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MongoDB 分片的原理、搭建、应用

一、概念：

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。将数据分散到不同的机器上，不需要功能强大的服务器就可以存储更多的数据和处理更大的负载。

基本思想就是将集合切成小块，这些块分散到若干片里，每个片只负责总数据的一部分。通过一个名为mongos的路由进程进行操作，mongos知道数据和片的对应关系（通过配置服务器）。大部分使用场景都是解决磁盘空间的问题，对于写入有可能会变差（+++里面的说明+++），查询则尽量避免跨分片查询。使用分片的时机：

1，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、部署安装： 前提是安装了mongodb（本文用3.0测试）

在搭建分片之前，先了解下分片中各个角色的作用。

① 配置服务器。是一个独立的mongod进程，保存集群和分片的元数据，即各分片包含了哪些数据的信息。最先开始建立，启用日志功能。像启动普通的mongod一样启动配置服务器，指定configsvr选项。不需要太多的空间和资源，配置服务器的1KB空间相当于真是数据的200MB。保存的只是数据的分布表。 ② 路由服务器。即mongos，起到一个路由的功能，供程序连接。本身不保存数据，在启动时从配置服务器加载集群信息，开启mongos进程需要知道配置服务器的地址，指定configdb选项。 ③ 分片服务器。是一个独立普通的mongod进程，保存数据信息。可以是一个副本集也可以是单独的一台服务器。

部署环境：3台机子

A：配置(3)、路由1、分片1；

B：分片2，路由2；

C：分片3

在部署之前先明白片键的意义，一个好的片键对分片至关重要。 片键必须是一个索引 ，通过sh.shardCollection加会自动创建索引。一个自增的片键对写入和数据均匀分布就不是很好，因为自增的片键总会在一个分片上写入，后续达到某个阀值可能会写到别的分片。但是按照片键查询会非常高效。随机片键对数据的均匀分布效果很好。注意尽量避免在多个分片上进行查询。在所有分片上查询，mongos会对结果进行归并排序。

启动上面这些服务，因为在后台运行，所以用配置文件启动，配置文件说明。

1）配置服务器的启动。(A上开启3个，Port：20000、21000、22000)

配置服务器是一个普通的mongod进程，所以只需要新开一个实例即可。配置服务器必须开启1个或则3个，开启2个则会报错：

BadValue need either 1 or 3 configdbs

因为要放到后台用用配置文件启动，需要修改配置文件：

/etc/mongod_20000.conf

#数据目录 dbpath=/usr/local/config/ #日志文件 logpath=/var/log/mongodb/mongodb_config.log #日志追加 logappend=true #端口 port = 20000 #最大连接数 maxConns = 50 pidfilepath = /var/run/mongo_20000.pid #日志,redo log journal = true #刷写提交机制 journalCommitInterval = 200 #守护进程模式 fork = true #刷写数据到日志的频率 syncdelay = 60 #storageEngine = wiredTiger #操作日志,单位M oplogSize = 1000 #命名空间的文件大小,默认16M，最大2G。 nssize = 16 noauth = true unixSocketPrefix = /tmp configsvr = true

/etc/mongod_21000.conf

数据目录 dbpath=/usr/local/config1/ #日志文件 logpath=/var/log/mongodb/mongodb_config1.log #日志追加 logappend=true #端口 port = 21000 #最大连接数 maxConns = 50 pidfilepath = /var/run/mongo_21000.pid #日志,redo log journal = true #刷写提交机制 journalCommitInterval = 200 #守护进程模式 fork = true #刷写数据到日志的频率 syncdelay = 60 #storageEngine = wiredTiger #操作日志,单位M oplogSize = 1000 #命名空间的文件大小,默认16M，最大2G。 nssize = 16 noauth = true unixSocketPrefix = /tmp configsvr = true

开启配置服务器：

root@mongo1:~# mongod -f /etc/mongod_20000.conf  about to fork child process, waiting until server is ready for connections. forked process: 8545 child process started successfully, parent exiting  root@mongo1:~# mongod -f /etc/mongod_21000.conf  about to fork child process, waiting until server is ready for connections. forked process: 8595 child process started successfully, parent exiting

