Centos7下MongoDB308-Replica Sets(复制集)Sharding(分片)Cluster集群环境虚拟机下载

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mongodb 不推荐主从复制,推荐建立副本集(Replica

1)关于副本集的概念

副本集是一种在多台机器同步数据的进程,副本集体提供了数据冗余,扩展了数据可用性。在多台服务器保存数据可以避免因为一台服务器导致的数据丢失。
也可以从硬件故障或服务中断解脱出来,利用额外的数据副本,可以从一台机器致力于灾难恢复或者备份。

在一些场景,可以使用副本集来扩展读性能,客户端有能力发送读写操作给不同的服务器。也可以在不同的数据中心获取不同的副本来扩展分布式应用的能力。
mongodb副本集是一组拥有相同数据的mongodb实例,主mongodb接受所有的写操作,所有的其他实例可以接受主实例的操作以保持数据同步。
主实例接受客户的写操作,副本集只能有一个主实例,因为为了维持数据一致性,只有一个实例可写,主实例的日志保存在oplog。

Client Application Driver
Writes Reads
| |
Primary
|Replication|Replication
Secondary Secondary

二级节点复制主节点的oplog然后在自己的数据副本上执行操作,二级节点是主节点数据的反射,如果主节点不可用,会选举一个新的主节点。
默认读操作是在主节点进行的,但是可以指定读取首选项参数来指定读操作到副本节点。
可以添加一个额外的仲裁节点(不拥有被选举权),使副本集节点保持奇数,确保可以选举出票数不同的直接点。仲裁者并不需要专用的硬件设备。
仲裁者节点一直会保存仲裁者身份

……..异步复制……..
副本节点同步直接点操作是异步的,然而会导致副本集无法返回最新的数据给客户端程序。

……..自动故障转移……..
如果主节点10s以上与其他节点失去通信,其他节点将会选举新的节点作为主节点。
拥有大多数选票的副节点会被选举为主节点。
副本集提供了一些选项给应用程序,可以做一个成员位于不同数据中心的副本集。
也可以指定成员不同的优先级来控制选举。

2)副本集的结构及原理

MongoDB 的副本集不同于以往的主从模式。
在集群Master故障的时候,副本集可以自动投票,选举出新的Master,并引导其余的Slave服务器连接新的Master,而这个过程对于应用是透明的。可以说MongoDB的副本集
是自带故障转移功能的主从复制。
相对于传统主从模式的优势
传统的主从模式,需要手工指定集群中的 Master。如果 Master 发生故障,一般都是人工介入,指定新的 Master。 这个过程对于应用一般不是透明的,往往伴随着应用重
新修改配置文件,重启应用服务器等。而 MongoDB 副本集,集群中的任何节点都可能成为 Master 节点。一旦 Master 节点故障,则会在其余节点中选举出一个新的 Master 节点。 并引导剩余节点连接到新的 Master 节点。这个过程对于应用是透明的。

一个副本集即为服务于同一数据集的多个 MongoDB 实例,其中一个为主节点,其余的都为从节点。主节 点上能够完成读写操作,从节点仅能用于读操作。主节点需要记录所有改变数据库状态的操作,这些记录 保存在 oplog 中,这个文件存储在 local 数据库,各个从节点通过此 oplog 来复制数据并应用于本地,保持 本地的数据与主节点的一致。oplog 具有幂等性,即无论执行几次其结果一致,这个比 mysql 的二进制日 志更好用。
集群中的各节点还会通过传递心跳信息来检测各自的健康状况。当主节点故障时,多个从节点会触发一次 新的选举操作,并选举其中的一个成为新的主节点(通常谁的优先级更高,谁就是新的主节点),心跳信 息默认每 2 秒传递一次。

客户端连接到副本集后,不关心具体哪一台机器是否挂掉。主服务器负责整个副本集的读写,副本集定期同步数据备份。一旦主节点挂掉,副本节点就会选举一个新的主服务器。这一切对于应用服务器不需要关心。

心跳检测:
整个集群需要保持一定的通信才能知道哪些节点活着哪些节点挂掉。mongodb节点会向副本集中的其他节点每两秒就会发送一次pings包,如果其他节点在10秒钟
之内没有返回就标示为不能访问。每个节点内部都会维护一个状态映射表,表明当前每个节点是什么角色、日志时间戳等关键信息。如果是主节点,除了维护映射表
外还需要检查自己能否和集群中内大部分节点通讯,如果不能则把自己降级为secondary只读节点。

