大数据 MongoDB 3.2.1 分片

发布时间:2020-07-24 11:49:23 作者:HHHNDYD
来源:网络 阅读:896

MongoDB 分片

分片的目的

  高数据量和吞吐量的数据库应用会对单机的性能造成较大压力,大的查询量会将单机的CPU耗尽,大的数据量对单机的存储压力较大,最终会耗尽系统的内存而将压力转移到磁盘IO上。

解决方法 :

有两个基本的方法: 垂直扩展和水平扩展。

分片结构图(图片来源于网络) :

大数据 MongoDB 3.2.1 分片

MongoDB 分片群集的组成(图片来源于网络) :

MongoDB分片群集的三个主要组件:

Shard:
用于存储实际的数据块,实际生产环境中一个shard server角色可由几台机器组个一个replica set承担,防止主机单点故障

Config Server:
mongod实例,存储了整个 ClusterMetadata,其中包括 chunk信息。

Query Routers:
前端路由,客户端由此接入,且让整个集群看上去像单一数据库,前端应用可以透明使用。

大数据 MongoDB 3.2.1 分片

分片群集的简单部署 :

实验环境 :

1台路由实例(端口27017)。
1台配置实例(端口37017)。
2台shard实例(端口47017、47018)。

1.配置配置服务器 :

vim mongodb1.conf

port=37017
dbpath=/data/mongodb/mongodb1
logpath=/data/logs/mongodb1.log
logappend=true
fork=true
maxConns=5000
storageEngine=mmapv1
configsvr=true        #开启配置服务
mongod -f /usr/local/mongodb/bin/mongodb1.conf  #开启配置实例

2.配置分片服务器 :

vim mongodb2.conf

port=47017
dbpath=/data/mongodb/mongodb2
logpath=/data/logs/mongodb2.log
logappend=true
fork=true
maxConns=5000
storageEngine=mmapv1
shardsvr=true    #开启分片服务

vim mongodb3.conf

port=47018
dbpath=/data/mongodb/mongodb3
logpath=/data/logs/mongodb3.log
logappend=true
fork=true
maxConns=5000
storageEngine=mmapv1
shardsvr=true    #开启分片服务

mongod -f /usr/local/mongodb/bin/mongodb2.conf   #开启分片实例
mongod -f /usr/local/mongodb/bin/mongodb3.conf

3.启动路由服务器 :

[root@localhost bin]# ./mongos --port 27017 --fork  --logpath=/usr/local/mongodb/bin/route.log --configdb 192.168.217.134:37017 --chunkSize 1
2018-07-23T14:15:28.185+0800 W SHARDING [main] Running a sharded cluster with fewer than 3 config servers should only be done for testing purposes and is not recommended for production.
about to fork child process, waiting until server is ready for connections.
forked process: 15337
child process started successfully, parent exiting

4.添加分片服务器 :

[root@localhost bin]# mongo
MongoDB shell version: 3.2.1
......
mongos> show dbs
config  0.031GB
mongos> sh.status()      #查看分片状态
--- Sharding Status --- 
  sharding version: {
    "_id" : 1,
    "minCompatibleVersion" : 5,
    "currentVersion" : 6,
    "clusterId" : ObjectId("5b557280f9effb757fd31cdb")
}
  shards:            #分片为空
  active mongoses:
    "3.2.1" : 1
  balancer:
    Currently enabled:  yes
    Currently running:  no
    Failed balancer rounds in last 5 attempts:  0
    Migration Results for the last 24 hours: 
        No recent migrations
  databases:
mongos> sh.addShard("192.168.217.134:47017")   #添加分片
{ "shardAdded" : "shard0000", "ok" : 1 }
mongos> sh.addShard("192.168.217.134:47018")
{ "shardAdded" : "shard0001", "ok" : 1 }

mongos> sh.status()       #查看分片状态
--- Sharding Status --- 
  sharding version: {
    "_id" : 1,
    "minCompatibleVersion" : 5,
    "currentVersion" : 6,
    "clusterId" : ObjectId("5b557280f9effb757fd31cdb")
}
  shards:      #分片信息
    {  "_id" : "shard0000",  "host" : "192.168.217.134:47017" }
    {  "_id" : "shard0001",  "host" : "192.168.217.134:47018" }
  active mongoses:
    "3.2.1" : 1
  balancer:
    Currently enabled:  yes
    Currently running:  no
    Failed balancer rounds in last 5 attempts:  0
    Migration Results for the last 24 hours: 
        No recent migrations
  databases:

4.启用分片服务器 :

mongos> use test
switched to db test
mongos> for(var i=1;i<=10000;i++)db.users.insert({"id":i,"name":"tom"+i})  #添加数据
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
mongos> sh.status()  
.......
  databases:
    {  "_id" : "test",  "primary" : "shard0000",  "partitioned" : false }
    #partitioned 值为false 表示数据库尚未分片。

mongos> sh.enableSharding("test")   #启用数据库分片

mongos> db.users.createIndex({"id":1})   #创建索引

mongos> sh.shardCollection("test.users",{"id":1})  #表分片
{ "collectionsharded" : "test.users", "ok" : 1 }
mongos> sh.status()
......
            { "id" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "id" : 2341 } on : shard0001 Timestamp(5, 1) 
            { "id" : 2341 } -->> { "id" : 4682 } on : shard0001 Timestamp(3, 0) 
            { "id" : 4682 } -->> { "id" : 7023 } on : shard0000 Timestamp(6, 1) 
            { "id" : 7023 } -->> { "id" : 9364 } on : shard0000 Timestamp(1, 3) 
            { "id" : 9364 } -->> { "id" : 13407 } on : shard0000 Timestamp(3, 2) 
            { "id" : 13407 } -->> { "id" : 21295 } on : shard0000 Timestamp(3, 3) 
            { "id" : 21295 } -->> { "id" : 25976 } on : shard0001 Timestamp(4, 2) 
            { "id" : 25976 } -->> { "id" : 33545 } on : shard0001 Timestamp(4, 3) 
            { "id" : 33545 } -->> { "id" : 38226 } on : shard0000 Timestamp(5, 2) 
            { "id" : 38226 } -->> { "id" : 45910 } on : shard0000 Timestamp(5, 3) 
            { "id" : 45910 } -->> { "id" : { "$maxKey" : 1 } } on : shard0001 Timestamp(6, 0) 
#数据存放在两个分片服务器上即:shard0000、shard0001中。

5.给分片添加标签 :

mongos> sh.status()
......
  shards:
    {  "_id" : "shard0000",  "host" : "192.168.217.134:47017" }
    {  "_id" : "shard0001",  "host" : "192.168.217.134:47018" }
mongos> sh.addShardTag("shard0000","sales00")  #添加标签
mongos> sh.addShardTag("shard0001","sales01")
mongos> sh.status()
......
  shards:
    {  "_id" : "shard0000",  "host" : "192.168.217.134:47017",  "tags" : [ "sales00" ] }
    {  "_id" : "shard0001",  "host" : "192.168.217.134:47018",  "tags" : [ "sales01" ] }

6.删除分片节点 :

mongos> use admin

mongos> db.runCommand({"removeshard":"192.168.217.134:47018"})   #删除分片节点

ps:MongoDB 4以上的版本做分片,需要先把实例做成复制集。

推荐阅读:
  1. MongoDB(4.0)分片——大数据的处理之道
  2. 大数据 MongoDB 复制集管理

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