同理再起一个22000端口的配置服务器。

#数据目录 dbpath=/usr/local/config2/ #日志文件 logpath=/var/log/mongodb/mongodb_config2.log #日志追加 logappend=true #端口 port = 22000 #最大连接数 maxConns = 50 pidfilepath = /var/run/mongo_22000.pid #日志,redo log journal = true #刷写提交机制 journalCommitInterval = 200 #守护进程模式 fork = true #刷写数据到日志的频率 syncdelay = 60 #storageEngine = wiredTiger #操作日志,单位M oplogSize = 1000 #命名空间的文件大小,默认16M，最大2G。 nssize = 16  noauth = true unixSocketPrefix = /tmp  configsvr = true

View Code

2）路由服务器的启动。(A、B上各开启1个，Port：30000)

路由服务器不保存数据，把日志记录一下即可。

# mongos  #日志文件 logpath=/var/log/mongodb/mongodb_route.log #日志追加 logappend=true #端口 port = 30000 #最大连接数 maxConns = 100 #绑定地址 #bind_ip=192.168.200.*,...,  pidfilepath = /var/run/mongo_30000.pid  configdb=192.168.200.A:20000,192.168.200.A:21000,192.168.200.A:22000  #必须是1个或则3个配置 。

#configdb=127.0.0.1:20000  #报错

#守护进程模式 fork = true

其中最重要的参数是

configdb，不能在其后面带的配置服务器的地址写成localhost或则127.0.0.1，需要设置成其他分片也能访问的地址，即192.168.200.A:20000/21000/22000。否则在addshard的时候会报错：

{ "ok" : 0, "errmsg" : "can't use localhost as a shard since all shards need to communicate. either use all shards and configdbs in localhost or all in actual IPs  host: 172.16.5.104:20000 isLocalHost:0" }

开启mongos：

root@mongo1:~# mongos -f /etc/mongod_30000.conf  2015-07-10T14:42:58.741+0800 W SHARDING 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: 8965 child process started successfully, parent exiting

3）分片服务器的启动：

就是一个普通的mongod进程：

root@mongo1:~# mongod -f /etc/mongod_40000.conf  note: noprealloc may hurt performance in many applications about to fork child process, waiting until server is ready for connections. forked process: 9020 child process started successfully, parent exiting

A服务器上面的服务开启完毕

root@mongo1:~# ps -ef | grep mongo root      9020     1  0 14:47 ?        00:00:06 mongod -f /etc/mongod_40000.conf root      9990     1  0 15:14 ?        00:00:02 mongod -f /etc/mongod_20000.conf root     10004     1  0 15:14 ?        00:00:01 mongod -f /etc/mongod_21000.conf root     10076     1  0 15:20 ?        00:00:00 mongod -f /etc/mongod_22000.conf root     10096     1  0 15:20 ?        00:00:00 mongos -f /etc/mongod_30000.conf

按照上面的方法再到B上开启分片服务和路由服务(配置文件一样)，以及在C上开启分片服务。到此分片的配置服务器、路由服务器、分片服务器都已经部署完成。

三、配置分片：下面的操作都是在mongodb的命令行里执行

1）添加分片：sh.addShard("IP:Port")

登陆路由服务器 mongos 操作：

root@mongo1:~# mongo --port=30000 MongoDB shell version: 3.0.4 connecting to: 127.0.0.1:30000/test mongos>

