Mongodb 分片操作实战
由于生产环境中一般使用zoomkeeper做config节点的仲裁节点，zoomkeeper会在三个config节点中挑选出一台作为主config节点。且mongos节点一般是两个节点，必须做高可用，可以用keepalived实现（任何具有负载均衡能力的服务器节点都可以使用keepalived做高可用）
实际操作过程
1：准备四个节点mongodb1(mongos)、mongodb2(config)、mongodb3(shard1)、mongodb4(shard2)且保证可以通过主机名访问，且时间同步
2：配置mongodb2(config)节点，使得mongodb2为config节点，编辑配置文件/etc/mongod.conf
添加：configsvr = true
同时注释：#replSet=uplooking #replIndexPrefetch=_id_only #port=27017 这3个指令
（因为副本集与config节点不能同时工作）
4：启动config server，此时默认config server监听在27019端口
systemctl start mongod.service
5: 在mongodb1上操纵：mongodb1作为路由，使用mongos连接config server，先清空配置文件，再添加如下信息
logpath=/var/log/mongodb/mongod.log # 指明日志路径
pidfilepath=/var/run/mongodb/mongod.pid # 指明pid路径
logappend=true # 指明日志累加
fork=true # 指明运行于守护进程
port=27017 # 指明端口
configdb=192.168.43.11:27019 # 指明config server 的地址在哪里
6：指定配置文件，启动mongos，也可以使用systemctl启动，但是需要修改下启动脚本/etc/rc.d/init.d/mongod
mongos -f /etc/mongod.conf
7：将mongodb3和mongodb4配置文件中关于副本集的指令注释，然后直接启动
systemctl start mongod
8：mongodb3、mongodb4启动之后，在mongodb1上，通过mongo登入到mongos，将mongodb3、mongodb4作为shard添加到mongos的路由策略中
9：创建支持shard机制的数据库
sh.enableSharding("uplookingdb")
mongos> sh.status();
--- Sharding Status ---
sharding version: {
"_id" : 1,
"version" : 4,
"minCompatibleVersion" : 4,
"currentVersion" : 5,
"clusterId" : ObjectId("59f6caf5c93e5ff2a637a0cd")
}
shards:
{ "_id" : "shard0000", "host" : "192.168.43.13:27017" }
{ "_id" : "shard0001", "host" : "192.168.43.12:27017" }
databases: # 这里会显示支持shard的数据库，分片collection放置在各个shard，而没有分片的collection放置在主shard中
{ "_id" : "admin", "partitioned" : false, "primary" : "config" }
{ "_id" : "test", "partitioned" : false, "primary" : "shard0001" }
{ "_id" : "uplookingdb", "partitioned" : true, "primary" : "shard0001" }
10：在对应支持shard机制的数据库上创建支持shard的collection，{"age": 1}指明索引为age，升序排序，这样shard集群的功能就已经启动了，之后就可以调用mongodb1这个接口写数据了，但是写入mongodb1的数据不会保存在mongodb1，因为mongodb1是一个router节点，所有的数据都会保存至shard节点上。
sh.shardCollection("uplookingdb.students", {"age": 1})
11：此时mongodb1节点上会有uplookingdb库 和 students表了
mongos> show dbs;
admin (empty)
config 0.016GB
uplookingdb 0.078GB
mongos> use uplookingdb
switched to db uplookingdb
mongos> show collections;
students
system.indexes
12：给students表创建添加数据（可以使用js的循环语法插入数据）
mongos> for (i=1; i<1000000; i++){
db.students.insert({"name": "yhy"+i, "age": i%100, "student_id": i, "skill": "ok"+i, "salary": "$"+i%10000})
}
13：复制mongodb1窗口，先查看一下students表有多少行数据了，在看看此时的shard分片的状态
mongos>db.students.find().count(); # 查看students表中有多少行数据了
237751
mongos> sh.status() # 再查看一下shard的状态信息
--- Sharding Status ---
sharding version: {
"_id" : 1,
"version" : 4,
"minCompatibleVersion" : 4,
"currentVersion" : 5,
"clusterId" : ObjectId("59f6caf5c93e5ff2a637a0cd")
}
shards: # 只是shard节点列表
{ "_id" : "shard0000", "host" : "192.168.43.13:27017" }
{ "_id" : "shard0001", "host" : "192.168.43.12:27017" }
databases: # 这是支持shard机制的库
{ "_id" : "admin", "partitioned" : false, "primary" : "config" }
{ "_id" : "test", "partitioned" : false, "primary" : "shard0001" }
{ "_id" : "uplookingdb", "partitioned" : true, "primary" : "shard0001" }
uplookingdb.students 这是支持shard机制的表
shard key: { "age" : 1 } # 用表上的哪个索引作为shard的键
chunks: # 这里是显示chunk的发布情况
shard0000 2 # 发布两个chunk
shard0001 3 # 发布三个chunk
{ "age" : { "$minKey" : 1 } } --
{ "age" : 1 } --
{ "age" : 47 } --
{ "age" : 72 } --
{ "age" : 99 } --
14：过一段时间之后，等数据在mongodb1节点插入完毕，在mongodb3，mongodb4上就会发现一部分年龄的人在mongodb3，而另外一部分在mongodb4上
db.students.find();
15：再添加一个新的节点进来，在mongodb1上设置它为shard节点，此时你会发现chunk就会自动迁移，无需我们手动管理，但是chunk在shard节点中自动迁移会消耗大量的带宽以及带来I/O压力，因此，一般是现在mongodb1节点将
16：如果创建一个库，且添加一张表，且并没有将库和表添加到shard机制中来，那么
对于每一个shard节点实现副本集赋值功能，以及多个config节点，同学们一定要完成（我出去调研的时候发现，MongoDB的应用场景再某种程度上不比MySQL弱）