数据同步
副本集同步分为初始化同步和keep复制。初始化同步指全量从主节点同步数据,如果主节点数据量比较大同步时间会比较长。而keep复制指初始化同步过后,节点
之间的实时同步一般是增量同步。初始化同步不只是在第一次才会被处罚,有以下两种情况会触发:
1)secondary第一次加入,这个是肯定的。
2)secondary落后的数据量超过了oplog的大小,这样也会被全量复制。

副本集中的副本节点在主节点挂掉后通过心跳机制检测到后,就会在集群内发起主节点的选举机制,自动选举出一位新的主服务器。

副本集包括三种节点:主节点、从节点、仲裁节点。本博主配置好的Centos7下MongoDB308-Replica Sets(复制集)Sharding(分片)Cluster集群环境虚拟机下载,链接:https://pan.baidu.com/s/1knkcRzBkfD76_qWO4UiuLg
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1)主节点负责处理客户端请求,读、写数据, 记录在其上所有操作的 oplog;
2)从节点定期轮询主节点获取这些操作,然后对自己的数据副本执行这些操作,从而保证从节点的数据与主节点一致。默认情况下,从节点不支持外部读取,但可以设置;
副本集的机制在于主节点出现故障的时候,余下的节点会选举出一个新的主节点,从而保证系统可以正常运行。
3)仲裁节点不复制数据,仅参与投票。由于它没有访问的压力,比较空闲,因此不容易出故障。由于副本集出现故障的时候,存活的节点必须大于副本集节点总数的一半,
否则无法选举主节点,或者主节点会自动降级为从节点,整个副本集变为只读。因此,增加一个不容易出故障的仲裁节点,可以增加有效选票,降低整个副本集不可用的
风险。仲裁节点可多于一个。也就是说只参与投票,不接收复制的数据,也不能成为活跃节点。

官方推荐MongoDB副本节点最少为3台, 建议副本集成员为奇数,最多12个副本节点,最多7个节点参与选举。限制副本节点的数量,主要是因为一个集群中过多的副本节点,增加了复制的成本,反而拖累了集群
的整体性能。 太多的副本节点参与选举,也会增加选举的时间。而官方建议奇数的节点,是为了避免脑裂 的发生。

3)副本集的工作流程

在 MongoDB 副本集中,主节点负责处理客户端的读写请求,备份节点则负责映射主节点的 数据。备份节点的工作原理过程可以大致描述为,备份节点定期轮询主节点上的数据操作,
然后对 自己的数据副本进行这些操作,从而保证跟主节点的数据同步。至于主节点上的所有 数据库状态改变 的操作,都会存放在一张特定的系统表中。备份节点则是根据这些数据进
行自己的数据更新。

oplog
上面提到的数据库状态改变的操作,称为 oplog(operation log,主节点操作记录)。oplog 存储在 local 数据库的”oplog.rs”表中。副本集中备份节点异步的从主节点同步 oplog,然后重新 执行它记录的操作,以此达到了数据同步的作用。
关于 oplog 有几个注意的地方:
1)oplog 只记录改变数据库状态的操作
2)存储在 oplog 中的操作并不是和主节点执行的操作完全一样,例如”$inc”操作就会转化为”$set”操作
3)oplog 存储在固定集合中(capped collection),当 oplog 的数量超过 oplogSize,新的操作就会覆盖就的操作

数据同步
在副本集中,有两种数据同步方式:
1)initial sync(初始化):这个过程发生在当副本集中创建一个新的数据库或其中某个节点刚从宕机中恢复,或者向副本集中添加新的成员的时候,默认的,副本集中的节点会从离 它最近
的节点复制 oplog 来同步数据,这个最近的节点可以是 primary 也可以是拥有最新 oplog 副本的 secondary 节点。该操作一般会重新初始化备份节点,开销较大。
2)replication(复制):在初始化后这个操作会一直持续的进行着,以保持各个 secondary 节点之间的数据同步。

initial sync
当遇到无法同步的问题时,只能使用以下两种方式进行 initial sync 了
1)第一种方式就是停止该节点,然后删除目录中的文件,重新启动该节点。这样,这个节 点就会执行 initial sync
注意:通过这种方式,sync 的时间是根据数据量大小的,如果数据量过大,sync 时间就 会很长
同时会有很多网络传输,可能会影响其他节点的工作
2)第二种方式,停止该节点,然后删除目录中的文件,找一个比较新的节点,然后把该节点目 录中的文件拷贝到要 sync 的节点目录中
通过上面两种方式中的一种,都可以重新恢复”port=33333″的节点。不在进行截图了。

