MongoDB水平分片集群学习笔记
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MongoDB水平分片集群学习笔记
costaxu 发表于4年前
MongoDB水平分片集群学习笔记
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摘要: MongoDB sharded Cluster learning.

为何需要水平分片

1 减少单机请求数,将单机负载,提高总负载

2 减少单机的存储空间,提高总存空间。

下图一目了然:


mongodb sharding 服务器架构

简单注解:

1 mongos 路由进程, 应用程序接入mongos再查询到具体分片。

2 config server 路由表服务。 每一台都具有全部chunk的路由信息。

3 shard为数据存储分片。 每一片都可以是复制集(replica set)。

如何部署分片集群

step 1 启动config server


mkdir /data/configdb
mongod --configsvr --dbpath /data/configdb --port 27019
正式生产环境一般启动3个config server。 启动3个是为了做热备。


step 2 启动mongos


mongos --configdb cfg0.example.net:27019,cfg1.example.net:27019,cfg2.example.net:27019
step3 启动分片mongod


分片就是普通的mongod


mongod --dbpath <path> --port <port>



step4 在mongos添加分片


用mongo 连接上mongos, 然后通过Mongo命令行输入:

添加非replica set作为分片:


sh.addShard( "mongodb0.example.net:27017" )

添加replica set作为分片:

sh.addShard( "rs1/mongodb0.example.net:27017" )
step5 对某个数据库启用分片



sh.enableSharding("<database>")
这里只是标识这个数据库可以启用分片,但实际上并没有进行分片。


step6 对collection进行分片

分片时需要指定分片的key, 语法为


sh.shardCollection("<database>.<collection>", shard-key-pattern)
例子为:



sh.shardCollection("records.people", { "zipcode": 1, "name": 1 } )
sh.shardCollection("people.addresses", { "state": 1, "_id": 1 } ) 
sh.shardCollection("assets.chairs", { "type": 1, "_id": 1 } ) 
db.alerts.ensureIndex( { _id : "hashed" } )
sh.shardCollection("events.alerts", { "_id": "hashed" } )



最后一个为hash sharded key。 hash sharded key是为了解决某些情况下sharded key的 write scaling的问题。

如何选择shard key

1 shard key需要有高的cardinality 。 也就是shard key需要拥有很多不同的值。 便于数据的切分和迁移。

2 尽量与应用程序融合。让mongos面对查询时可以直接定位到某个shard。

3 具有随机性。这是为了不会让某段时间内的insert请求全部集中到某个单独的分片上,造成单片的写速度成为整个集群的瓶颈。用objectId作为shard key时会发生随机性差情况。 ObjectId实际上由进程ID+TIMESTAMP + 其他因素组成, 所以一段时间内的timestamp会相对集中。

不过随机性高会有一个副作用,就是query isolation性比较差。

可用hash key增加随机性。

如何查看shard信息

登上mongos

sh.status()或者需要看详细一点

sh.status({verbose:true})

Sharding Status ---
  sharding version: { "_id" : 1, "version" : 3 }
  shards:
    {  "_id" : "shard0000",  "host" : "m0.example.net:30001" }
    {  "_id" : "shard0001",  "host" : "m3.example2.net:50000" }
  databases:
    {  "_id" : "admin",  "partitioned" : false,  "primary" : "config" }
    {  "_id" : "contacts",  "partitioned" : true,  "primary" : "shard0000" }
        foo.contacts
            shard key: { "zip" : 1 }
            chunks:
                shard0001    2
                shard0002    3
                shard0000    2
            { "zip" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "zip" : 56000 } on : shard0001 { "t" : 2, "i" : 0 }
            { "zip" : 56000 } -->> { "zip" : 56800 } on : shard0002 { "t" : 3, "i" : 4 }
            { "zip" : 56800 } -->> { "zip" : 57088 } on : shard0002 { "t" : 4, "i" : 2 }
            { "zip" : 57088 } -->> { "zip" : 57500 } on : shard0002 { "t" : 4, "i" : 3 }
            { "zip" : 57500 } -->> { "zip" : 58140 } on : shard0001 { "t" : 4, "i" : 0 }
            { "zip" : 58140 } -->> { "zip" : 59000 } on : shard0000 { "t" : 4, "i" : 1 }
            { "zip" : 59000 } -->> { "zip" : { "$maxKey" : 1 } } on : shard0000 { "t" : 3, "i" : 3 }
    {  "_id" : "test",  "partitioned" : false,  "primary" : "shard0000" }


