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MongoDB構建分片集群及分片管理

2020-11-10 11:34:47 軟體設計

  • 一、副本的概念
    • 1.主從復制和副本集區別
    • 2、副本集的兩種型別
    • 3、三種角色:
    • 4、缺點
  • 二、分片概念
    • 1.資料塊
    • 2.平衡器
    • 三、分片集群包含的組件
  • 四、構建分片群集
    • 拓撲
    • 1.解壓軟體包
    • 2.創建日志檔案及資料目錄
    • 3.進行一些快取優化
    • 4.撰寫組態檔
    • 5.建立軟連接，便于呼叫命令
    • 6.啟動實體
    • 7.配置分片服務器
    • 8.啟動路由服務器
    • 9.啟用分片服務器
    • 10 分片功能管理初步了解
  • 五、分片管理示例

一、副本的概念

1.主從復制和副本集區別

主從集群和制本集最大的區別就是副本集沒有固定的“主節點";整個集群會選出一個主節點當其掛掉后，又在剩下的從節點中選中其他節點為"主節點"，副本集總有一個活躍點(主primary和一 個或多個備份節點(從secondary)，

2、副本集的兩種型別

副本集有兩種型別三種角色
兩種型別:
主節點(Primary) 型別:資料操作的主要連接點，可讀寫.
次要(輔助、從)節點(Secondaries) 型別:資料冗余備份節點，可以讀或選舉，

3、三種角色:

主要成員(Primary) :主要接收所有寫操作，就是主節點，
副本成員(Replicate) :從主節點通過復制操作以維護相同的資料集，即備份資料，可寫操作，但可以讀操作但需要配置，是默認的一種從節點型別，
仲裁者(Arbiter) :不保留任何資料的副本，只具有投票選舉作用，當然也可以將仲裁服務器維護為副本集的一部分，即副本成員同時也可以是仲裁者，也是一種從節點型別，

4、缺點

相當于只從復制 master宕機后就涼了 ，為了實作高可用，就不得不介紹一下分片的概念了

二、分片概念

1.資料塊

  • 塊也叫區間，可能存在一分片一區間和一分片多區間兩種情況，

  1. 一分片一區間：資料不會在片之間自動移動來保持分片的資料的均勻性，需要手動拆分分片來移動資料，

  2. 一分片多區間情況：一個資料塊默認64MB，當資料塊達到64MB時就會創建新的塊，當然前提是當前的粒度還允許再拆分，平衡器會保證每個分片資料塊的均勻，但是移動塊也遵循分片的原則，塊之間的資料集不能有交集，
    比如一個塊[50-100)現在拆分成兩個塊，那么默認會拆分成[50-75)[75-100)兩個塊，如果當前分片塊比其它分片的塊大于9那么可能[75-100)改塊會被移動到新的分片當中，

2.平衡器

平衡器（balancer）負責資料的遷移，它會周期性地檢查分片間是否存在不平衡，如果存在，則會開啟塊的遷移，不平衡的表現指，一個分片明顯比其他分片擁有更多的塊，假如有一些集合達到了閾值，平衡器則會開始做塊遷移，它會從負載比較比較大的分片中選擇一個塊，并詢問該分片是否需要在遷移之前對塊進行拆分，完成必要的拆分后，就會將塊遷移至數量比較少的機器上，

一、副本的概念
主從復制和副本集區別
主從集群和制本集最大的區別就是副本集沒有固定的“主節點";整個集群會選出一個主節點當其掛掉后，又在剩下的從節點中選中其他節點為"主節點"，副本集總有一個活躍點(主primary和一 個或多個備份節點(從secondary)，

1、副本集的兩種型別
副本集有兩種型別三種角色
兩種型別:
主節點(Primary) 型別:資料操作的主要連接點，可讀寫.
次要(輔助、從)節點(Secondaries) 型別:資料冗余備份節點，可以讀或選舉，

