgHhIiJjKkLlMmNnOoPpQqRrSsTtUuVvWwXxYyZz0123456789'
length = len(chars) - 1
random = Random()
for i in range(15):
str+=chars[random.randint(0, length)]
string = str
collection.insert({"name" : string, "age" : 123+i, "address" : "hangzhou"+string}) if __name__ =='__main__':
conn = pymongo.MongoClient(host='192.168.200.A/B',port=30000) StartTime = time.time()
print "===============$inc==============="
print "StartTime : %s" %StartTime
inc_data(conn)
EndTime = time.time()
print "EndTime : %s" %EndTime
CostTime = round(EndTime-StartTime)
print "CostTime : %s" %CostTime

查看是否分片:db.collection.stats()

mongos> db.account.stats() #查看集合的分布情况
...
...
"shards" : {
"shard0000" : {
"ns" : "dba.account",
"count" : 89710,
"size" : 10047520,
...
...
"shard0001" : {
"ns" : "dba.account",
"count" : 19273,
"size" : 2158576,
...
...
"shard0002" : {
"ns" : "dba.account",
"count" : 91017,
"size" : 10193904,
...
...

上面加粗部分为集合的基本信息,可以看到分片成功,各个分片都有数据(count)。到此MongoDB分片集群搭建成功。

++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++

感兴趣的同学可以看下面这个比较有趣的现象:

#在写之前分片的基本信息:
mongos> sh.status()
--- Sharding Status ---
...
...
databases:
{ "_id" : "admin", "partitioned" : false, "primary" : "config" }
{ "_id" : "test", "partitioned" : false, "primary" : "shard0000" }
{ "_id" : "dba", "partitioned" : true, "primary" : "shard0000" }
dba.account
shard key: { "name" : 1 }
chunks:
shard0000
1
{ "name" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "name" : { "$maxKey" : 1 } } on : shard0000 Timestamp(1,
) #可以看到这里片键的写入,都是写在shard0000里面的。

#在写期间的分片基本信息:
mongos> sh.status()
--- Sharding Status ---
...
...
databases:
{ "_id" : "admin", "partitioned" : false, "primary" : "config" }
{ "_id" : "test", "partitioned" : false, "primary" : "shard0000" }
{ "_id" : "dba", "partitioned" : true, "primary" : "shard0000" }
dba.account
shard key: { "name" : 1 }
chunks: #数据块分布
shard0000
1
shard0001 1
shard0002 1
{ "name" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "name" : "5yyfY8mmR5HyhGJ" } on : shard0001 Timestamp(2, 0)
{ "name" : "5yyfY8mmR5HyhGJ" } -->> { "name" : "woQAv99Pq1FVoMX" } on : shard0002 Timestamp(3, 0)
{ "name" : "woQAv99Pq1FVoMX" } -->> { "name" : { "$maxKey" : 1 } } on : shard0000 Timestamp(3,
) #可以看到片键写入的基本分布

#在写完成后的基本信息:
mongos> sh.status()
--- Sharding Status ---
...
...
databases:
{ "_id" : "admin", "partitioned" : false, "primary" : "config" }
{ "_id" : "test", "partitioned" : false, "primary" : "shard0000" }
{ "_id" : "dba", "partitioned" : true, "primary" : "shard0000" }
dba.account
shard key: { "name" : 1 }
chunks: #数据块分布
shard0000 2
shard0001 1
shard0002 2
{ "name" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "name" : "5yyfY8mmR5HyhGJ" } on : shard0001 Timestamp(2, 0)
{ "name" : "5yyfY8mmR5HyhGJ" } -->> { "name" : "UavMbMlfszZOFrz" } on : shard0000 Timestamp(4, 0)
{ "name" : "UavMbMlfszZOFrz" } -->> { "name" : "t9LyVSNXDmf6esP" } on : shard0002 Timestamp(4, 1)
{ "name" : "t9LyVSNXDmf6esP" } -->> { "name" : "woQAv99Pq1FVoMX" } on : shard0002 Timestamp(3, 4)
{ "name" : "woQAv99Pq1FVoMX" } -->> { "name" : { "$maxKey" : 1 } } on : shard0000 Timestamp(3, 1) #最后片键写入的分布

