DBA MongoDB 分片集群

架构探究

架构图

MongoDB分片集群与MySQL中的水平分表类似。

以下是一个较为完美的分片集群部署策略图：

集群组成

名词解释：

mongos ：路由节点，提供集群单一入口，转发application的请求至所有分片节点上，上图中3个分片节点均是为了保证高可用又做了复制集
config ：配置节点，存储分片的配置策略，如分片开始位置，分片结束位置等
shard ：分片节点，以复制集为单位，对于分片节点来说，横向扩展最大可支持1024个，每个分片节点上的数据不允许重复，所有分片在一起才能完整的进行工作

分片集群由多个分片节点+配置节点+路由节点构成，特点如下：

分片集群对application是透明的，没有任何特殊处理
且对于数据来说会有自动均衡策略
如果要对分片集群进行扩容，可在线上直接进行扩容而无需下线
MongoDB当前提供3种分片方式

分片相关

分片策略

分片策略如下：

基于范围，范围查询性能良好，侧重于读的性能，但是可能造成数据分布不均匀
基于Hash，数据分布均匀，侧重于写的性能，但是范围查询效率低
基于zones / tag，适用于大范围的全球性业务

基于范围分片的图示：

基于Hash分片的图示：

基于Zones：

分片计算

如何计算当前业务需要多少个分片？下面是计算法则：

使用存储数据总量 / 单个服务器可挂载的容量如：8TB / 2TB = 4
使用工作集的大小 / 单个服务器的内容容量*0.6（不可能全部占满）如：400GB / (256G * 0.6) = 3
使用最高并发总数 / 单个服务器平均并发量*0.7（一个复制集群是有损耗的）如：3000 / (9000 * 0.7) = 6

最终的分片数量采取3个结果中的最大值: max(4, 3, 6) = 6

对于分片的数据来说，每个分片节点的数据量都不应该超过3TB

对于分片的索引来说，必须保证常用的索引字段能够存放至内存中（查看文档索引，结合物理内存大小做计算）

分片名词

一些分片中常见的概念性名词，概念由小到大：

片键 shard key ：文档中的一个字段，由于MongoDB的分片类似于水平分表，所以我们必须指定拆分的字段列
文档 doc ：包含shard key的一行数据（对应到关系型数据库中，一个文档就是一行记录）
块 Chunk ：一个块包含多个文档，每个块的大小为64MB
分片 Shard ：一个分片节点中包含多个块，没有大小限制，但应该尽量保证单个分片的数据量在3TB下
集群 Cluster ：一个分片集群中包含多个分片节点，通常情况下一个分片集群也必须是一个复制集群（保证高可用）

片键选择

在选择片键时，要遵循以下几点原则，为了方便描述我均采用关系型数据库的概念来举例：

取值基数大：如果对一个表来说，水平拆分时如果按照gender字段进行拆分，那么即使拆分成多个表，单表的数据量级依旧很大，最好的选择是根据id进行拆分
取值分布均匀：如果对一个学生表来进行水平拆分，片键选择是年龄，年龄的基数虽然可以达到1-100，但是要注意业务场景，学生表的主要数据年龄为12-16岁（中学），这依然会造成单表的数据量级大的问题
片键应该利于分散写，集中读：如果片键选择不合理，对于写来说则可能造成写入的数据的Chunk块先到第一个分片节点中，发现位置不对再向第二个分片节点进行迁移的情况，造成性能损耗，多做了无用功。而对于读来说则可能会导致扫描所有分片节点的操作，不能准确定位，造成查询效率低的问题

以下用几种情况来举例MongoDB中片键的选择案例，这里与关系型数据库有较大的差异，建议不要做横向对比。

举例1，按照_id进行范围分片：

从基数的角度来看，使用_id进行分片，因为_id不会重复，所以是合理的
从写的角度看，由于_id总是递增的，新插入的数据总会到达最后的一个分片节点，是合理的
从读的角度看，用于MongoDB的_id与MySQL的id不同，因此没有人会用_id作为查询条件，这可能导致会扫描所有分片节点，读的性能极低，是不合理的

举例2，按照phone进行hash分片：

从基数的角度来看，phone永远不会重复，是合理的
从写的角度来看，使用hash分片，能够准确的将数据插入到对应的分片节点中，是合理的
从读的角度来看，使用phone作为查询条件虽然可以很快的拿出单个用户的数据，但是对于范围查询来讲效率会偏慢，这是不合理的

举例3，按照用户的id（不是_id）和phone进行分片：

从基数的角度来看，phone与用户id不会重复，是合理的
从写的角度来看，和上面一样，是合理的
从读的角度来看，无论是使用用户id或者phone进行读取，都能较快的拿出数据，是合理的