添加分片：

mongos> sh.status()    #查看集群的信息 --- Sharding Status ---    sharding version: {     "_id" : 1,     "minCompatibleVersion" : 5,     "currentVersion" : 6,     "clusterId" : ObjectId("559f72470f93270ba60b26c6") }   shards:   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:     {  "_id" : "admin",  "partitioned" : false,  "primary" : "config" }  mongos> sh.addShard("192.168.200.A:40000") #添加分片 { "shardAdded" : "shard0000", "ok" : 1 } mongos> sh.addShard("192.168.200.B:40000") #添加分片 { "shardAdded" : "shard0001", "ok" : 1 } mongos> sh.addShard("192.168.200.C:40000") #添加分片 { "shardAdded" : "shard0002", "ok" : 1 }  mongos> sh.status()    #查看集群信息 --- Sharding Status ---    sharding version: {     "_id" : 1,     "minCompatibleVersion" : 5,     "currentVersion" : 6,     "clusterId" : ObjectId("559f72470f93270ba60b26c6") }   shards:  #分片信息     {  "_id" : "shard0000",  "host" : "192.168.200.A:40000" }     {  "_id" : "shard0001",  "host" : "192.168.200.B:40000" }     {  "_id" : "shard0002",  "host" : "192.168.200.C:40000" }   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:     {  "_id" : "admin",  "partitioned" : false,  "primary" : "config" }

2）开启分片功能：sh.enableSharding("库名")、sh.shardCollection("库名.集合名",{"key":1})

mongos> sh.enableSharding("dba")  #首先对数据库启用分片 { "ok" : 1 } mongos> sh.status()               #查看分片信息 --- Sharding Status ---...
...   databases:     {  "_id" : "admin",  "partitioned" : false,  "primary" : "config" }     {  "_id" : "test",  "partitioned" : false,  "primary" : "shard0000" }     {  "_id" : "dba",  "partitioned" : true,  "primary" : "shard0000" }  mongos> sh.shardCollection("dba.account",{"name":1})    #再对集合进行分片，name字段是片键。 { "collectionsharded" : "dba.account", "ok" : 1 } mongos> sh.status() --- Sharding Status ---...   shards:     {  "_id" : "shard0000",  "host" : "192.168.200.51:40000" }     {  "_id" : "shard0001",  "host" : "192.168.200.52:40000" }     {  "_id" : "shard0002",  "host" : "192.168.200.53:40000" } ...   databases:     {  "_id" : "admin",  "partitioned" : false,  "primary" : "config" }     {  "_id" : "test",  "partitioned" : false,  "primary" : "shard0000" }     {  "_id" : "dba",  "partitioned" : true,  "primary" : "shard0000" }  #库         dba.account             shard key: { "name" : 1 }                                    #集合             chunks:                 shard0000    1             { "name" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "name" : { "$maxKey" : 1 } } on : shard0000 Timestamp(1, 0)

上面加粗部分表示分片信息已经配置完成。

四、测试 ：对dba库的account集合进行测试，随机写入，查看是否分散到3个分片中。

通过一个python脚本进行随机写入：分别向A、B 2个mongos各写入10万条记录。

#!/usr/bin/env python #-*- coding:utf-8 -*- #随即写MongoDB Shard 测试 import pymongo import time from random import Random def random_str(randomlength=8):  str = ''  chars = 'AaBbCcDdEeFfGgHhIiJjKkLlMmNnOoPpQqRrSsTtUuVvWwXxYyZz0123456789'  length = len(chars) - 1  random = Random()  for i in range(randomlength):   str+=chars[random.randint(0, length)]   return str def inc_data(conn):  db = conn.dba # db = conn.test  collection = db.account  for i in range(100000):   str = ''   chars = 'AaBbCcDdEeFfGgHhIiJjKkLlMmNnOoPpQqRrSsTtUuVvWwXxYyZz0123456789'   length = len(chars) - 1   random = Random()   for i in range(15):    str+=chars[random.randint(0, length)]    string = str   collection.insert({"name" : string, "age" : 123+i, "address" : "hangzhou"+string}) if __name__ =='__main__':  conn = pymongo.MongoClient(host='192.168.200.A/B',port=30000)  StartTime = time.time()  print "===============$inc==============="  print "StartTime : %s" %StartTime  inc_data(conn)  EndTime = time.time()  print "EndTime : %s" %EndTime  CostTime = round(EndTime-StartTime)  print "CostTime : %s" %CostTime

View Code

查看是否分片：db.collection.stats()

mongos> db.account.stats() #查看集合的分布情况 ...
...  "shards" : {   "shard0000" : {    "ns" : "dba.account",    "count" : 89710,    "size" : 10047520, ...
...   "shard0001" : {    "ns" : "dba.account",    "count" : 19273,    "size" : 2158576, ...
...   "shard0002" : {    "ns" : "dba.account",    "count" : 91017,    "size" : 10193904, ...
...