上面加粗的信息对比上看到,本来在每个分片上都只有一个块,最后在shard0000、shard0002上有2个块,被拆分了。shard0001不变。这是因为mongos在收到写请求的时候,会检查当前块的拆分阀值点。到达该阀值的时候,会向分片发起一个拆分的请求。例子中shard0000和shard0002里的块被拆分了。分片内的数据进行了迁移(有一定的消耗),最后通过一个均衡器来对数据进行转移分配。所以在写入途中要是看到一个分片中集合的数量变小也是正常的。

balancer:  #均衡器
Currently enabled: yes
Currently running: yes #正在转移
Balancer lock taken at Fri Jul 10 2015 22:57:27 GMT+0800 (CST) by mongo2:30000:1436540125:1804289383:Balancer:

均衡器:均衡器负责数据迁移,周期性的检查分片是否存在不均衡,如果不存在则会开始块的迁移,config.locks集合里的state表示均衡器是否找正在运行,0表示非活动状态,2表示正在均衡。均衡迁移数据的过程会增加系统的负载:目标分片必须查询源分片的所有文档,将文档插入目标分片中,再清除源分片的数据。可以关闭均衡器(不建议):关闭会导致各分片数据分布不均衡,磁盘空间得不到有效的利用。

mongos> sh.setBalancerState(false)  #关闭自动均衡器,手动均衡,打开:sh.setBalancerState(true)
mongos> db.settings.find() #查看均衡器状态
{ "_id" : "balancer", "stopped" : true }

可以为均衡器设置一个均衡时间窗口:activeWindow

mongos> db.settings.update({"_id":"balancer"},{"$set":{"activeWindow":{"start":"08:00","stop":"02:00"}}},true)
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
mongos> db.settings.find({"_id":"balancer"})
{ "_id" : "balancer", "stopped" : false, "activeWindow" : { "start" : "08:00", "stop" : "02:00" } }

上面说明:均衡只会在早上8点到凌晨2点进行均衡操作。均衡器是以块的数量作为迁移指标,而非数据大小,块的大小默认是64M,可以修改:(config.settings)

mongos> db.settings.find()
{ "_id" : "chunksize", "value" : 64 }
mongos> db.settings.save({"_id":"chunksize","value":})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
mongos> db.settings.find()
{ "_id" : "chunksize", "value" : 32 }

上面把块的默认大小改成了32M,除了通过均衡器自动迁移外,还可以手动迁移数据sh.moveChunk("db.collection",{块地址},"新片名称")

mongos> db.chunks.find({"_id" : "abc.account-name_\"wPeFnJEvendSTbH\""}).pretty() #先到config.chunks上任意找一个块
{
"_id" : "abc.account-name_\"wPeFnJEvendSTbH\"",
"lastmod" : Timestamp(3, 1),
"lastmodEpoch" : ObjectId("55a52ff1fdd9a605a0371327"),
"ns" : "abc.account",
"min" : {
"name" : "wPeFnJEvendSTbH" #被移动的块
},
"max" : {
"name" : { "$maxKey" : 1 }
},
"shard" : "shard0000" #原先所在的分片
}
mongos> sh.moveChunk("abc.account",{"name" : "wPeFnJEvendSTbH"},"mablevi") #把abc.account集合中包含name(片键)为""的快迁移到mablevi分片中
{ "millis" : 6800, "ok" : }
mongos> db.chunks.find({"_id" : "abc.account-name_\"wPeFnJEvendSTbH\""}).pretty()
{
"_id" : "abc.account-name_\"wPeFnJEvendSTbH\"",
"lastmod" : Timestamp(5, 0),
"lastmodEpoch" : ObjectId("55a52ff1fdd9a605a0371327"),
"ns" : "abc.account",
"min" : {
"name" : "wPeFnJEvendSTbH"
},
"max" : {
"name" : { "$maxKey" : 1 }
},
"shard" : "mablevi" #已被迁移到新片
}

上面是手动移动数据的操作,数据被移动。 要是块超出了64M限制【原因是片键没选好(日期、状态值等),导致一个块无限增大】,则无法进行自动均衡,无法分块。有2个办法:1是加大块的大小(setting),2是拆分sh.splitAt()(推荐)。

所以要是遇到分片写入比单点写入慢就是因为分片路由服务(mongos)需要维护元数据、数据迁移、路由开销等

++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++

五、高可用:Sharding+Replset

上面的分片都是单点的,要是一个分片坏了,则数据会丢失,利用之前减少的副本集,能否把副本集加入到分片中?下面就来说明下。

1)添加副本集分片服务器(mmm副本集名称):这里测试就只对一个分片加副本集,要实现完全的高可用就需要对所有分片加副本集,避免单点故障

一个普通的副本集:

现在需要把这个副本集加入到分片中:

mongos> sh.addShard("mmm/192.168.200.25:27017,192.168.200.245:27017,192.168.200.245:37017") #加入副本集分片
{ "shardAdded" : "mmm", "ok" : 1 } mongos> sh.status()
--- Sharding Status ---
...
...
shards:
{
"_id" : "mmm", "host" : "mmm/192.168.200.245:27017,192.168.200.245:37017,192.168.200.25:27017" }
{ "_id" : "shard0000", "host" : "192.168.200.51:40000" }
{ "_id" : "shard0001", "host" : "192.168.200.52:40000" }
{ "_id" : "shard0002", "host" : "192.168.200.53:40000" }
balancer:
Currently enabled: yes
Currently running: no
Failed balancer rounds in last 5 attempts: 0
Migration Results for the last 24 hours:
4 : Success
databases:
{ "_id" : "admin", "partitioned" : false, "primary" : "config" }
{ "_id" : "test", "partitioned" : false, "primary" : "shard0000" }
{ "_id" : "dba", "partitioned" : true, "primary" : "shard0000" }
dba.account
shard key: { "name" : 1 }
chunks:
mmm 1
shard0000 1
shard0001 1
shard0002 2
{ "name" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "name" : "5yyfY8mmR5HyhGJ" } on : shard0001 Timestamp(2, 0)
{ "name" : "5yyfY8mmR5HyhGJ" } -->> { "name" : "UavMbMlfszZOFrz" } on : mmm Timestamp(5, )
{ "name" : "UavMbMlfszZOFrz" } -->> { "name" : "t9LyVSNXDmf6esP" } on : shard0002 Timestamp(4, 1)
{ "name" : "t9LyVSNXDmf6esP" } -->> { "name" : "woQAv99Pq1FVoMX" } on : shard0002 Timestamp(3, 4)
{ "name" : "woQAv99Pq1FVoMX" } -->> { "name" : { "$maxKey" : 1 } } on : shard0000 Timestamp(5, 1)
{ "_id" : "abc", "partitioned" : false, "primary" : "shard0000" } #未设置分片

上面加粗部分表示副本集分片已经成功加入,并且新加入的分片会分到已有的分片数据

mongos> db.account.stats()
...
...
"shards" : {
"mmm" : {
"ns" : "dba.account",
"count" : 7723, #后加入的分片得到了数据
"size" : 741408,
"avgObjSize" : 96,
"storageSize" : 2793472,
"numExtents" : 5,
"nindexes" : 2,
"lastExtentSize" : 2097152,
"paddingFactor" : 1,
"systemFlags" : 1,
"userFlags" : 0,
"totalIndexSize" : 719488,
"indexSizes" : {
"_id_" : 343392,
"name_1" : 376096
},
"ok" : 1
},
...
...

2)继续用python脚本写数据,填充到副本集中

由于之前的副本集是比较老的版本(2.4),所以在写入副本集分片的时候报错:

mongos> db.account.insert({"name":"UavMbMlfsz1OFrz"})
WriteResult({
"nInserted" : 0,
"writeError" : {
"code" : 83,
"errmsg" : "write results unavailable from 192.168.200.25:27017 :: caused by :: Location28563 cannot send batch write operation to server 192.168.200.25:27017 (192.168.200.25)"
}
})

太混蛋了,错误提示不太人性化,搞了半天。所以说版本一致性还是很重要的。现在重新开了一个副本集

把之前的副本集分片删除了,如何删除见下面3)。

新的副本集加入分片中:

mongos> sh.addShard("mablevi/192.168.200.53:50000,192.168.200.53:50001,192.168.200.53:50002")
{ "shardAdded" : "mablevi", "ok" : 1 } mongos> sh.status()
--- Sharding Status ---
...
...
shards:
{ "_id" : "mablevi", "host" : "mablevi/192.168.200.53:50000,192.168.200.53:50001,192.168.200.53:50002" }
{ "_id" : "shard0000", "host" : "192.168.200.51:40000" }
{ "_id" : "shard0001", "host" : "192.168.200.52:40000" }
{ "_id" : "shard0002", "host" : "192.168.200.53:40000" }
...
...
dba.account
shard key: { "name" : 1 }
chunks:
mablevi 1
shard0000 1
shard0001 1
shard0002 2
{ "name" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "name" : "5yyfY8mmR5HyhGJ" } on : shard0001 Timestamp(2, 0)
{ "name" : "5yyfY8mmR5HyhGJ" } -->> { "name" : "UavMbMlfszZOFrz" } on : mablevi Timestamp(9, ) #新加入的分片得到数据
{ "name" : "UavMbMlfszZOFrz" } -->> { "name" : "t9LyVSNXDmf6esP" } on : shard0002 Timestamp(4, 1)
{ "name" : "t9LyVSNXDmf6esP" } -->> { "name" : "woQAv99Pq1FVoMX" } on : shard0002 Timestamp(3, 4)
{ "name" : "woQAv99Pq1FVoMX" } -->> { "name" : { "$maxKey" : 1 } } on : shard0000 Timestamp(9, 1)
{ "_id" : "abc", "partitioned" : false, "primary" : "shard0000" }
{ "_id" : "mablevi", "partitioned" : false, "primary" : "shard0001" }

继续用python写入操作:

mongos> db.account.stats()
{
...
...
"shards" : {
"mablevi" : {
"ns" : "dba.account",
"count" : 47240,
"size" : 5290880,

...
...

副本集的分片被写入了47240条记录。此时把副本集分片的Primary shutdown掉,再查看:

mongos> db.account.stats()
{
"sharded" : true,
"code" : 13639,
"ok" : 0,
"errmsg" : "exception: can't connect to new replica set master [192.168.200.53:50000], err: couldn't connect to server 192.168.200.53:50000 (192.168.200.53), connection attempt failed" #由于副本集的Primary被shutdown之后,选举新主还是要几秒的时间,期间数据不能访问,导致分片数据也不能访问
}
mongos> db.account.stats()
...
...
"shards" : {
"mablevi" : {
"ns" : "dba.account",
"count" : 47240, #副本集新主选举完毕之后,分片数据访问正常。数据没有丢失,高可用得到了实现。
"size" : 5290880,

...
...

要是让副本集分片只剩下一台(Secondary),则分片会报错:

mongos> db.account.stats()
{
"sharded" : true,
"code" : 10009,
"ok" : 0,
"errmsg" : "exception: ReplicaSetMonitor no master found for set: mablevi" #数据不能访问
}

3)删除分片: db.runCommand({"removeshard":"mmm"})

要是觉得分片太多了,想删除,则:

mongos> use admin   #需要到admin下面删除
switched to db admin
mongos> db.runCommand({"removeshard":"mmm"})
{
"msg" : "draining started successfully",
"state" : "started", #开始删除,数据正在转移
"shard" : "mmm",
"ok" : 1
}
mongos> sh.status()
--- Sharding Status ---...
...
shards:
{ "_id" : "mmm", "host" : "mmm/192.168.200.245:27017,192.168.200.245:37017,192.168.200.25:27017", "draining" : true } #删除的分片数据移动到其他分片
{ "_id" : "shard0000", "host" : "192.168.200.51:40000" }
{ "_id" : "shard0001", "host" : "192.168.200.52:40000" }
{ "_id" : "shard0002", "host" : "192.168.200.53:40000" }
...
...
databases:
{ "_id" : "admin", "partitioned" : false, "primary" : "config" }
{ "_id" : "test", "partitioned" : false, "primary" : "shard0000" }
{ "_id" : "dba", "partitioned" : true, "primary" : "shard0000" }
dba.account
shard key: { "name" : 1 }
chunks:
shard0000 2
shard0001 1
shard0002 2
{ "name" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "name" : "5yyfY8mmR5HyhGJ" } on : shard0001 Timestamp(2, 0)
{ "name" : "5yyfY8mmR5HyhGJ" } -->> { "name" : "UavMbMlfszZOFrz" } on : shard0000 Timestamp(8, 0)
{ "name" : "UavMbMlfszZOFrz" } -->> { "name" : "t9LyVSNXDmf6esP" } on : shard0002 Timestamp(4, 1) #这里已经没有了被删除分片信息
{ "name" : "t9LyVSNXDmf6esP" } -->> { "name" : "woQAv99Pq1FVoMX" } on : shard0002 Timestamp(3, 4)
{ "name" : "woQAv99Pq1FVoMX" } -->> { "name" : { "$maxKey" : 1 } } on : shard0000 Timestamp(7, 1)
{ "_id" : "abc", "partitioned" : false, "primary" : "shard0000" }
{ "_id" : "mablevi", "partitioned" : false, "primary" : "shard0001" } mongos> db.runCommand({"removeshard":"mmm"}) #再次执行,直到执行成功,要是原来分片的数据比较大,这里比较费时,要是一个主分片则需要执行movePrimary
{
"msg" : "removeshard completed successfully",
"state" : "completed", #完成删除
"shard" : "mmm",
"ok" : 1
}
mongos> sh.status()
--- Sharding Status ---...
shards: #分片消失
{ "_id" : "shard0000", "host" : "192.168.200.51:40000" }
{ "_id" : "shard0001", "host" : "192.168.200.52:40000" }
{ "_id" : "shard0002", "host" : "192.168.200.53:40000" }
...
...
{ "name" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "name" : "5yyfY8mmR5HyhGJ" } on : shard0001 Timestamp(2, 0)
{ "name" : "5yyfY8mmR5HyhGJ" } -->> { "name" : "UavMbMlfszZOFrz" } on : shard0000 Timestamp(8, 0)
{ "name" : "UavMbMlfszZOFrz" } -->> { "name" : "t9LyVSNXDmf6esP" } on : shard0002 Timestamp(4, 1) #已经没有了被删除分片的信息
{ "name" : "t9LyVSNXDmf6esP" } -->> { "name" : "woQAv99Pq1FVoMX" } on : shard0002 Timestamp(3, 4)
{ "name" : "woQAv99Pq1FVoMX" } -->> { "name" : { "$maxKey" : 1 } } on : shard0000 Timestamp(7, 1)
{ "_id" : "abc", "partitioned" : false, "primary" : "shard0000" }
{ "_id" : "mablevi", "partitioned" : false, "primary" : "shard0001" }