副本集管理
1)查看oplog的信息 通过”db.printReplicationInfo()”命令可以查看 oplog 的信息
字段说明:
configured oplog size: oplog 文件大小
log length start to end: oplog 日志的启用时间段
oplog first event time: 第一个事务日志的产生时间
oplog last event time: 最后一个事务日志的产生时间
now: 现在的时间

2)查看 slave 状态 通过”db.printSlaveReplicationInfo()”可以查看 slave 的同步状态
当插入一条新的数据,然后重新检查 slave 状态时,就会发现 sync 时间更新了

4)副本集选举的过程和注意点

Mongodb副本集选举采用的是Bully算法,这是一种协调者(主节点)竞选算法,主要思想是集群的每个成员都可以声明它是主节点并通知其他节点。
别的节点可以选择接受这个声称或是拒绝并进入主节点竞争,被其他所有节点接受的节点才能成为主节点。
节点按照一些属性来判断谁应该胜出,这个属性可以是一个静态 ID,也可以是更新的度量像最近一次事务ID(最新的节点会胜出)

副本集的选举过程大致如下:
1)得到每个服务器节点的最后操作时间戳。每个 mongodb 都有 oplog 机制会记录本机的操作,方便和主服 务器进行对比数据是否同步还可以用于错误恢复。
2)如果集群中大部分服务器 down 机了,保留活着的节点都为 secondary 状态并停止,不选举了。
3)如果集群中选举出来的主节点或者所有从节点最后一次同步时间看起来很旧了,停止选举等待人来操作。
4)如果上面都没有问题就选择最后操作时间戳最新(保证数据是最新的)的服务器节点作为主节点。本博主配置好的Centos7下MongoDB308-Replica Sets(复制集)Sharding(分片)Cluster集群环境虚拟机下载,链接:https://pan.baidu.com/s/1knkcRzBkfD76_qWO4UiuLg
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副本集选举的特点:
选举还有个前提条件,参与选举的节点数量必须大于副本集总节点数量的一半(建议副本集成员为奇数。最多12个副本节点,最多7个节点参与选举)
如果已经小于一半了所有节点保持只读状态。集合中的成员一定要有大部分成员(即超过一半数量)是保持正常在线状态,3个成员的副本集,需要至少2个从属节点是正常状态。
如果一个从属节点挂掉,那么当主节点down掉 产生故障切换时,由于副本集中只有一个节点是正常的,少于一半,则选举失败。
4个成员的副本集,则需要3个成员是正常状态(先关闭一个从属节点,然后再关闭主节点,产生故障切换,此时副本集中只有2个节点正常,则无法成功选举出新主节点)。

5)副本集数据过程

Primary节点写入数据,Secondary通过读取Primary的oplog得到复制信息,开始复制数据并且将复制信息写入到自己的oplog。如果某个操作失败,则备份节点
停止从当前数据源复制数据。如果某个备份节点由于某些原因挂掉了,当重新启动后,就会自动从oplog的最后一个操作开始同步,同步完成后,将信息写入自己的
oplog,由于复制操作是先复制数据,复制完成后再写入oplog,有可能相同的操作会同步两份,不过MongoDB在设计之初就考虑到这个问题,将oplog的同一个操作
执行多次,与执行一次的效果是一样的。简单的说就是:

当Primary节点完成数据操作后,Secondary会做出一系列的动作保证数据的同步:
1)检查自己local库的oplog.rs集合找出最近的时间戳。
2)检查Primary节点local库oplog.rs集合,找出大于此时间戳的记录。
3)将找到的记录插入到自己的oplog.rs集合中,并执行这些操作。

副本集的同步和主从同步一样,都是异步同步的过程,不同的是副本集有个自动故障转移的功能。其原理是:slave端从primary端获取日志,然后在自己身上完全顺序
的执行日志所记录的各种操作(该日志是不记录查询操作的),这个日志就是local数据 库中的oplog.rs表,默认在64位机器上这个表是比较大的,占磁盘大小的5%,
oplog.rs的大小可以在启动参数中设 定:–oplogSize 1000,单位是M。