上面加粗部分为集合的基本信息，可以看到分片成功，各个分片都有数据(count)。到此MongoDB分片集群搭建成功。

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感兴趣的同学可以看下面这个比较有趣的现象：

#在写之前分片的基本信息： mongos> sh.status() --- Sharding Status ---  ... ...   databases:     {  "_id" : "admin",  "partitioned" : false,  "primary" : "config" }     {  "_id" : "test",  "partitioned" : false,  "primary" : "shard0000" }     {  "_id" : "dba",  "partitioned" : true,  "primary" : "shard0000" }         dba.account             shard key: { "name" : 1 }             chunks:  shard0000    1             { "name" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "name" : { "$maxKey" : 1 } } on : shard0000 Timestamp(1, 0)   #可以看到这里片键的写入，都是写在shard0000里面的。  #在写期间的分片基本信息： mongos> sh.status() --- Sharding Status ---  ... ...   databases:     {  "_id" : "admin",  "partitioned" : false,  "primary" : "config" }     {  "_id" : "test",  "partitioned" : false,  "primary" : "shard0000" }     {  "_id" : "dba",  "partitioned" : true,  "primary" : "shard0000" }         dba.account             shard key: { "name" : 1 }             chunks:          #数据块分布  shard0000    1  shard0001    1  shard0002    1             { "name" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "name" : "5yyfY8mmR5HyhGJ" } on : shard0001 Timestamp(2, 0)              { "name" : "5yyfY8mmR5HyhGJ" } -->> { "name" : "woQAv99Pq1FVoMX" } on : shard0002 Timestamp(3, 0)              { "name" : "woQAv99Pq1FVoMX" } -->> { "name" : { "$maxKey" : 1 } } on : shard0000 Timestamp(3, 1)   #可以看到片键写入的基本分布  #在写完成后的基本信息： mongos> sh.status() --- Sharding Status ---  ... ...   databases:     {  "_id" : "admin",  "partitioned" : false,  "primary" : "config" }     {  "_id" : "test",  "partitioned" : false,  "primary" : "shard0000" }     {  "_id" : "dba",  "partitioned" : true,  "primary" : "shard0000" }         dba.account             shard key: { "name" : 1 }             chunks:          #数据块分布  shard0000    2  shard0001    1  shard0002    2             { "name" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "name" : "5yyfY8mmR5HyhGJ" } on : shard0001 Timestamp(2, 0)              { "name" : "5yyfY8mmR5HyhGJ" } -->> { "name" : "UavMbMlfszZOFrz" } on : shard0000 Timestamp(4, 0)              { "name" : "UavMbMlfszZOFrz" } -->> { "name" : "t9LyVSNXDmf6esP" } on : shard0002 Timestamp(4, 1)              { "name" : "t9LyVSNXDmf6esP" } -->> { "name" : "woQAv99Pq1FVoMX" } on : shard0002 Timestamp(3, 4)              { "name" : "woQAv99Pq1FVoMX" } -->> { "name" : { "$maxKey" : 1 } } on : shard0000 Timestamp(3, 1)  #最后片键写入的分布

上面加粗的信息对比上看到，本来在每个分片上都只有一个块，最后在shard0000、shard0002上有2个块，被拆分了。shard0001不变。这是因为mongos在收到写请求的时候，会检查当前块的拆分阀值点。到达该阀值的时候，会向分片发起一个拆分的请求。例子中shard0000和shard0002里的块被拆分了。分片内的数据进行了迁移（有一定的消耗），最后通过一个均衡器来对数据进行转移分配。所以在写入途中要是看到一个分片中集合的数量变小也是正常的。

balancer:  #均衡器     Currently enabled:  yes     Currently running:  yes   #正在转移         Balancer lock taken at Fri Jul 10 2015 22:57:27 GMT+0800 (CST) by mongo2:30000:1436540125:1804289383:Balancer:846930886