2、三種角色:
主要成員(Primary) :主要接收所有寫操作，就是主節點，
副本成員(Replicate) :從主節點通過復制操作以維護相同的資料集，即備份資料，可寫操作，但可以讀操作但需要配置，是默認的一種從節點型別，
仲裁者(Arbiter) :不保留任何資料的副本，只具有投票選舉作用，當然也可以將仲裁服務器維護為副本集的一部分，即副本成員同時也可以是仲裁者，也是一種從節點型別，
4、缺點
相當于只從復制 master宕機后就涼了 ，為了實作高可用，就不得不介紹一下分片的概念了

三、分片集群包含的組件

MongoDB分片群集包含以下組件: .
●分片(存盤)shard:每個分片包含分片資料的子集， 每個分片都可以部署為副本集，
●mongos (路由) : mongos充當查詢路由器，在客戶端應用程式和分片集群之間提供介面，
●config servers (“調度"的配置) : 配置服務器存盤群集的元資料和配置設定，從MongoDB 3.4開始，必須將配置服務器部署為副本集(CSRS)，

在這里插入圖片描述

四、構建分片群集

拓撲

在這里插入圖片描述

1.解壓軟體包

[root@localhost ~]# tar zxvf mongodb-linux-x86_64-3.2.1.tgz -C /opt/
[root@localhost ~]# mv /opt/mongodb-linux-x86_64-3.2.1/ /usr/local/mongodb  ##移動到/usr/local下便于管理

2.創建日志檔案及資料目錄

[root@localhost ~]# mkdir -p /data/mongodb/mongodb{1,2,3,4}
[root@localhost ~]# mkdir /data/mongodb/logs
[root@localhost ~]# touch /data/mongodb/logs/mongodb{1,2,3,4}.1og
[root@localhost ~]# chmod -R 777 /data/mongodb/logs/*.1og     ##一定要授予777權限

3.進行一些快取優化

[root@localhost ~]# ulimit -n 25000      ##每個行程可以同時打開的最大檔案數
[root@localhost ~]# ulimit -u 25000    ##可以運行的最大并發行程數
##### 下面3條優化，當某節點記憶體不足時，從其他節點分配記憶體 ########
[root@localhost bin]#  sysctl -w vm.zone_reclaim_mode=0      ##禁止大頁面記憶體的出現
vm.zone_reclaim_mode = 0
[root@localhost bin]#  echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled
[root@localhost bin]#  echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag

4.撰寫組態檔

[root@localhost ~]# cd /usr/local/mongodb/bin/    ##組態檔就放到/usr/local/mongodb/bin/目錄下
[root@localhost bin]#  vim mongodb1.conf
port=37017
dbpath=/data/mongodb/mongodb1
logpath=/data/mongodb/logs/mongodb1.log
logappend=true
fork=true
maxConns=5000
storageEngine=mmapv1
configsvr=true         ##指定這是屬于配置服務器的模式

5.建立軟連接，便于呼叫命令

[root@localhost bin]# ln -s /usr/local/mongodb/bin/mongod /usr/bin/mongod
[root@localhost bin]# ln -s /usr/local/mongodb/bin/mongo /usr/bin/mongo

6.啟動實體

[root@localhost bin]# mongod -f /usr/local/mongodb/bin/mongodb1.conf
about to fork child process, waiting until server is ready for connections.
forked process: 2099
child process started successfully, parent exiting

7.配置分片服務器

[root@localhost bin]# cp -p mongodb1.conf mongodb2.conf
[root@localhost bin]# vim mongodb2.conf
port=47017    ##修改埠號
dbpath=/data/mongodb/mongodb2     ##修改資料目錄位置
logpath=/data/mongodb/logs/mongodb2.log    ##修改日志檔案路徑
shardsvr=true    ##configsvr改成shardsvr

[root@localhost bin]# cp -p mongodb2.conf mongodb3.conf
[root@localhost bin]# vim mongodb3.conf 
port=47018    ##修改埠號
dbpath=/data/mongodb/mongodb3     ##修改資料目錄位置
logpath=/data/mongodb/logs/mongodb3.log    ##修改日志檔案路徑