分片被删除之后,数据被移到其他分片中,不会丢失。要是想让主分片进行转移则(movePrimary):

mongos> db.adminCommand({"movePrimary":"test","to":"shard0001"}) #把test的主分片从shard0000迁移到shard0001 

刷新下配置服务器:db.adminCommand({"flushRouterConfig":1})

db.adminCommand({"flushRouterConfig":1})

最后来查看下分片成员:db.runCommand({ listshards : 1 })

mongos> use admin  #需要进入admin才能执行
switched to db admin
mongos> db.runCommand({ listshards : })
{
"shards" : [
{
"_id" : "shard0000",
"host" : "192.168.200.51:40000"
},
{
"_id" : "shard0001",
"host" : "192.168.200.52:40000"
},
{
"_id" : "shard0002",
"host" : "192.168.200.53:40000"
},
{
"_id" : "mablevi",
"host" : "mablevi/192.168.200.53:50000,192.168.200.53:50001,192.168.200.53:50002"
}
],
"ok" : 1
}

到此已经把MongoDB分片原理、搭建、应用大致已经介绍完。

六、认证分配

上面的所有操作都是在无账号密码下进行的,这样是不安全的,那如何使用账号密码呢?和副本级一样,需要添加KeyFile参数,但是针对上面的三个角色(config、mongos、mongod)账号密码怎么添加呢?官网上已经做了说明:http://docs.mongodb.org/manual/tutorial/enable-authentication-in-sharded-cluster/。下面就对有账号密码认证分片进行相关设置说明

首先要创建账号(Root角色)和生成一个KeyFile文件其中mongos 不需要创建账号。

openssl rand -base64 741 > mongodb-keyfile
chmod 600 mongodb-keyfile

其实这个文件也可以直接用明文,只要保证各个地方指定的文件是同一个就可以了。

1)mongd: 首先在mongod角色的分片成员上生成key file文件,特别注意的是有副本级的分片,再把这个文件分别复制到其他角色的服务器上。再添加参数:

auth = true
keyFile = /usr/local/mongodb-keyfile

2)Config上添加参数:

auth = true
keyFile = /usr/local/mongodb-keyfile

3)mongos上添加参数,因为mongos本来就是从config里加载数据的,所以只需要添加keyfile文件即可,不需要找上面createUser。

keyFile = /usr/local/mongodb-keyfile

最后重启各个服务,再进入mongos里查看:

