搭建mongodb分片

搭建mongodb分片

http://gong1208.iteye.com/blog/1622078

Sharding分片概念

这是一种将海量的数据水平扩展的数据库集群系统,数据分表存储在sharding的各个节点上,使用者通过简单的配置就可以很方便地构建一个分布式MongoDB集群。

MongoDB 的数据分块称为 chunk。每个 chunk 都是 Collection 中一段连续的数据记录,通常最大尺寸是 200MB,超出则生成新的数据块。

要构建一个 MongoDB Sharding Cluster,需要三种角色:

Shard Server

即存储实际数据的分片,每个Shard可以是一个mongod实例,也可以是一组mongod实例构成的Replica Set。为了实现每个Shard内部的auto-failover,MongoDB官方建议每个Shard为一组Replica Set。关于如何安装及搭建replica set请参考我的另一篇文章 http://gong1208.iteye.com/blog/1558355

Config Server

为了将一个特定的collection存储在多个shard中,需要为该collection指定一个shard key,例如{age: 1} ,shard key可以决定该条记录属于哪个chunk。Config Servers就是用来存储:所有shard节点的配置信息、每个chunk的shard key范围、chunk在各shard的分布情况、该集群中所有DB和collection的sharding配置信息。

Route Process

这是一个前端路由,客户端由此接入,然后询问Config Servers需要到哪个Shard上查询或保存记录,再连接相应的Shard进行操作,最后将结果返回给客户端。客户端只需要将原本发给mongod的查询或更新请求原封不动地发给Routing Process,而不必关心所操作的记录存储在哪个Shard上。

下面我们在同一台物理机器上构建一个简单的 Sharding Cluster:

架构图如下:

  • Shard Server 1:27017
  • Shard Server 2:27018
  • Config Server :27027
  • Route Process:40000

实施步骤

步骤一:

启动Shard Server

mkdir -p /opt/mongodb/data/shard/s0 --创建数据目录

mkdir -p /opt/mongodb/data/shard/s1

mkdir -p /opt/mongodb/data/shard/log --创建日志目录

/Opt/mongodb/bin/mongod --port 27017 --dbpath /opt/mongodb/data/shard/s0 --fork --logpath /opt/mongodb/data/shard/log/s0.log --启动Shard Server实例1

/Opt/mongodb/bin/mongod --port 27018 --dbpath /opt/mongodb/data/shard/s1 --fork --logpath /opt/mongodb/data/shard/log/s1.log --启动Shard Server实例2

步骤二:

启动Config Server

mkdir -p /opt/mongodb/data/shard/config --创建数据目录

/Opt/mongodb/bin/mongod --port 27027 –dbpath /opt/mongodb/data/shard/config --fork         --logpath /opt/mongodb/data/shard/log/config.log --启动Config Server实例

(注意,这里我们完全可以像启动普通mongodb服务一样启动,不需要添加—shardsvr和configsvr参数。因为这两个参数的作用就是改变启动端口的,所以我们自行指定了端口就可以)

步骤三:

启动Route Process

/Opt/mongodb/bin/mongos --port 40000 --configdb localhost:27027 --fork --logpath

/opt/mongodb/data/shard/log/route.log --chunkSize 1 --启动Route Server实例

mongos启动参数中,chunkSize这一项是用来指定chunk的大小的,单位是MB,默认大小为200MB,为了方便测试Sharding效果,我们把chunkSize指定为 1MB。意思是当这个分片中插入的数据大于1M时开始进行数据转移

步骤四:

配置Sharding

接下来,我们使用MongoDB Shell登录到mongos,添加Shard节点

[root@localhost ~]# /Opt/mongo/bin/mongo admin --port 40000 --此操作需要连接admin库

MongoDB shell version: 2.0.1

connecting to: 127.0.0.1:40000/admin

> db.runCommand({ addshard:"localhost:27017" }) --添加 Shard Server

{ "shardAdded" : "shard0000", "ok" : 1 }

> db.runCommand({ addshard:"localhost:27018" })

{ "shardAdded" : "shard0001", "ok" : 1 }

> db.runCommand({ enablesharding:"test" }) --设置分片存储的数据库

{ "ok" : 1 }

> db.runCommand({ shardcollection: "test.users", key: { id:1 }}) --设置分片的集合名称。且必须指定Shard Key,系统会自动创建索引

{ "collectionsharded" : "test.users", "ok" : 1 }

注意这里我们要注意片键的选择,选择片键时需要根据具体业务的数据形态来选择,切不可随意选择,实际中尤其不要轻易选择自增_id作为片键,除非你很清楚你这么做的目的,具体原因我不在此分析,根据经验推荐一种较合理的片键方式,“自增字段+查询字段”,没错,片键可以是多个字段的组合。

另外这里说明一点,分片的基本机制:分片总是试图将现有数据均分到所有的分片上。举例说,现在有两个分片,我已经选择了id作为片键,假定插入的id是自增的,如1——10000,则分片后的结果是均分,即1——5000在片A,5000——10000在片B,当然,不一定有这么精确,但却是保证尽量的平均的,以此类推,如果有三块分片,同样均分三等分。

还需要说明的是,一开始插入数据时,数据是只插入到其中一块分片上的,插入完毕后,mongodb内部开始在各片之间进行数据的移动,这个过程可能不是立即的,mongodb足够智能会根据当前负载决定是立即进行移动还是稍后移动。

在插入数据后,立马执行db.users.stats();两次可以验证如上所说。

Ok,简单的分片就是这么搭建的,连接上mongos,然后开始插入数据进行验证吧。

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