MongoDB的数据复制分片

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一：MongoDB的简介：

    MongoDB是一个高性能，开源，无模式的文档型数据库，是当前NoSql数据库中比较热门的一种。它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式。而且可以很容易的和JSON类的数据结合，他不支持事务，但支持自动分片功能，这对大数据的分布式存储有着十分重要的作用。

二：MongoDB的索引类型：

    单字段索引：

    组合索引（多字段索引）：对多个key做索引

    多键索引：对key和value中的key做索引

    空间索引：基于位置做索引

    文本索引：全文搜索

    hash索引：仅支持精确值查找

    稀疏索引（sparse）：不为每一个值做索引，一般得是顺序排放才可以做稀疏索引

三：MongoDB的复制功能：

    MongoDB有两种复制类型：Master/Slave主从和replica set副本集复制，但是由于MongoDB的特性，主从复制架构已经基本放弃，比较常见的就是副本集复制方式

    replica set的工作特性：

    1，复制集可以实现自动转移 heartbeat超时，自动失效转移（通过选举方式实现）

    2，至少有3个节点，且奇数个节点，可以使用arbiter来参与选举

    复制集中的特殊类型的节点分类：

    0优先级的节点：冷备节点，不会被选举成为主节点，但可以参与选举

    被隐藏的从节点：首先是一个0优先级的从节点，拥有选举权，不会被客户端直接访问到

    延迟复制的从节点：是一个0优先级的从节点，不能被选为主节点，且复制时间落后与主节点一个固定的时长。

    arbiter：仲裁者，没有数据，不可能成为主节点。

实验内容：

一，实现MongoDB数据的复制

实验模型：

实验环境：

node1：172.16.18.1 MongoDB   centos6.5

node2：172.16.18.2 MongoDB   centos6.5

node3：172.16.18.3 MongoDB   centos6.5

实验内容：

首先要确定各节点的时间一致

1.1 MongoDB安装：分别在node1，node2，node3节点安装一下三个包

mogodb安装需要：一下三个包

    mongodb-org-shell-2.6.4-1.x86_64.rpm

    mongodb-org-tools-2.6.4-1.x86_64.rpm

    mongodb-org-server-2.6.4-1.x86_64.rpm

编辑服务器的配置文件，/etc/mongod.conf

logpath=/var/log/mongodb/mongod.log            #日志的路径
logappend=true                                                 #开启日志
fork=true                                                            
#port=27017                                                     #默认监听的端口
#dbpath=/var/lib/mongo                                   #默认的数据路径
dbpath=/mongodb/data                                     #自定义的数据路径
pidfilepath=/var/run/mongodb/mongod.pid
#bind_ip=127.0.0.1                                           #定义绑定IP，也就是监听那些IP可来链接服务器，注销是允许所有。
httpinterface=true                                              #开放web页面，
rest=true
replSet=testset
replIndexPrefetch=_id_only

配置好后将配置分别发送到其他两个节点，并创建数据目录，修改权限

mkdir /mongodb/data/ -pv  
chown -R mongod.mongod /mongodb/

全部启动：可能启动会比较慢，那是因为要初始化数据

1.2链接到数据库

[root@node2 ~]# mongo    
MongoDB shell version: 2.6.4    
connecting to: test    
> rs.status()    
{    
"startupStatus" : 3,    
"info" : "run rs.initiate(...) if not yet done for the set",    
"ok" : 0,    
"errmsg" : "can't get local.system.replset config from self or any seed (EMPTYCONFIG)"  
}

使用rs.status()查看状态，有3个节点，但是都没有初始化配置。需要运行rs.initiate()

1.3运行rs.initiate()

> rs.initiate()
{
"info2" : "no configuration explicitly specified -- making one",
"me" : "node2.aolens.com:27017",
"info" : "Config now saved locally. Should come online in about a minute.",
"ok" : 1
}
testset:OTHER> rs.status()
{
"set" : "testset",
"date" : ISODate("2014-10-12T07:51:58Z"),
"myState" : 1,
"members" : [
  {
   "_id" : 0,
   "name" : "node2.aolens.com:27017",
   "health" : 1,
   "state" : 1,
   "stateStr" : "PRIMARY",
   "uptime" : 920,
   "optime" : Timestamp(1413100302, 1),
   "optimeDate" : ISODate("2014-10-12T07:51:42Z"),
   "electionTime" : Timestamp(1413100302, 2),
   "electionDate" : ISODate("2014-10-12T07:51:42Z"),
   "self" : true
  }
],
"ok" : 1
}
testset:PRIMARY>

