MongoDB水平分片集群学习笔记

为何需要水平分片

mongodb sharding 服务器架构

如何部署分片集群

如何选择shard key

如何查看shard信息

备份cluster meta information

查看balance 状态 

配置balance时间窗口

修改chunk size

何时会自动balance

设置分片上最大的存储容量

删除分片

手动迁移分片

预分配空chunk

如何删除在sharding中删除复制集replica set的成员

如何关闭/打开balancer

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:

2 另外一个新的分片始终部进行更新的问题：

3 mongod的日志出现：

moveChunk cannot start migration with zero version

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

?

1

2

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

?

1

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

?

1

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 } ) 

?

1

2

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})

?

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

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

?

1

2

3

4

5

6

7

8

9

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

?

1

2

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:

?

1

2

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

?

1

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:

?

1

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
221-80

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：

?

1

2

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：

?

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

31

32

33

34

35

36

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：

?

1

2

3

4

5

6

for( varx=97; x<97+26; x++ ){

  for(vary=97; y<97+26; y+=6 ) {

    varprefix = 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：

?

1

2

3

4

5

6

{"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)

...

?

1

2

3

{"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

?

1

2

3

4

5

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 }

转载：http://my.oschina.net/costaxu/blog/196980