[root@localhost bin]# cp -p mongodb2.conf mongodb4.conf
[root@localhost bin]# vim mongodb4.conf 
port=47019    ##修改埠號
dbpath=/data/mongodb/mongodb4     ##修改資料目錄位置
logpath=/data/mongodb/logs/mongodb4.log    ##修改日志檔案路徑
#######################依次啟動實體####################################
[root@localhost bin]# mongod -f /usr/local/mongodb/bin/mongodb2.conf     ##'啟動實體2'
about to fork child process, waiting until server is ready for connections.
forked process: 2393
child process started successfully, parent exiting
[root@localhost bin]# mongod -f /usr/local/mongodb/bin/mongodb3.conf    ##'啟動實體3'
about to fork child process, waiting until server is ready for connections.
forked process: 2408
child process started successfully, parent exiting
[root@localhost bin]# mongod -f /usr/local/mongodb/bin/mongodb4.conf    ##'啟動實體4'
about to fork child process, waiting until server is ready for connections.
forked process: 2423
child process started successfully, parent exiting

8.啟動路由服務器

[root@localhost bin]# ./mongos --help    ##mongos是開啟路由模式的一個腳本，--help查看幫助資訊
[root@localhost bin]# ./mongos --port 27017 --fork --logpath=/usr/local/mongodb/bin/route.log --configdb 192.168.10.10:37017 --chunkSize 1   
##--port指定對方訪問埠（入口），--fork后臺運行；--logpath日志檔案位置；--configdb指定處理請求的配置服務器；--chunkSize指定資料塊（最后這個配置只是用來測驗的，不加也行，默認空間是200M大小）
2020-11-09T01:36:31.297+0800 W SHARDING [main] Running a sharded cluster with fewer than 3 config servers should only be done for testing purposes and is not recommended for production.
about to fork child process, waiting until server is ready for connections.
forked process: 37738
child process started successfully, parent exiting

[root@localhost bin]# mongo     ##mongo命令直接進入路由服務器（默認埠是27017）
MongoDB shell version: 3.2.1
connecting to: test
Server has startup warnings: 
2020-11-09T01:36:31.307+0800 I CONTROL  [main] ** WARNING: You are running this process as the root user, which is not recommended.
2020-11-09T01:36:31.307+0800 I CONTROL  [main] 
mongos>

9.啟用分片服務器

sh.addShard()命令添加分片服務器

[root@localhost bin]# mongo     ##進入路由服務器實際上相當于進入了配置服務器
mongos> show dbs       ##只能查看到一個配置config庫
config  0.031GB
mongos> sh.status()     ##查看該服務器下是否有分片服務器
--- Sharding Status --- 
  sharding version: {
	"_id" : 1,
	"minCompatibleVersion" : 5,
	"currentVersion" : 6,
	"clusterId" : ObjectId("5fa82c9fef682337a84b13a1")
}
  shards:       ##現在這個版塊下是空的，說明并沒有分片服務器
  active mongoses:
	"3.2.1" : 1
  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:
mongos> sh.addShard("192.168.10.10:47017")      ##添加分片服務器192.168.10.10:47017
{ "shardAdded" : "shard0000", "ok" : 1 }
mongos> sh.addShard("192.168.10.10:47018")      ##添加分片服務器192.168.10.10:47018
{ "shardAdded" : "shard0001", "ok" : 1 }

mongos> sh.status()       ##再次查看分片集群狀態
--- Sharding Status --- 
  sharding version: {
	"_id" : 1,
	"minCompatibleVersion" : 5,
	"currentVersion" : 6,
	"clusterId" : ObjectId("5fa82c9fef682337a84b13a1")
}
  shards:                ##在shards下多次兩個節點
	{  "_id" : "shard0000",  "host" : "192.168.10.10:47017" }
	{  "_id" : "shard0001",  "host" : "192.168.10.10:47018" }
  active mongoses:
	"3.2.1" : 1
  balancer:

10 分片功能管理初步了解

mongos> use school     ##進入school庫
 
mongos> for(var i=1;i<=10000;i++)db.info.insert({"id":i,"team":"member"+i})    ##插入10000條資料，用于驗證分片
 
mongos> db.info.find().limit(3)     ##查看頭3行資料
{ "_id" : ObjectId("5fa83a28597e4c3f6bb3f3c6"), "id" : 1, "team" : "member1" }
{ "_id" : ObjectId("5fa83a29597e4c3f6bb3f3c7"), "id" : 2, "team" : "member2" }
{ "_id" : ObjectId("5fa83a29597e4c3f6bb3f3c8"), "id" : 3, "team" : "member3" }


