mongodb深入浅出----水平分片
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mongodb深入浅出----水平分片
赵强1 发表于1年前
mongodb深入浅出----水平分片
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腾讯云 技术升级10大核心产品年终让利>>>   

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 }

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