可以看到添加了一个节点node2，也就是自己，且是primary节点。以及所有的状态

1.4添加其他两个节点

testset:PRIMARY> rs.add("node1.aolens.com")
{ "ok" : 1 }
testset:PRIMARY> rs.add("node3.aolens.com")
{ "ok" : 1 }
用rs.status（）查看
testset:PRIMARY> rs.status()
{
"set" : "testset",
"date" : ISODate("2014-10-12T08:03:48Z"),
"myState" : 1,
"members" : [
  {
   "_id" : 0,
   "name" : "node2.aolens.com:27017",
   "health" : 1,
   "state" : 1,
   "stateStr" : "PRIMARY",
   "uptime" : 1630,
   "optime" : Timestamp(1413101019, 1),
   "optimeDate" : ISODate("2014-10-12T08:03:39Z"),
   "electionTime" : Timestamp(1413100302, 2),
   "electionDate" : ISODate("2014-10-12T07:51:42Z"),
   "self" : true
  },
  {
   "_id" : 1,
   "name" : "node1.aolens.com:27017",
   "health" : 1,
   "state" : 5,
   "stateStr" : "STARTUP2",
   "uptime" : 17,
   "optime" : Timestamp(0, 0),
   "optimeDate" : ISODate("1970-01-01T00:00:00Z"),
   "lastHeartbeat" : ISODate("2014-10-12T08:03:46Z"),
   "lastHeartbeatRecv" : ISODate("2014-10-12T08:03:47Z"),
   "pingMs" : 224
  },
  {
   "_id" : 2,
   "name" : "node3.aolens.com:27017",
   "health" : 1,
   "state" : 6,
   "stateStr" : "UNKNOWN",
   "uptime" : 8,
   "optime" : Timestamp(0, 0),
   "optimeDate" : ISODate("1970-01-01T00:00:00Z"),
   "lastHeartbeat" : ISODate("2014-10-12T08:03:47Z"),
   "lastHeartbeatRecv" : ISODate("1970-01-01T00:00:00Z"),
   "pingMs" : 905,
   "lastHeartbeatMessage" : "still initializing"
  }
],
"ok" : 1
}

有没有发现新加的这两个节点状态不对？没有关系，可能是还没有同步过来，稍等在刷新试试

"name" : "node1.aolens.com:27017",

"stateStr" : "SECONDARY",

"name" : "node3.aolens.com:27017",

"stateStr" : "SECONDARY",

再刷新时添加的两个节点都成为了secondary。

1.5我们在主节点来创建一些数据

testset:PRIMARY> use test
switched to db test
testset:PRIMARY> for (i=1;i<=1000;i++) db.students.insert({name:"student"+i,age:(i%100)})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
连接到从节点来看一下
[root@node1 ~]# mongo    
MongoDB shell version: 2.6.4    
connecting to: test    
Welcome to the MongoDB shell.    
For interactive help, type "help".    
For more comprehensive documentation, see    
http://docs.mongodb.org/    
Questions? Try the support group    
http://groups.google.com/group/mongodb-user    
testset:SECONDARY> use test    
switched to db test    
testset:SECONDARY> show collections    
2014-10-11T14:52:57.103+0800 error: { "$err" : "not master and slaveOk=false", "code" : 13435 } at src/mongo/shell/query.js:131    
#提示需要不是主节点，没有slaveOK不让查看，那么便在当前节点指定slaveOK，便可以了
testset:SECONDARY> rs.slaveOk()
testset:SECONDARY> show collections
students
system.indexes
可以使用rs.isMaster()查询主节点是谁
testset:SECONDARY> rs.isMaster()
{
"setName" : "testset",
"setVersion" : 3,
"ismaster" : false,
"secondary" : true,
"hosts" : [
  "node1.aolens.com:27017",
  "node3.aolens.com:27017",
  "node2.aolens.com:27017"
],
"primary" : "node2.aolens.com:27017",         ＃主节点是谁
"me" : "node1.aolens.com:27017",              ＃自己是谁
"maxBsonObjectSize" : 16777216,
"maxMessageSizeBytes" : 48000000,
"maxWriteBatchSize" : 1000,
"localTime" : ISODate("2014-10-11T07:00:03.533Z"),
"maxWireVersion" : 2,
"minWireVersion" : 0,
"ok" : 1
}