############# 也可以通過在MongoDB外用檔案匯入資料######################
./mongoimport -d school -c info --file /opt/test.txt
#################################################################

mongos> show dbs    ##插入資料后新建了一個school庫
config  0.031GB
school  0.078GB
mongos> use school   ##進入school庫
 
mongos> show collections    ##查看集合，已經有資料了
info
system.indexes

mongos> sh.status()
……省略部分
  databases:
	{  "_id" : "school",  "primary" : "shard0000",  "partitioned" : false }   ##資料并沒有進行分片，提示false


mongos> sh.enableSharding("school")    ##對school庫開啟分片處理

mongos> sh.status()
……省略部分
  databases:
	{  "_id" : "school",  "primary" : "shard0000",  "partitioned" : true }   ##顯示ture，開啟了分片處理，但是到這一步只是開啟了對庫的分片，對集合并沒有分片



#對集合進行分片需要先創建索引
mongos> db.info.createIndex({"id":1})     ##給info集合創建以“id”為索引，從1開始

mongos> sh.shardCollection("school.info",{"id":1})     ##對集合info分片


mongos> sh.status()    ##再次查看資訊，可以看出10000條資料分成了三段1~4682,4682~9364,9364~最后
……省略部分
  databases:
	{  "_id" : "school",  "primary" : "shard0000",  "partitioned" : true }
		school.info
			shard key: { "id" : 1 }
			unique: false
			balancing: true
			chunks:
				shard0000	3
			{ "id" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "id" : 4682 } on : shard0000 Timestamp(1, 0) 
			{ "id" : 4682 } -->> { "id" : 9364 } on : shard0000 Timestamp(1, 1) 
			{ "id" : 9364 } -->> { "id" : { "$maxKey" : 1 } } on : shard0000 Timestamp(1, 2)

總結：一共三個步驟，1.配置路由服務器，2.構建配置服務器，3.構建分片服務器

五、分片管理示例

集合分片

mongos> use school

mongos> sh.enableSharding("school")       ##開啟school庫的分片功能

mongos> for(var i=1;i<=50000;i++)db.test.insert({"id":i,"name":"test"+i})     ##插入50000條資料

mongos> show tables    ##查看集合
info
system.indexes
test

mongos> db.test.count()      ##統計有5000條記錄
50000

mongos> db.test.find().limit(3)       ##查看開頭三條資料，資料插入成功
{ "_id" : ObjectId("5fa8483f3a9549125843e1f8"), "id" : 1, "name" : "test1" }
{ "_id" : ObjectId("5fa8483f3a9549125843e1f9"), "id" : 2, "name" : "test2" }
{ "_id" : ObjectId("5fa8483f3a9549125843e1fa"), "id" : 3, "name" : "test3" }

mongos> db.test.createIndex({"id":1})   ##建立索引，以"id"為索引，從1開始

mongos> sh.shardCollection("school.test",{"id":1})       ##根據索引對test集合進行分片，索引建議最好是能作為主鍵的欄位（非空且唯一），例如像性別這樣的鍵就不適合做索引，除了男就是女兩種值，

mongos> sh.status()         ##查看分片資訊
--- Sharding Status --- 
……省略部分
  shards:
  	{  "_id" : "shard0000",  "host" : "192.168.10.10:47017" }       ##192.168.10.10:47017節點的id號是shard0000
	{  "_id" : "shard0001",  "host" : "192.168.10.10:47018" }        ##192.168.10.10:47018節點的id號是shard0001