所以要是遇到分片写入比单点写入慢就是因为分片路由服务（mongos）需要维护元数据、数据迁移、路由开销等。

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五、高可用：Sharding+Replset

上面的分片都是单点的，要是一个分片坏了，则数据会丢失，利用之前减少的副本集，能否把副本集加入到分片中？下面就来说明下。

1）添加副本集分片服务器（mmm副本集名称）：这里测试就只对一个分片加副本集，要实现完全的高可用就需要对所有分片加副本集，避免单点故障

一个普通的副本集：

mmm:PRIMARY> rs.status() {  "set" : "mmm",  "date" : ISODate("2015-07-10T16:17:19Z"),  "myState" : 1,  "members" : [   {    "_id" : 2,    "name" : "192.168.200.245:27017",    "health" : 1,    "state" : 2,    "stateStr" : "SECONDARY",    "uptime" : 418,    "optime" : Timestamp(1436545003, 1),    "optimeDate" : ISODate("2015-07-10T16:16:43Z"),    "lastHeartbeat" : ISODate("2015-07-10T16:17:17Z"),    "lastHeartbeatRecv" : ISODate("2015-07-10T16:17:18Z"),    "pingMs" : 0,    "syncingTo" : "192.168.200.25:27017"   },   {    "_id" : 3,    "name" : "192.168.200.25:27017",    "health" : 1,    "state" : 1,    "stateStr" : "PRIMARY",    "uptime" : 891321,    "optime" : Timestamp(1436545003, 1),    "optimeDate" : ISODate("2015-07-10T16:16:43Z"),    "self" : true   },   {    "_id" : 4,    "name" : "192.168.200.245:37017",    "health" : 1,    "state" : 2,    "stateStr" : "SECONDARY",    "uptime" : 36,    "optime" : Timestamp(1436545003, 1),    "optimeDate" : ISODate("2015-07-10T16:16:43Z"),    "lastHeartbeat" : ISODate("2015-07-10T16:17:17Z"),    "lastHeartbeatRecv" : ISODate("2015-07-10T16:17:17Z"),    "pingMs" : 0,    "syncingTo" : "192.168.200.25:27017"   }  ],  "ok" : 1 }

View Code

现在需要把这个副本集加入到分片中：

mongos> sh.addShard("mmm/192.168.200.25:27017,192.168.200.245:27017,192.168.200.245:37017") #加入副本集分片 { "shardAdded" : "mmm", "ok" : 1 } mongos> sh.status() --- Sharding Status ---  ...
...
shards:  {  "_id" : "mmm",  "host" : "mmm/192.168.200.245:27017,192.168.200.245:37017,192.168.200.25:27017" }  {  "_id" : "shard0000",  "host" : "192.168.200.51:40000" }  {  "_id" : "shard0001",  "host" : "192.168.200.52:40000" }  {  "_id" : "shard0002",  "host" : "192.168.200.53:40000" }   balancer:  Currently enabled:  yes  Currently running:  no  Failed balancer rounds in last 5 attempts:  0  Migration Results for the last 24 hours:    4 : Success   databases:  {  "_id" : "admin",  "partitioned" : false,  "primary" : "config" }  {  "_id" : "test",  "partitioned" : false,  "primary" : "shard0000" }  {  "_id" : "dba",  "partitioned" : true,  "primary" : "shard0000" }   dba.account    shard key: { "name" : 1 }    chunks:     mmm 1     shard0000 1     shard0001 1     shard0002 2    { "name" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "name" : "5yyfY8mmR5HyhGJ" } on : shard0001 Timestamp(2, 0)     { "name" : "5yyfY8mmR5HyhGJ" } -->> { "name" : "UavMbMlfszZOFrz" } on : mmm Timestamp(5, 0)     { "name" : "UavMbMlfszZOFrz" } -->> { "name" : "t9LyVSNXDmf6esP" } on : shard0002 Timestamp(4, 1)     { "name" : "t9LyVSNXDmf6esP" } -->> { "name" : "woQAv99Pq1FVoMX" } on : shard0002 Timestamp(3, 4)     { "name" : "woQAv99Pq1FVoMX" } -->> { "name" : { "$maxKey" : 1 } } on : shard0000 Timestamp(5, 1)   {  "_id" : "abc",  "partitioned" : false,  "primary" : "shard0000" }   #未设置分片

