mongodb复制+分片集原理

----------------------------------------复制集----------------------------------------

一、复制集概述

Mongodb复制集（replica set）由一组Mongod实例（进程）组成，包含一个Primary节点和多个Secondary节点，Mongodb Driver（客户端）的所有数据都写入Primary，Secondary通过oplog来同步Primary的数据，保证主从节点数据的一致性；复制集在完成主从复制的基础上，通过心跳机制，一旦Primary节点出现宕机，则触发选举一个新的主节点，剩下的secondary节点指向新的Primary，时间应该在10-30s内完成感知Primary节点故障，实现高可用数据库集群

特点：

Primary节点是唯一的，但不是固定的

由大多数据原则保证数据的一致性

Secondary节点无法写入（默认情况下，不使用驱动连接时，也是不能查询的）

相对于传统的主从结构，复制集可以自动容灾

二、复制集原理

角色（按是否存储数据划分）：

Primary：主节点，由选举产生，负责客户端的写操作，产生oplog日志文件

Secondary：从节点，负责客户端的读操作，提供数据的备份和故障的切换

Arbiter：仲裁节点，只参与选举的投票，不会成为primary，也不向Primary同步数据，若部署了一个2个节点的复制集，1个Primary，1个Secondary，任意节点宕机，复制集将不能提供服务了（无法选出Primary），这时可以给复制集添加一个Arbiter节点，即使有节点宕机，仍能选出Primary

角色（按类型区分）：

Standard（标准）：这种是常规节点，它存储一份完整的数据副本，参与投票选举，有可能成为主节点

Passive（被动）：存储完整的数据副本，参与投票，不能成为活跃节点

Arbiter（投票）：仲裁节点只参与投票，不接收复制的数据，也不能成为活跃节点

注：每个参与节点（非仲裁者）有个优先权（0-1000），优先权（priority）为0则是被动的，不能成为活跃节点，优先权不为0的，按照由大到小选出活跃节点，优先值一样的则看谁的数据比较新

注：Mongodb 3.0里，复制集成员最多50个，参与Primary选举投票的成员最多7个

选举：

每个节点通过优先级定义出节点的类型（标准、被动、投票）

标准节点通过对比自身数据进行选举出primary节点或者secondary节点

影响选举的因素：

1.心跳检测：复制集内成员每隔两秒向其他成员发送心跳检测信息，若10秒内无响应，则标记其为不可用

2.连接：在多个节点中，最少保证两个节点为活跃状态，如果集群中共三个节点，挂掉两个节点，那么剩余的节点无论状态是primary还是处于选举过程中，都会直接被降权为secondary

触发选举的情况：

1.初始化状态

2.从节点们无法与主节点进行通信

3.主节点辞职

主节点辞职的情况：

1.在接收到replSetStepDown命令后

2.在现有的环境中，其他secondary节点的数据落后于本身10s内，且拥有更高优先级

3.当主节点无法与群集中多数节点通信

注：当主节点辞职后，主节点将关闭自身所有的连接，避免出现客户端在从节点进行写入操作

----------------------------------------分片----------------------------------------

一、分片概述

分片（sharding）是指将数据库拆分，将其分散在不同的机器上的过程。分片集群（sharded cluster）是一种水平扩展数据库系统性能的方法，能够将数据集分布式存储在不同的分片（shard）上，每个分片只保存数据集的一部分，MongoDB保证各个分片之间不会有重复的数据，所有分片保存的数据之和就是完整的数据集。分片集群将数据集分布式存储，能够将负载分摊到多个分片上，每个分片只负责读写一部分数据，充分利用了各个shard的系统资源，提高数据库系统的吞吐量

注：mongodb3.2版本后，分片技术必须结合复制集完成

应用场景：

1.单台机器的磁盘不够用了，使用分片解决磁盘空间的问题

2.单个mongod已经不能满足写数据的性能要求。通过分片让写压力分散到各个分片上面，使用分片服务器自身的资源

3.想把大量数据放到内存里提高性能。和上面一样，通过分片使用分片服务器自身的资源

二、分片存储原理

存储方式：

数据集被拆分成数据块（chunk），每个数据块包含多个doc，数据块分布式存储在分片集群中

角色：

Config server：MongoDB负责追踪数据块在shard上的分布信息，每个分片存储哪些数据块，叫做分片的元数据，保存在config server上的数据库 config中，一般使用3台config server，所有config server中的config数据库必须完全相同（建议将config server部署在不同的服务器，以保证稳定性）

Shard server：将数据进行分片，拆分成数据块（chunk），数据块真正存放的单位

Mongos server：数据库集群请求的入口，所有的请求都通过mongos进行协调，查看分片的元数据，查找chunk存放位置，mongos自己就是一个请求分发中心，在生产环境通常有多mongos作为请求的入口，防止其中一个挂掉所有的mongodb请求都没有办法操作

总结：

应用请求mongos来操作mongodb的增删改查，配置服务器存储数据库元信息，并且和mongos做同步，数据最终存入在shard（分片）上，为了防止数据丢失，同步在副本集中存储了一份，仲裁节点在数据存储到分片的时候决定存储到哪个节点

三、分片的片键

片键是文档的一个属性字段或是一个复合索引字段，一旦建立后则不可改变，片键是拆分数据的关键的依据，如若在数据极为庞大的场景下，片键决定了数据在分片的过程中数据的存储位置，直接会影响集群的性能

注：创建片键时，需要有一个支撑片键运行的索引

片键分类：

1.递增片键：使用时间戳，日期，自增的主键，ObjectId，_id等，此类片键的写入操作集中在一个分片服务器上，写入不具有分散性，这会导致单台服务器压力较大，但分割比较容易，这台服务器可能会成为性能瓶颈

语法解析：
mongos> use 库名
mongos> db.集合名.ensureIndex({"键名":})                ##创建索引
mongos> sh.enableSharding("库名")                        ##开启库的分片
mongos> sh.shardCollection("库名.集合名",{"键名":})        ##开启集合的分片并指定片键

2.哈希片键：也称之为散列索引，使用一个哈希索引字段作为片键，优点是使数据在各节点分布比较均匀，数据写入可随机分发到每个分片服务器上，把写入的压力分散到了各个服务器上。但是读也是随机的，可能会命中更多的分片，但是缺点是无法实现范围区分

3.组合片键： 数据库中没有比较合适的键值供片键选择，或者是打算使用的片键基数太小（即变化少如星期只有7天可变化），可以选另一个字段使用组合片键，甚至可以添加冗余字段来组合

4.标签片键：数据存储在指定的分片服务器上，可以为分片添加tag标签，然后指定相应的tag，比如让10.*.*.*(T)出现在shard0000上，11.*.*.*(Q)出现在shard0001或shard0002上，就可以使用tag让均衡器指定分发