  databases:
	{  "_id" : "school",  "primary" : "shard0000",  "partitioned" : true }
		school.info                                      ##info集合的分片資訊
			shard key: { "id" : 1 }
			unique: false
			balancing: true
			chunks:
				shard0000	3
				shard0001	2
			{ "id" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "id" : 4682 } on : shard0001 Timestamp(2, 0) 
			{ "id" : 4682 } -->> { "id" : 9364 } on : shard0000 Timestamp(3, 1) 
			{ "id" : 9364 } -->> { "id" : 13407 } on : shard0000 Timestamp(2, 2) 
			{ "id" : 13407 } -->> { "id" : 18945 } on : shard0000 Timestamp(2, 3) 
			{ "id" : 18945 } -->> { "id" : { "$maxKey" : 1 } } on : shard0001 Timestamp(3, 0) 
		school.test                                      ##test集合的分片資訊
			shard key: { "id" : 1 }
			unique: false
			balancing: true
			chunks:
				shard0000	6               ##6段分片放在節點00上
				shard0001	5                 ##5段分片放在節點01上
			{ "id" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "id" : 4682 } on : shard0001 Timestamp(2, 0)      ##這段分片放在shard01節點上
			{ "id" : 4682 } -->> { "id" : 9364 } on : shard0001 Timestamp(3, 0)                        ##這段分片也是放在shard01節點上
			{ "id" : 9364 } -->> { "id" : 14046 } on : shard0001 Timestamp(4, 0) 
			{ "id" : 14046 } -->> { "id" : 18728 } on : shard0001 Timestamp(5, 0) 
			{ "id" : 18728 } -->> { "id" : 23410 } on : shard0001 Timestamp(6, 0) 
			{ "id" : 23410 } -->> { "id" : 28092 } on : shard0000 Timestamp(6, 1)                  ##這段分片放在shard00節點上
			{ "id" : 28092 } -->> { "id" : 32774 } on : shard0000 Timestamp(1, 6) 
			{ "id" : 32774 } -->> { "id" : 37456 } on : shard0000 Timestamp(1, 7) 
			{ "id" : 37456 } -->> { "id" : 42138 } on : shard0000 Timestamp(1, 8) 
			{ "id" : 42138 } -->> { "id" : 46820 } on : shard0000 Timestamp(1, 9) 
			{ "id" : 46820 } -->> { "id" : { "$maxKey" : 1 } } on : shard0000 Timestamp(1, 10)

添加標簽

mongos> sh.addShardTag("shard0000","slave1")    ##shard0000是節點id號，通過sh.status()可以查到，設定給節點標簽slave1
mongos> sh.addShardTag("shard0001","slave2")   ##給shard0001節點打上標簽salve2
mongos> sh.status()      ##查看分片資訊
--- Sharding Status --- 
  sharding version: {
	"_id" : 1,
	"minCompatibleVersion" : 5,
	"currentVersion" : 6,
	"clusterId" : ObjectId("5fa82c9fef682337a84b13a1")
}
  shards:
	{  "_id" : "shard0000",  "host" : "192.168.10.10:47017",  "tags" : [ "slave1" ] }    ##后面追加了標簽資訊
	{  "_id" : "shard0001",  "host" : "192.168.10.10:47018",  "tags" : [ "slave2" ] }
……省略部分

添加新節點，查看資料分片情況

注意點：我們所有的操作都通過路由服務器請求配置服務器，有配置服務器完成的
[root@localhost ~]# mongo --port 37017     ##進入配置服務器 
configsvr> use config     ##進入config庫
switched to db config
configsvr> show tables      ##可看到這幾個集合，我們所有的資訊都可以在這些集合中看到
……省略部分
chunks       ##分片資料塊資訊
collections    ##集合資訊
databases    ##資料庫資訊
……省略部分

configsvr> db.databases.find()       ##可以查看到我們新建的資料庫
{ "_id" : "school", "primary" : "shard0000", "partitioned" : true }