备份cluster meta information

Step1 disable balance process. 连接上Mongos

sh.setBalancerState(false)
Step2 关闭config server

Step3 备份数据文件夹

Step4 重启config server

Step5 enable balance process.

sh.setBalancerState(false)

查看balance 状态 

可以通过下面的命令来查看当前的balance进程状态。先连接到任意一台mongos

use config
db.locks.find( { _id : "balancer" } ).pretty()
{   "_id" : "balancer",
"process" : "mongos0.example.net:1292810611:1804289383",
  "state" : 2,
     "ts" : ObjectId("4d0f872630c42d1978be8a2e"),
   "when" : "Mon Dec 20 2010 11:41:10 GMT-0500 (EST)",
    "who" : "mongos0.example.net:1292810611:1804289383:Balancer:846930886",
    "why" : "doing balance round" }



state=2 表示正在进行balance, 在2.0版本之前这个值是1

配置balance时间窗口

可以通过balance时间窗口指定在一天之内的某段时间之内可以进行balance, 其他时间不得进行balance。

先连接到任意一台mongos

use config
db.settings.update({ _id : "balancer" }, { $set : { activeWindow : { start : "23:00", stop : "6:00" } } }, true )



这个设置让只有从23:00到6:00之间可以进行balance。

也可以取消时间窗口设置:

use config
db.settings.update({ _id : "balancer" }, { $unset : { activeWindow : true } })



修改chunk size

这是一个全局的参数。 默认是64MB。

小的chunk会让不同的shard数据量更均衡。 但会导致更多的Migration。

大的chunk会减少migration。不同的shard数据量不均衡。

这样修改chunk size。先连接上任意mongos

db.settings.save( { _id:"chunksize", value: <size> } )

单位是MB

何时会自动balance

每个mongos进程都可能发动balance。

一次只会有一个balance跑。 这是因为需要竞争这个锁:

db.locks.find( { _id : "balancer" } )


balance一次只会迁移一个chunk。

只有chunk最多的shard的chunk数目减去chunk最少的shard的chunk数目超过treshhold时才开始migration。

Number of Chunks
Migration Threshold
Fewer than 20
2
21-80

4

Greater than 80
8

上面的treshhold从2.2版本开始生效。

一旦balancer开始行动起来,只有当任意两个shard的chunk数量小于2或者是migration失败才会停止。

设置分片上最大的存储容量

有两种方式,第一种在添加分片时候用maxSize参数指定:


db.runCommand( { addshard : "example.net:34008", maxSize : 125 } )
第二种方式可以在运行中修改设定:



use config
db.shards.update( { _id : "shard0000" }, { $set : { maxSize : 250 } } )



删除分片

连接上任意一台mongos

STEP1 确认balancer已经打开。

STEP2 运行命令:


db.runCommand( { removeShard: "mongodb0" } )
mongodb0是需要删除的分片的名字。这时balancer进程会开始把要删除掉的分片上的数据往别的分片上迁移。


STEP3 查看是否删除完

还是运行上面那条removeShard命令

如果还未删除完数据则返回:

{ msg: "draining ongoing" , state: "ongoing" , remaining: { chunks: NumberLong(42), dbs : NumberLong(1) }, ok: 1 }
STEP4 删除unsharded data

有一些分片上保存上一些unsharded data, 需要迁移到其他分片上:

可以用sh.status()查看分片上是否有unsharded data。

如果有则显示:

{ "_id" : "products", "partitioned" : true, "primary" : "mongodb0" }
用下面的命令迁移:
db.runCommand( { movePrimary: "products", to: "mongodb1" })
只有全部迁移完上面的命令才会返回:
{ "primary" : "mongodb1", "ok" : 1 }
STEP5 最后运行命令
db.runCommand( { removeShard: "mongodb0" } )

手动迁移分片

一般情况下你不需要这么做,只有当一些特殊情况发生时,比如:

1 预分配空的集合时

2 在balancing时间窗之外

手动迁移的方法:

chunks:
                                shard0000       2
                                shard0001       2
                        { "zipcode" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "zipcode" : 10001 } on : shard0000 Timestamp(6, 0) 
                        { "zipcode" : 10001 } -->> { "zipcode" : 23772 } on : shard0001 Timestamp(6, 1) 
                        { "zipcode" : 23772 } -->> { "zipcode" : 588377 } on : shard0001 Timestamp(3, 2) 
                        { "zipcode" : 588377 } -->> { "zipcode" : { "$maxKey" : 1 } } on : shard0000 Timestamp(5, 1)
mongos> db.adminCommand({moveChunk: "contact.people", find:{zipcode:10003}, to:"192.168.1.135:20002"})
{ "millis" : 2207, "ok" : 1 }
mongos> sh.status()
--- Sharding Status --- 
  sharding version: {
        "_id" : 1,
        "version" : 3,
        "minCompatibleVersion" : 3,
        "currentVersion" : 4,
        "clusterId" : ObjectId("52ece49ae6ab22400d937891")
}
  shards:
        {  "_id" : "shard0000",  "host" : "192.168.1.135:20002" }
        {  "_id" : "shard0001",  "host" : "192.168.1.135:20003" }
  databases:
        {  "_id" : "admin",  "partitioned" : false,  "primary" : "config" }
        {  "_id" : "test",  "partitioned" : false,  "primary" : "shard0000" }
        {  "_id" : "contact",  "partitioned" : true,  "primary" : "shard0000" }
                contact.people
                        shard key: { "zipcode" : 1 }
                        chunks:
                                shard0000       3
                                shard0001       1
                        { "zipcode" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "zipcode" : 10001 } on : shard0000 Timestamp(6, 0) 
                        { "zipcode" : 10001 } -->> { "zipcode" : 23772 } on : shard0000 Timestamp(7, 0) 
                        { "zipcode" : 23772 } -->> { "zipcode" : 588377 } on : shard0001 Timestamp(7, 1) 
                        { "zipcode" : 588377 } -->> { "zipcode" : { "$maxKey" : 1 } } on : shard0000 Timestamp(5, 1) 

mongos>


预分配空chunk

这是一种提高写效率的方法。相当于在写入真实数据之前,就分配好了数据桶,然后再对号入座。省去了创建chunk和split的时间。

实际上使用的是split命令:


db.runCommand( { split : "myapp.users" , middle : { email : prefix } } );
myapp.users 是 collection的名字。


middle参数是split的点。

split命令如下:


db.adminCommand( { split: <database>.<collection>, <find|middle|bounds> } )
find 表示查找到的记录进行分裂


bounds是指定[low, up]分裂

middle是指定分裂的点。

一个预分配chunk的例子如下:

for ( var x=97; x<97+26; x++ ){
  for( var y=97; y<97+26; y+=6 ) {
    var prefix = String.fromCharCode(x) + String.fromCharCode(y);
    db.runCommand( { split : "myapp.users" , middle : { email : prefix } } );
  }
}