1.6如果主节点离线，从节点会自动选出主节点

testset:PRIMARY> rs.stepDown()
2014-10-12T17:00:12.869+0800 DBClientCursor::init call() failed
2014-10-12T17:00:12.896+0800 Error: error doing query: failed at src/mongo/shell/query.js:81
2014-10-12T17:00:12.914+0800 trying reconnect to 127.0.0.1:27017 (127.0.0.1) failed
2014-10-12T17:00:12.945+0800 reconnect 127.0.0.1:27017 (127.0.0.1) ok
testset:SECONDARY>

可以看到主节点的primary变成了secondary

其他两个节点中的一个变为主节点，这就是自动转移

副本集的重新选举的条件有：心态信息，优先级，optime,网络连接等

1.7还可以修改优先级来实现主从切换

testset:PRIMARY> rs.conf()            #查看配置
{
"_id" : "testset",
"version" : 3,
"members" : [
  {
   "_id" : 0,
   "host" : "node2.aolens.com:27017"
  },
  {
   "_id" : 1,
   "host" : "node1.aolens.com:27017"
  },
  {
   "_id" : 2,
   "host" : "node3.aolens.com:27017"
  }
]
}
testset:PRIMARY> cfg=rs.conf()            #将配置信息保存在变量中
{
"_id" : "testset",
"version" : 3,
"members" : [
  {
   "_id" : 0,
   "host" : "node2.aolens.com:27017"
  },
  {
   "_id" : 1,
   "host" : "node1.aolens.com:27017"
  },
  {
   "_id" : 2,
   "host" : "node3.aolens.com:27017"
  }
]
}
testset:PRIMARY> cfg.members[1].priority=2            #修改id=1的主机优先级为2
2
testset:PRIMARY> rs.reconfig(cfg)                              #应用cfg文件
2014-10-12T05:15:59.916-0400 DBClientCursor::init call() failed
2014-10-12T05:15:59.988-0400 trying reconnect to 127.0.0.1:27017 (127.0.0.1) failed
2014-10-12T05:16:00.015-0400 reconnect 127.0.0.1:27017 (127.0.0.1) ok
reconnected to server after rs command (which is normal)
testset:SECONDARY>                                                    #主动变为从节点
而id=1的是node1.aolens.com主机，自己变为primary主机
testset:SECONDARY>
testset:PRIMARY>

1.8，如何要设定仲裁节点

rs.addArb(hostportstr)表示将一个节点加进来时就是仲裁节点。

我们移除当前的node3节点

testset:PRIMARY> rs.remove("node3.aolens.com")

删除/mongodb/data下的数据，重新初始化，

testset:PRIMARY> rs.addArb("node3.aolens.com")

二，实现MongoDB数据的的切片

MongoDB的分片（sharding）:

    为什么要分片：CPU,Memory,IO等无法满足要求。

    横行拓展：就需要将数据分片放到不同的节点

    为了保证shard的大小均衡：是将主节点的数据按照顺序分成大小相同的块，分别存在不同的sharding节点上。

分片架构中的角色：

    mongos:Router服务器

    config server：元数据服务器

    shard:数据节点，也成mongod实例

分片需要满足：写离散，读集中的思想

实验环境：

node1:172.16.18.1 mongos router节点

node2:172.16.18.2 mongod shard节点

node3:172.16.18.3 mongod shard节点

node4:172.16.17.12 config server

实验模型：

实验内容：

2.1首先来配置config server

其实config server也就是mongod，只是要指明他就是config server

logpath=/var/log/mongodb/mongod.log
logappend=true
fork=true
#port=27017
dbpath=/mongodb/data
pidfilepath=/var/run/mongodb/mongod.pid
启动config server节点。会发现他监听在27019端口
[root@node3 mongodb-2.6.4]# service mongod start    
Starting mongod: [ OK ]    
[root@node3 mongodb-2.6.4]# ss -tnl    
State Recv-Q Send-Q Local Address:Port Peer Address:Port    
LISTEN 0 128 *:27019 *:*

2.2配置router节点

安装mongodb-org-mongos.x86_64程序包

直接启动即可：

[root@node1 ~]# mongos --configdb=172.16.17.12:27019 --fork --logpath=/var/log/mongodb/mongos.log
2014-10-11T20:29:43.617+0800 warning: running with 1 config server should be done only for testing purposes and is not recommended for production
about to fork child process, waiting until server is ready for connections.
forked process: 8766
child process started successfully, parent exiting

启动成功

需要指定config server的地址 --fork后台运行，--logpath指明log位置

2.3配置shard节点，shard节点就是正常的mongod节点，无需什么多的配置

logpath=/var/log/mongodb/mongod.log
logappend=true
fork=true
#port=27017
dbpath=/mongodb/data
pidfilepath=/var/run/mongodb/mongod.pid