上面加粗部分表示副本集分片已经成功加入，并且 新加入的分片会分到已有的分片数据 。

mongos> db.account.stats() ... ...  "shards" : {   "mmm" : {    "ns" : "dba.account",    "count" : 7723,  #后加入的分片得到了数据    "size" : 741408,    "avgObjSize" : 96,    "storageSize" : 2793472,    "numExtents" : 5,    "nindexes" : 2,    "lastExtentSize" : 2097152,    "paddingFactor" : 1,    "systemFlags" : 1,    "userFlags" : 0,    "totalIndexSize" : 719488,    "indexSizes" : {     "_id_" : 343392,     "name_1" : 376096    },    "ok" : 1   }, ... ...

2）继续用python脚本写数据，填充到副本集中

由于之前的副本集是比较老的版本（2.4），所以在写入副本集分片的时候报错：

mongos> db.account.insert({"name":"UavMbMlfsz1OFrz"}) WriteResult({     "nInserted" : 0,     "writeError" : {         "code" : 83,         "errmsg" : "write results unavailable from 192.168.200.25:27017 :: caused by :: Location28563 cannot send batch write operation to server 192.168.200.25:27017 (192.168.200.25)"     } })

太混蛋了，错误提示不太人性化，搞了半天。所以说版本一致性还是很重要的。现在重新开了一个副本集：

mablevi:PRIMARY> rs.status() {  "set" : "mablevi",  "date" : ISODate("2015-07-10T18:22:36.761Z"),  "myState" : 1,  "members" : [   {    "_id" : 1,    "name" : "192.168.200.53:50000",    "health" : 1,    "state" : 1,    "stateStr" : "PRIMARY",    "uptime" : 820,    "optime" : Timestamp(1436552412, 213),    "optimeDate" : ISODate("2015-07-10T18:20:12Z"),    "electionTime" : Timestamp(1436551910, 1),    "electionDate" : ISODate("2015-07-10T18:11:50Z"),    "configVersion" : 2,    "self" : true   },   {    "_id" : 2,    "name" : "192.168.200.53:50001",    "health" : 1,    "state" : 2,    "stateStr" : "SECONDARY",    "uptime" : 650,    "optime" : Timestamp(1436552412, 213),    "optimeDate" : ISODate("2015-07-10T18:20:12Z"),    "lastHeartbeat" : ISODate("2015-07-10T18:22:36.737Z"),    "lastHeartbeatRecv" : ISODate("2015-07-10T18:22:36.551Z"),    "pingMs" : 0,    "syncingTo" : "192.168.200.53:50000",    "configVersion" : 2   },   {    "_id" : 3,    "name" : "192.168.200.53:50002",    "health" : 1,    "state" : 2,    "stateStr" : "SECONDARY",    "uptime" : 614,    "optime" : Timestamp(1436552412, 213),    "optimeDate" : ISODate("2015-07-10T18:20:12Z"),    "lastHeartbeat" : ISODate("2015-07-10T18:22:36.742Z"),    "lastHeartbeatRecv" : ISODate("2015-07-10T18:22:36.741Z"),    "pingMs" : 0,    "syncingTo" : "192.168.200.53:50001",    "configVersion" : 2   }  ],  "ok" : 1,  "$gleStats" : {   "lastOpTime" : Timestamp(1436551942, 1),   "electionId" : ObjectId("55a00ae6a08c789ce9e4b50d")  } }