root@mongo1:/usr/local# mongo --port=30000
MongoDB shell version: 3.0.4
connecting to: 127.0.0.1:30000/test
mongos> sh.status() #没有认证,没有权限报错。
2015-07-14T23:42:11.800+0800 E QUERY Error: error: { "$err" : "not authorized for query on config.version", "code" : 13 }
at Error (<anonymous>)
at DBQuery.next (src/mongo/shell/query.js:259:15)
at DBCollection.findOne (src/mongo/shell/collection.js:189:22)
at printShardingStatus (src/mongo/shell/shardingtest.js:659:55)
at Function.sh.status (src/mongo/shell/utils_sh.js:60:5)
at (shell):1:4 at src/mongo/shell/query.js:259
mongos> use admin
switched to db admin
mongos> db.auth('dba','dba') #认证
1
mongos> sh.status() #有权限
--- Sharding Status ---
sharding version: {
"_id" : 1,
"minCompatibleVersion" : 5,
"currentVersion" : 6,
"clusterId" : ObjectId("55a51ef18bd517d4acec5ef9")
}
shards:
{ "_id" : "mablevi", "host" : "mablevi/192.168.200.53:50000,192.168.200.53:50001,192.168.200.53:50002" }
{ "_id" : "shard0000", "host" : "192.168.200.51:40000" }
{ "_id" : "shard0001", "host" : "192.168.200.52:40000" }
{ "_id" : "shard0002", "host" : "192.168.200.53:40000" }
balancer:
...
...
databases:
{ "_id" : "admin", "partitioned" : false, "primary" : "config" }
{ "_id" : "test", "partitioned" : false, "primary" : "shard0000" }
{ "_id" : "dba", "partitioned" : true, "primary" : "shard0000" }
dba.account
shard key: { "name" : 1 }
chunks:
mablevi 1
shard0000 1
shard0001 2
shard0002 1
{ "name" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "name" : "9XXqCaBhfhPIXLq" } on : mablevi Timestamp(2, 0)
{ "name" : "9XXqCaBhfhPIXLq" } -->> { "name" : "RWINvgjYYQmbZds" } on : shard0002 Timestamp(4, 0)
{ "name" : "RWINvgjYYQmbZds" } -->> { "name" : "jSPRBNH8rvnzblG" } on : shard0001 Timestamp(4, 1)
{ "name" : "jSPRBNH8rvnzblG" } -->> { "name" : "okmjUUZuuKgftDC" } on : shard0001 Timestamp(3, 4)
{ "name" : "okmjUUZuuKgftDC" } -->> { "name" : { "$maxKey" : 1 } } on : shard0000 Timestamp(3, 1)

七、分片备份、还原

因为分片机制里面会有平衡器来迁移数据,所以各个分片里的数据很可能会移动,所以在备份分片时需要做:

①:先停止平衡器的工作,并检查没有chunk move动作,保证dump的时候没有进行数据迁移。

mongos> sh.stopBalancer()

②:锁定数据库,保证数据没有写入:在各个分片上和配置服务器上执行。

> db.fsyncLock()
{
"info" : "now locked against writes, use db.fsyncUnlock() to unlock",
"seeAlso" : "http://dochub.mongodb.org/core/fsynccommand",
"ok" : 1
}

③:执行备份操作,备份各个分片服务器和配置服务器。

mongodump -udba -p12345 -d dba_test --authenticationDatabase admin -o backup/

④:解锁数据库,备份完成之后在分片和配置服务器上解锁数据库,允许修改。

> db.fsyncUnlock()
{ "ok" : 1, "info" : "unlock completed" }

当数据库出现问题,需要还原的时候,需要还原各个分片和配置服务器,并且重启MongoDB实例。还原数据库需要做:

①:还原各个分片和配置服务器。

mongorestore --host=127.0.0.1 --port=27017 -udba -p12345 -d dba_test --authenticationDatabase admin --drop backup/dba_test

②:重启各个实例

总结:

分片很好的解决了单台服务器磁盘空间、内存、cpu等硬件资源的限制问题,把数据水平拆分出去,降低单节点的访问压力。每个分片都是一个独立的数据库,所有的分片组合起来构成一个逻辑上的完整的数据库。因此,分片机制降低了每个分片的数据操作量及需要存储的数据量,达到多台服务器来应对不断增加的负载和数据的效果。后面文章还会继续对分片的其他方面进行说明介绍。

https://www.cnblogs.com/zhoujinyi/p/4635444.html

参考文档:

说明:http://docs.mongodb.org/manual/core/sharding-introduction/

配置:http://docs.mongodb.org/manual/tutorial/deploy-shard-cluster/

应用:http://www.caiyiting.com/blog/2014/replica-sets-sharding-realization.html

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