集群搭建

搭建环境

3台Centos7.3的虚拟机，4核心8GB的RAM

geekdemo1：Shard 1 Primary 27010、Shard 2 Primary 27011、Config 1 27019、mongos 27017
geekdemo2：Shard 1 Sencondary 27010、Shard 2 Sencondary 27011、Config 2 27019
geekdemo3：Shard 1 Sencondary 27010、Shard 2 Sencondary 27011、Config 3 27019

集群规划表示：

	member1	member2	member3	member4	member5	member6
shard1	√		√		√
shard2		√		√		√
config	√		√		√
mongos		√		√		√

域名解析

在 3 台虚拟机上分别执行以下 3 条命令，注意替换实际 IP 地址

echo “192.168.1.1 geekdemo1 member1.example.com member2.example.com” >> /etc/hosts
echo “192.168.1.2 geekdemo2 member3.example.com member4.example.com” >> /etc/hosts
echo “192.168.1.3 geekdemo3 member5.example.com member6.example.com” >> /etc/hosts

分片目录

在各服务器上创建数据目录，我们使用 /data，请按自己需要修改为其他目录：

在 member1/member3/member5 上执行以下命令：
```
mkdir -p /data/shard1
mkdir -p /data/config
```
在 member2/member4/member6 上执行以下命令：
```
mkdir -p /data/shard2
mkdir -p /data/mongos
```

复制集

创建第一个分片用的复制集，在 member1/member3/member5 上执行以下命令：：

mongod –bind_ip 0.0.0.0 –replSet shard1 –dbpath /data/shard1 –logpath /data/shard1/mongod.log –port 27010 –fork –shardsvr –wiredTigerCacheSizeGB 1

初始化第一个分片复制集：

mongo --host member1.example.com:27010

rs.initiate({
  _id: "shard1",
  "members":[
    {
      "_id": 0,
      "host":"member1.example.com:27010"
    },
    {
      "_id": 1,
      "host":"member3.example.com:27010"
    },
    {
      "_id": 2,
      "host":"member5.example.com:27010"
    }
  ]
});

创建config server复制集，在 member1/member3/member5 上执行以下命令：

mongod –bind_ip 0.0.0.0 –replSet config –dbpath /data/config –logpath /data/config/mongod.log –port 27019 –fork –configsvr –wiredTigerCacheSizeGB 1

初始化config server复制集：

mongo --host member1.example.com:27019

rs.initiate({
  _id: "config",
  "members":[
    {
      "_id": 0,
      "host":"member1.example.com:27019"
    },
    {
      "_id": 1,
      "host":"member3.example.com:27019"
    },
    {
      "_id": 2,
      "host":"member5.example.com:27019"
    }
  ]
});

分片配置

在第一台机器geekdemo1上搭建mongos，指向config server：

mongos --bind_ip 0.0.0.0 --logpath /data/mongos/mongos.log --port 27017 --fork --configdb config/member1.example.com:27019,member3.example.com:27019,member5.example.com:27019

链接到mongos，添加分片：

mongo --host member1.example.com:27017

mongos> sh.addShard("shard1/member1.exmple.com:27010,member3.exmple.com:27010,member5.exmple.com:27010");

链接到mongos，创建分片集合创建分片表：

mongo --host member1.example.com:27017

mongos> sh.status();
mongos> sh.enableSharding("foo")
mongos> sh.shardCollection("foo.bar", {_id:"hashed"})
mongos> sh.status();

## 插入测试数据
use foo
for(var i = 0; i< 1000; i++){
  db.bar.insert({i:i});
}

分片扩展

原来只有1个分片节点，现在要做2个。

在 member2/member4/member5 上执行以下命令：

mongod –bind_ip 0.0.0.0 –replSet shard2 –dbpath /data/shard2 –logpath /data/shard2/mongod.log –port 27011 –fork –shardsvr –wiredTigerCacheSizeGB 1

初始化第二个分片复制集：

mongo --host member2.example.com:27011

rs.initiate({
  _id: "shard2",
  "members":[
    {
      "_id": 0,
      "host":"member2.example.com:27011"
    },
    {
      "_id": 1,
      "host":"member4.example.com:27011"
    },
    {
      "_id": 2,
      "host":"member6.example.com:27011"
    }
  ]
});

加入第2个分片，链接mongos，添加分片：

mongo --host member1.example.com:27017

mongos> sh.addShard("shard2/member2.exmple.com:27011,member4.exmple.com:27011,member6.exmple.com:27011");
mongos> sh.status();

其他阅读

由于集群搭建我并没有实操，而是直接按照极客时间中的步骤进行复制粘贴。

所以如果你对分片集群的搭建有什么疑惑，还可以访问这个链接：点我跳转

posted @ 2021-03-20 00:36 云崖君阅读(232) 评论(0) 编辑收藏举报

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