configsvr> db.collections.find()    ##可以查看集合資訊

configsvr> db.databases.find()   ##可以查看分片（資料塊）資訊



[root@localhost ~]# mongo    ##進入路由服務器

mongos> sh.addShard("192.168.10.10:47019")       ##再次添加一個分片服務器（上個實驗中創建好了的實體）

mongos> sh.status()       ##查看分片資訊
-……省略部分
  shards:          ###添加分片節點后，自動更新資訊，可以看到多出了一個分片節點
	{  "_id" : "shard0000",  "host" : "192.168.10.10:47017",  "tags" : [ "slave1" ] }
	{  "_id" : "shard0001",  "host" : "192.168.10.10:47018",  "tags" : [ "slave2" ] }
	{  "_id" : "shard0002",  "host" : "192.168.10.10:47019" }
  ……省略部分
  databases:                              ##由下面資訊可以看出，分片資料段重新進行了分配，新加的節點與舊節點之間平均分配舊資料
	{  "_id" : "school",  "primary" : "shard0000",  "partitioned" : true }
		…………省略部分
		school.test
			shard key: { "id" : 1 }
			unique: false
			balancing: true
			chunks:
				shard0000	4
				shard0001	4
				shard0002	3
			{ "id" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "id" : 4682 } on : shard0002 Timestamp(9, 0) 
			{ "id" : 4682 } -->> { "id" : 9364 } on : shard0001 Timestamp(9, 1) 
			{ "id" : 9364 } -->> { "id" : 14046 } on : shard0001 Timestamp(4, 0) 
			{ "id" : 14046 } -->> { "id" : 18728 } on : shard0001 Timestamp(5, 0) 
			{ "id" : 18728 } -->> { "id" : 23410 } on : shard0001 Timestamp(6, 0) 
			{ "id" : 23410 } -->> { "id" : 28092 } on : shard0002 Timestamp(7, 0) 
			{ "id" : 28092 } -->> { "id" : 32774 } on : shard0002 Timestamp(8, 0) 
			{ "id" : 32774 } -->> { "id" : 37456 } on : shard0000 Timestamp(8, 1) 
			{ "id" : 37456 } -->> { "id" : 42138 } on : shard0000 Timestamp(1, 8) 
			{ "id" : 42138 } -->> { "id" : 46820 } on : shard0000 Timestamp(1, 9) 
			{ "id" : 46820 } -->> { "id" : { "$maxKey" : 1 } } on : shard0000 Timestamp(1, 10)

洗掉分片節點

mongos> use admin       ###需要先進admin庫

mongos> db.runCommand({"removeshard":"192.168.10.10:47019"})     ##洗掉分片節點

mongos> sh.status()
--- Sharding Status --- 
 ……省略部分
  shards:
	{  "_id" : "shard0000",  "host" : "192.168.10.10:47017",  "tags" : [ "slave1" ] }
	{  "_id" : "shard0001",  "host" : "192.168.10.10:47018",  "tags" : [ "slave2" ] }
	{  "_id" : "shard0002",  "host" : "192.168.10.10:47019",  "draining" : true }      ##顯示這臺節點停機
 ……省略部分
  databases:                                ##由下面資訊可以看出，洗掉后，資料再次從新分配給存活的兩臺節點
	{  "_id" : "school",  "primary" : "shard0000",  "partitioned" : true }
		school.test
			shard key: { "id" : 1 }
			unique: false
			balancing: true
			chunks:
				shard0000	6
				shard0001	5
			{ "id" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "id" : 4682 } on : shard0000 Timestamp(10, 0) 
			{ "id" : 4682 } -->> { "id" : 9364 } on : shard0001 Timestamp(9, 1) 
			{ "id" : 9364 } -->> { "id" : 14046 } on : shard0001 Timestamp(4, 0) 
			{ "id" : 14046 } -->> { "id" : 18728 } on : shard0001 Timestamp(5, 0) 
			{ "id" : 18728 } -->> { "id" : 23410 } on : shard0001 Timestamp(6, 0) 
			{ "id" : 23410 } -->> { "id" : 28092 } on : shard0001 Timestamp(11, 0) 
			{ "id" : 28092 } -->> { "id" : 32774 } on : shard0000 Timestamp(12, 0) 
			{ "id" : 32774 } -->> { "id" : 37456 } on : shard0000 Timestamp(8, 1) 
			{ "id" : 37456 } -->> { "id" : 42138 } on : shard0000 Timestamp(1, 8) 
			{ "id" : 42138 } -->> { "id" : 46820 } on : shard0000 Timestamp(1, 9) 
			{ "id" : 46820 } -->> { "id" : { "$maxKey" : 1 } } on : shard0000 Timestamp(1, 10)

總結：由此可以看出，MongoDB資料庫非常靈活，無論洗掉或者添加分片節點，資料自動進行劃分，十分有利于服務器的橫向擴展，因此在大資料處理上非常受歡迎

轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/ruanti/209164.html

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