MongoDB 分片的原理、搭建、应用

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。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。 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 ，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

点击(此处)折叠或打开

#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

点击(此处)折叠或打开

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：

点击(此处)折叠或打开

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。

点击(此处)折叠或打开

#数据目录
dbpath=/usr/local/config2/
#日志文件
logpath=/var/log/mongodb/mongodb_config2.log
#日志追加
logappend=true
#端口
port = 22000
#最大连接数
maxConns = 50
pidfilepath = /var/run/mongo_22000.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

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。

点击(此处)折叠或打开

# 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：

点击(此处)折叠或打开

{
"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：

点击(此处)折叠或打开

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：

点击(此处)折叠或打开

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

点击(此处)折叠或打开

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：

点击(此处)折叠或打开

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})

点击(此处)折叠或打开

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":1}) #再对集合进行分片，name字段是片键。
{ "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。

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。

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。

点击(此处)折叠或打开

#!/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()

点击(此处)折叠或打开

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：

点击(此处)折叠或打开

#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, 0) #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, 1) #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。

点击(此处)折叠或打开

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:846930886

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：

点击(此处)折叠或打开

mmm:PRIMARY> rs.status()
{
"set" : "mmm",
"date" : ISODate("2015-07-10T16:17:19Z"),
"myState" : 1,
"members" : [
{
"_id" : 2,
"name" : "192.168.200.245:27017",
"health" : 1,
"state" : 2,
"stateStr" : "SECONDARY",
"uptime" : 418,
"optime" : Timestamp(1436545003, 1),
"optimeDate" : ISODate("2015-07-10T16:16:43Z"),
"lastHeartbeat" : ISODate("2015-07-10T16:17:17Z"),
"lastHeartbeatRecv" : ISODate("2015-07-10T16:17:18Z"),
"pingMs" : 0,
"syncingTo" : "192.168.200.25:27017"
},
{
"_id" : 3,
"name" : "192.168.200.25:27017",
"health" : 1,
"state" : 1,
"stateStr" : "PRIMARY",
"uptime" : 891321,
"optime" : Timestamp(1436545003, 1),
"optimeDate" : ISODate("2015-07-10T16:16:43Z"),
"self" : true
},
{
"_id" : 4,
"name" : "192.168.200.245:37017",
"health" : 1,
"state" : 2,
"stateStr" : "SECONDARY",
"uptime" : 36,
"optime" : Timestamp(1436545003, 1),
"optimeDate" : ISODate("2015-07-10T16:16:43Z"),
"lastHeartbeat" : ISODate("2015-07-10T16:17:17Z"),
"lastHeartbeatRecv" : ISODate("2015-07-10T16:17:17Z"),
"pingMs" : 0,
"syncingTo" : "192.168.200.25:27017"
}
],
"ok" : 1
}

现在需要把这个副本集加入到分片中：

点击(此处)折叠或打开

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" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "name" : "5yyfY8mmR5HyhGJ" } on : shard0001 Timestamp(2, 0)
{ "name" : "5yyfY8mmR5HyhGJ" } -->> { "name" : "UavMbMlfszZOFrz" } on : mmm Timestamp(5, 0)
{ "name" : "UavMbMlfszZOFrz" } -->> { "name" : "t9LyVSNXDmf6esP" } on : shard0002 Timestamp(4, 1)
{ "name" : "t9LyVSNXDmf6esP" } -->> { "name" : "woQAv99Pq1FVoMX" } on : shard0002 Timestamp(3, 4)
{ "name" : "woQAv99Pq1FVoMX" } -->> { "name" : { "$maxKey" : 1 } } on : shard0000 Timestamp(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 。

点击(此处)折叠或打开

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：

点击(此处)折叠或打开

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：

点击(此处)折叠或打开

mablevi:PRIMARY> rs.status()
{
"set" : "mablevi",
"date" : ISODate("2015-07-10T18:22:36.761Z"),
"myState" : 1,
"members" : [
{
"_id" : 1,
"name" : "192.168.200.53:50000",
"health" : 1,
"state" : 1,
"stateStr" : "PRIMARY",
"uptime" : 820,
"optime" : Timestamp(1436552412, 213),
"optimeDate" : ISODate("2015-07-10T18:20:12Z"),
"electionTime" : Timestamp(1436551910, 1),
"electionDate" : ISODate("2015-07-10T18:11:50Z"),
"configVersion" : 2,
"self" : true
},
{
"_id" : 2,
"name" : "192.168.200.53:50001",
"health" : 1,
"state" : 2,
"stateStr" : "SECONDARY",
"uptime" : 650,
"optime" : Timestamp(1436552412, 213),
"optimeDate" : ISODate("2015-07-10T18:20:12Z"),
"lastHeartbeat" : ISODate("2015-07-10T18:22:36.737Z"),
"lastHeartbeatRecv" : ISODate("2015-07-10T18:22:36.551Z"),
"pingMs" : 0,
"syncingTo" : "192.168.200.53:50000",
"configVersion" : 2
},
{
"_id" : 3,
"name" : "192.168.200.53:50002",
"health" : 1,
"state" : 2,
"stateStr" : "SECONDARY",
"uptime" : 614,
"optime" : Timestamp(1436552412, 213),
"optimeDate" : ISODate("2015-07-10T18:20:12Z"),
"lastHeartbeat" : ISODate("2015-07-10T18:22:36.742Z"),
"lastHeartbeatRecv" : ISODate("2015-07-10T18:22:36.741Z"),
"pingMs" : 0,
"syncingTo" : "192.168.200.53:50001",
"configVersion" : 2
}
],
"ok" : 1,
"$gleStats" : {
"lastOpTime" : Timestamp(1436551942, 1),
"electionId" : ObjectId("55a00ae6a08c789ce9e4b50d")
}
}

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：

点击(此处)折叠或打开

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" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "name" : "5yyfY8mmR5HyhGJ" } on : shard0001 Timestamp(2, 0)
{ "name" : "5yyfY8mmR5HyhGJ" } -->> { "name" : "UavMbMlfszZOFrz" } on : mablevi Timestamp(9, 0) #新加入的分片得到数据
{ "name" : "UavMbMlfszZOFrz" } -->> { "name" : "t9LyVSNXDmf6esP" } on : shard0002 Timestamp(4, 1)
{ "name" : "t9LyVSNXDmf6esP" } -->> { "name" : "woQAv99Pq1FVoMX" } on : shard0002 Timestamp(3, 4)
{ "name" : "woQAv99Pq1FVoMX" } -->> { "name" : { "$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：

点击(此处)折叠或打开

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：

点击(此处)折叠或打开

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：

点击(此处)折叠或打开

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：

点击(此处)折叠或打开

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。
{
"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。

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 : 1 }) { "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、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。

posted @ 2017-04-18 14:17 foreverfriends 阅读(245) 评论(0) 编辑收藏举报

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MongoDB 分片的原理、搭建、应用

一、概念：

五、高可用：Sharding+Replset

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

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

六、总结：

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