View Code

把之前的副本集分片删除了，如何删除见下面3）。

新的副本集加入分片中：

mongos> sh.addShard("mablevi/192.168.200.53:50000,192.168.200.53:50001,192.168.200.53:50002") { "shardAdded" : "mablevi", "ok" : 1 } mongos> sh.status() --- Sharding Status ---  ... ...   shards:  {  "_id" : "mablevi",  "host" : "mablevi/192.168.200.53:50000,192.168.200.53:50001,192.168.200.53:50002" }  {  "_id" : "shard0000",  "host" : "192.168.200.51:40000" }  {  "_id" : "shard0001",  "host" : "192.168.200.52:40000" }  {  "_id" : "shard0002",  "host" : "192.168.200.53:40000" } ... ...   dba.account    shard key: { "name" : 1 }    chunks:     mablevi 1     shard0000 1     shard0001 1     shard0002 2    { "name" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "name" : "5yyfY8mmR5HyhGJ" } on : shard0001 Timestamp(2, 0)        { "name" : "5yyfY8mmR5HyhGJ" } -->> { "name" : "UavMbMlfszZOFrz" } on : mablevi Timestamp(9, 0) #新加入的分片得到数据    { "name" : "UavMbMlfszZOFrz" } -->> { "name" : "t9LyVSNXDmf6esP" } on : shard0002 Timestamp(4, 1)     { "name" : "t9LyVSNXDmf6esP" } -->> { "name" : "woQAv99Pq1FVoMX" } on : shard0002 Timestamp(3, 4)     { "name" : "woQAv99Pq1FVoMX" } -->> { "name" : { "$maxKey" : 1 } } on : shard0000 Timestamp(9, 1)   {  "_id" : "abc",  "partitioned" : false,  "primary" : "shard0000" }  {  "_id" : "mablevi",  "partitioned" : false,  "primary" : "shard0001" }

继续用python写入操作：

mongos> db.account.stats() { ...
...  "shards" : {   "mablevi" : {    "ns" : "dba.account",    "count" : 47240,    "size" : 5290880, ...
...

副本集的分片被写入了47240条记录。此时把副本集分片的Primary shutdown掉，再查看：

mongos> db.account.stats() {  "sharded" : true,  "code" : 13639,  "ok" : 0,  "errmsg" : "exception: can't connect to new replica set master [192.168.200.53:50000], err: couldn't connect to server 192.168.200.53:50000 (192.168.200.53), connection attempt failed"  #由于副本集的Primary被shutdown之后，选举新主还是要几秒的时间，期间数据不能访问，导致分片数据也不能访问 } mongos> db.account.stats() ... ...  "shards" : {   "mablevi" : {    "ns" : "dba.account",    "count" : 47240,    #副本集新主选举完毕之后，分片数据访问正常。数据没有丢失，高可用得到了实现。    "size" : 5290880, ... ...

要是让副本集分片只剩下一台（Secondary），则分片会报错：

mongos> db.account.stats() {     "sharded" : true,     "code" : 10009,     "ok" : 0,     "errmsg" : "exception: ReplicaSetMonitor no master found for set: mablevi" #数据不能访问 }

3）删除分片： db.runCommand({"removeshard":"mmm"})