这个预分配的目的是字母顺序有一定间隔的email, 分配到不同的chunk里。

例如aa-ag到一个chunk

ag-am到一个chunk

预分配的结果如下:
{ "email" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "email" : "aa" } on : shard0001 Timestamp(2, 0) 
{ "email" : "aa" } -->> { "email" : "ag" } on : shard0001 Timestamp(3, 0) 
{ "email" : "ag" } -->> { "email" : "am" } on : shard0001 Timestamp(4, 0) 
{ "email" : "am" } -->> { "email" : "as" } on : shard0001 Timestamp(5, 0) 
{ "email" : "as" } -->> { "email" : "ay" } on : shard0001 Timestamp(6, 0)
...
{ "email" : "zm" } -->> { "email" : "zs" } on : shard0000 Timestamp(1, 257) 
{ "email" : "zs" } -->> { "email" : "zy" } on : shard0000 Timestamp(1, 259) 
{ "email" : "zy" } -->> { "email" : { "$maxKey" : 1 } } on : shard0000 Timestamp(1, 260)


如何删除在sharding中删除复制集replica set的成员

假设sharding的分片是复制集,需要删除某个复制集的某个成员。

只要在复制集的设置中删除该成员即可,不需要在mongos中删除。mongos会自动同步这个配置。

例如 sharding cluster中有这个分片:

{  "_id" : "rs3",  "host" : "rs3/192.168.1.5:30003,192.168.1.6:30003" }

需要删除192.168.1.6:30003这个成员。

只需要:

step 1: 在192.168.1.6:30003上运行db.shutdownServer()关闭mongod

step 2:在rs3的primary的成员192.168.1.5:30003上执行

rs.remove("192.168.1.6:30003")


如何关闭/打开balancer

关闭

sh.setBalancerState(false)
打开
sh.setBalancerState(true)
查看是否打开:

sh.getBalancerState()

新添加的分片始终不进行数据同步的问题


1 如果sharding cluster中新添加的分片始终不进行数据migration, 并出现类似日志:

migrate commit waiting for 2 slaves for

则需要重启该分片的mongod进程。

特别需要注意的是,如果某mongod进程是一个replica set的primary, 并且该replica set上只有一个mongod, 那么不能用db.shutdownServer()的方法关闭。 会报下面的错误:

no secondary is within 10 seconds of the primary,

需要用下面的命令关闭:

db.adminCommand({shutdown : 1, force : true})


2 另外一个新的分片始终部进行更新的问题:

日志里出现这样的错误:

secondaryThrottle on, but doc insert timed out after 60 seconds, continuing

通过1 将所有分片的secondary和arbitary删除掉,2 重启同步的分片解决。

找到这个问题的解决方法是看到mongo/s/d_migration.cpp里有这样一段代码

if ( secondaryThrottle && thisTime > 0 ) {
   if ( ! waitForReplication( cc().getLastOp(), 2, 60 /* seconds to wait */ ) ) {
       warning() << "secondaryThrottle on, but doc insert timed out after 60 seconds, continuing" << endl;
   }
}
这段代码含义是,要进行同步的chunk所在的分片的从服务的secondary的optime和主分片不一致,所以需要等待60秒钟的时间。

所以将要进行同步的chunk所在分片的复制集secondary和arbiter都删除掉,再重启新分片的mongod之后解决。


3 mongod的日志出现:

moveChunk cannot start migration with zero version

解决方法,在mongos上运行

mongos> use admin
switched to db admin
mongos> db.runCommand("flushRouterConfig");
{ "flushed" : true, "ok" : 1 }

标签: db mongodb
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costaxu
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评论 (6)
xin1819
现在流行集群,slorcloud也是做sharding,分好的replica可以再添加备份。
陈亦
博主这是用什么软件画的图?
costaxu

引用来自“陈一回”的评论

博主这是用什么软件画的图?

不知道。 这个是从mongodb文档里截取的图
xingxingge
博主,我想问下,为什么随机片键的查询隔离性能比较差。。
xingxingge
我觉得随机片键的问题是移动分块时候需要移动许多的冷数据,造成内存颠簸,不知道对不对。。
gsralex_cy
如果是做个分片键呢?
×
costaxu
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