启动node2，node3

2.4链接在mongos上查看

[root@node1 ~]# mongo --host 172.16.18.1    MongoDB shell version: 2.6.4    connecting to: 172.16.18.1:27017/test
添加两个shard节点：   mongos> sh.addShard("172.16.18.2")
{ "shardAdded" : "shard0000", "ok" : 1 }
mongos> sh.addShard("172.16.18.3")
{ "shardAdded" : "shard0001", "ok" : 1 }
mongos> sh.status()
--- Sharding Status ---
  sharding version: {
"_id" : 1,
"version" : 4,
"minCompatibleVersion" : 4,
"currentVersion" : 5,
"clusterId" : ObjectId("543922b81aaf92ac0f9334f8")
}
  shards:
{ "_id" : "shard0000", "host" : "172.16.18.2:27017" }
{ "_id" : "shard0001", "host" : "172.16.18.3:27017" }
  databases:
{ "_id" : "admin", "partitioned" : false, "primary" : "config" }

对数据分片是需要分片的一般为大数据，如果一个collection中的数据很少，就没有必要做shard，而未做分片的数据会放在主shard上。

下来我们先来启动shard功能

mongos> sh.status()
--- Sharding Status ---
  sharding version: {
"_id" : 1,
"version" : 4,
"minCompatibleVersion" : 4,
"currentVersion" : 5,
"clusterId" : ObjectId("543922b81aaf92ac0f9334f8")
}
  shards:
{ "_id" : "shard0000", "host" : "172.16.18.2:27017" }
{ "_id" : "shard0001", "host" : "172.16.18.3:27017" }
  databases:
{ "_id" : "admin", "partitioned" : false, "primary" : "config" }
{ "_id" : "test", "partitioned" : false, "primary" : "shard0000" }
{ "_id" : "testdb", "partitioned" : true, "primary" : "shard0000" }

下来我们手动分片试试

mongos> sh.shardCollection("testdb.students",{"age":1})            #对age来分片
{ "collectionsharded" : "testdb.students", "ok" : 1 }
mongos> sh.status()
--- Sharding Status ---
  sharding version: {
"_id" : 1,
"version" : 4,
"minCompatibleVersion" : 4,
"currentVersion" : 5,
"clusterId" : ObjectId("543922b81aaf92ac0f9334f8")
}
  shards:
{ "_id" : "shard0000", "host" : "172.16.18.2:27017" }
{ "_id" : "shard0001", "host" : "172.16.18.3:27017" }
  databases:
{ "_id" : "admin", "partitioned" : false, "primary" : "config" }
{ "_id" : "test", "partitioned" : false, "primary" : "shard0000" }
{ "_id" : "testdb", "partitioned" : true, "primary" : "shard0000" }
  testdb.students
   shard key: { "age" : 1 }
   chunks:
    shard0000 1
   { "age" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "age" : { "$maxKey" : 1 } } on : shard0000 Timestamp(1, 0)
可是我们此时没有数据，那么便来生成一些数据吧
mongos> for (i=1;i<=100000;i++) db.students.insert({name:"student"+i,age:(i%100),addr:"china"})
mongos> sh.status()
--- Sharding Status ---
  sharding version: {
"_id" : 1,
"version" : 4,
"minCompatibleVersion" : 4,
"currentVersion" : 5,
"clusterId" : ObjectId("543922b81aaf92ac0f9334f8")
}
  shards:
{ "_id" : "shard0000", "host" : "172.16.18.2:27017" }
{ "_id" : "shard0001", "host" : "172.16.18.3:27017" }
  databases:
{ "_id" : "admin", "partitioned" : false, "primary" : "config" }
{ "_id" : "test", "partitioned" : false, "primary" : "shard0000" }
{ "_id" : "testdb", "partitioned" : true, "primary" : "shard0000" }
  testdb.students
   shard key: { "age" : 1 }
   chunks:
  shard0001 1
    shard0000 2
   { "age" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "age" : 1 } on : shard0001 Timestamp(2, 0)
   { "age" : 1 } -->> { "age" : 99 } on : shard0000 Timestamp(2, 2)
   { "age" : 99 } -->> { "age" : { "$maxKey" : 1 } } on : shard0000 Timestamp(2, 3)

会发现把数据分到了不同的chunk上

数据分片就实现了，当然一般不建议手动分片。

总结：mongod在大数据处理还有主从复制上都有着比MySQL更加优秀的性能和更加简单的操作。但由于mongod尚不是很成熟，在实际的应用中还有许多要解决的问题。需要使用着慢慢摸索。