要是觉得分片太多了，想删除，则：

mongos> use admin   #需要到admin下面删除 switched to db admin mongos> db.runCommand({"removeshard":"mmm"}) {  "msg" : "draining started successfully",  "state" : "started",   #开始删除，数据正在转移  "shard" : "mmm",  "ok" : 1 } mongos> sh.status() --- Sharding Status ---...
...   shards:  {  "_id" : "mmm",  "host" : "mmm/192.168.200.245:27017,192.168.200.245:37017,192.168.200.25:27017",  "draining" : true }  #删除的分片数据移动到其他分片  {  "_id" : "shard0000",  "host" : "192.168.200.51:40000" }  {  "_id" : "shard0001",  "host" : "192.168.200.52:40000" }  {  "_id" : "shard0002",  "host" : "192.168.200.53:40000" } ...
...   databases:  {  "_id" : "admin",  "partitioned" : false,  "primary" : "config" }  {  "_id" : "test",  "partitioned" : false,  "primary" : "shard0000" }  {  "_id" : "dba",  "partitioned" : true,  "primary" : "shard0000" }   dba.account    shard key: { "name" : 1 }    chunks:     shard0000 2     shard0001 1     shard0002 2    { "name" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "name" : "5yyfY8mmR5HyhGJ" } on : shard0001 Timestamp(2, 0)     { "name" : "5yyfY8mmR5HyhGJ" } -->> { "name" : "UavMbMlfszZOFrz" } on : shard0000 Timestamp(8, 0)     { "name" : "UavMbMlfszZOFrz" } -->> { "name" : "t9LyVSNXDmf6esP" } on : shard0002 Timestamp(4, 1) #这里已经没有了被删除分片信息    { "name" : "t9LyVSNXDmf6esP" } -->> { "name" : "woQAv99Pq1FVoMX" } on : shard0002 Timestamp(3, 4)     { "name" : "woQAv99Pq1FVoMX" } -->> { "name" : { "$maxKey" : 1 } } on : shard0000 Timestamp(7, 1)   {  "_id" : "abc",  "partitioned" : false,  "primary" : "shard0000" }  {  "_id" : "mablevi",  "partitioned" : false,  "primary" : "shard0001" } mongos> db.runCommand({"removeshard":"mmm"})   #再次执行，直到执行成功，要是原来分片的数据比较大，这里比较费时。 {  "msg" : "removeshard completed successfully",  "state" : "completed",  #完成删除  "shard" : "mmm",  "ok" : 1 } mongos> sh.status() --- Sharding Status ---...   shards:   #分片消失  {  "_id" : "shard0000",  "host" : "192.168.200.51:40000" }  {  "_id" : "shard0001",  "host" : "192.168.200.52:40000" }  {  "_id" : "shard0002",  "host" : "192.168.200.53:40000" } ...
...    { "name" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "name" : "5yyfY8mmR5HyhGJ" } on : shard0001 Timestamp(2, 0)     { "name" : "5yyfY8mmR5HyhGJ" } -->> { "name" : "UavMbMlfszZOFrz" } on : shard0000 Timestamp(8, 0)     { "name" : "UavMbMlfszZOFrz" } -->> { "name" : "t9LyVSNXDmf6esP" } on : shard0002 Timestamp(4, 1) #已经没有了被删除分片的信息    { "name" : "t9LyVSNXDmf6esP" } -->> { "name" : "woQAv99Pq1FVoMX" } on : shard0002 Timestamp(3, 4)     { "name" : "woQAv99Pq1FVoMX" } -->> { "name" : { "$maxKey" : 1 } } on : shard0000 Timestamp(7, 1)   {  "_id" : "abc",  "partitioned" : false,  "primary" : "shard0000" }  {  "_id" : "mablevi",  "partitioned" : false,  "primary" : "shard0001" }

分片被删除之后，数据被移到其他分片中，不会丢失。

刷新下配置服务器：db.adminCommand({"flushRouterConfig":1})

db.adminCommand({"flushRouterConfig":1})

最后来查看下分片成员：db.runCommand({ listshards : 1 })

mongos> use admin  #需要进入admin才能执行 switched to db admin mongos> db.runCommand({ listshards : 1 }) {  "shards" : [   {    "_id" : "shard0000",    "host" : "192.168.200.51:40000"   },   {    "_id" : "shard0001",    "host" : "192.168.200.52:40000"   },   {    "_id" : "shard0002",    "host" : "192.168.200.53:40000"   },   {    "_id" : "mablevi",    "host" : "mablevi/192.168.200.53:50000,192.168.200.53:50001,192.168.200.53:50002"   }  ],  "ok" : 1 }

到此已经把MongoDB分片原理、搭建、应用大致已经介绍完。

六、总结：

分片很好的解决了单台服务器磁盘空间、内存、cpu等硬件资源的限制问题，把数据水平拆分出去，降低单节点的访问压力。每个分片都是一个独立的数据库，所有的分片组合起来构成一个逻辑上的完整的数据库。因此，分片机制降低了每个分片的数据操作量及需要存储的数据量，达到多台服务器来应对不断增加的负载和数据的效果。后面文章还会继续对分片的其他方面进行说明介绍。