注意:在副本集的环境中,要是所有的Secondary都宕机了,只剩下Primary。最后Primary会变成Secondary,不能提供服务。

Sharding cluster是一种可以水平扩展的模式,在数据量很大时特给力,实际大规模应用一般会采用这种架构去构建。sharding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。

1)Sharding分区概念

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。

分片的基本思想就是:
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:

使用场景:
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。

要构建一个MongoDB Sharding Cluster(分片集群),需要三种角色:
1)分片服务器(Shard Server)
mongod 实例,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 relica set 承担,防止主机单点故障
这是一个独立普通的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。
2)配置服务器(Config Server)
mongod 实例,存储了整个 Cluster Metadata,其中包括 chunk 信息。
这是一个独立的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。
3)路由服务器(Route Server)
mongos实例,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
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。
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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

为何需要水平分片
1)减少单机请求数,将单机负载,提高总负载
2)减少单机的存储空间,提高总存空间

mongodb sharding 服务器架构

简单注解:

分片集群主要由三种组件组成:mongos,config server,shard
1) mongos (路由进程, 应用程序接入 mongos 再查询到具体分片)
数据库集群请求的入口,所有的请求都通过 mongos 进行协调,不需要在应用程序添加一个路由选择器,mongos 自己就是一个请求分发中心,它负责把对应的数据请求
请求转发到对应的 shard 服务器上。在生产环境通常有多个 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。

2) config server (路由表服务。 每一台都具有全部 chunk 的路由信息)
顾名思义为配置服务器,存储所有数据库元信息(路由、分片)的配置。mongos 本身没有物理存储分片服务器和数据路由信息,只是缓存在内存里,配置服务器则实际存储
这些数据。mongos 第一次启动或者关掉重启就会从 config server 加载配置信息,以后如果配置服务器信息变化会通知到所有的 mongos 更新自己的状态,这样
mongos 就能继续准确路由。在生产环境通常有多个 config server 配置服务器,因为它存储了分片路由的元数据,这个可不能丢失!就算挂掉其中一台,只要还有存货,
mongodb 集群就不会挂掉。

3) shard (为数据存储分片。 每一片都可以是复制集(replica set))
这就是传说中的分片了。如图所示,一台机器的一个数据表 Collection1 存储了 1T 数据,压力太大了!在分给 4 个机器后, 每个机器都是 256G,则分摊了集中在一台
机器的压力。事实上,上图4个分片如果没有副本集(replica set)是个不完整架构,假设其中的一个分片挂掉那四 分之一的数据就丢失了,所以在高可用性的分片架构还
需要对于每一个分片构建 replica set 副本集保 证分片的可靠性。生产环境通常是 2 个副本 + 1 个仲裁。

2)Sharding分区的原理

分片,是指将数据拆分,将其分散到不同的机器上。这样的好处就是,不需要功能强大的大型计算机也可以存储更多的数据,处理更大的负载。mongoDB 的分片,
是将collection 的数据进行分割,然后将不同的部分分别存储到不同的机器上。当 collection 所占空间过大时,我们需要增加一台新的机器,分片会自动
将 collection 的数据分发到新的机器上。

mongoDB sharding分片的原理

人脸:
代表客户端,客户端肯定说,你数据库分片不分片跟我没关系,我叫你干啥就干啥,没什么好商量的。

mongos:
首先我们要了解”片键“的概念,也就是说拆分集合的依据是什么?按照什么键值进行拆分集合。mongos就是一个路由服务器,它会根据管理员设置的”片键”
将数据分摊到自己管理的mongod集群,数据和片的对应关系以及相应的配置信息保存在”config服务器”上。
客户端只需要对 mongos 进行操作就行了,至于如何进行分片,不需要 客户端参与,由 mongos 和 config 来完成。

mongod:
一个普通的数据库实例或者副本集,如果不分片的话,我们会直接连上mongod。

分片是指将数据拆分,将其分散存在不同机器上的过程.有时也叫分区.将数据分散在不同的机器上MongoDB支持自动分片,可以摆脱手动分片的管理.集群自动切分数据,做负载均衡

分片集群的构造如下:

分片集群由以下3个服务组成:
Shards Server: 每个shard由一个或多个mongod进程组成,用于存储数据
Config Server: 用于存储集群的Metadata信息,包括每个Shard的信息和chunks信息
Route Server: 用于提供路由服务,由Client连接,使整个Cluster看起来像单个DB服务器

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