Web架构之路：MongoDB集群及高可用实践

在MongoDB中,所有写操作都会产生 oplog，oplog 是每修改一条数据都会生成一条，如果你采用一个批量update命令更新了 N 多条数据，那么oplog 会有很多条，而不是一条。所以同步延迟就是写操作在主节点上执行完后,从节点还没有把 oplog 拿过来再执行一次。而这个写操作的量越大，主节点与从节点的差别也就越大，同步延迟也就越大了。

分片

当MongoDB存储海量的数据时，一台机器可能不足以存储数据，也可能不足以提供可接受的读写吞吐量。这时我们就可以通过在多台机器上分割数据，使得数据库系统能存储和处理更多的数据。

分片集群结构分布:

三个主要组件：

• Shard：数据存储位置，以chunk为单位存数据，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，默认需要配置3个Config Server节点;
• Query Routers：(Mongos) 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。

Mongos本身并不持久化数据，Sharded Cluster所有的元数据都会存储到Config Server，而用户的数据会议分散存储到各个shard。Mongos启动后，会从配置服务器加载元数据，开始提供服务，将用户的请求正确路由到对应的碎片。

Mongos的路由功能：

• 当数据写入时，MongoDB Cluster根据分片键设计写入数据。
• 当外部语句发起数据查询时，MongoDB根据数据分布自动路由至指定节点返回数据。

分片部署

条件有限，我们还是在单机上，用不同MongoDB线程来部署分片。

分片服务器

Shard Server和普通Mongod程序一样，不同的是需要在配置文件中添加shardsvr=true标记为Shard Server，配置参考如下：

# 指定数据库路径 
dbpath=/usr/local/mongodb/share/1/data/db 
# 使用追加的方式写日志 
logpath=/usr/local/mongodb/share/1/log/mongodb.log 
# 使用追加的方式写日志 
logappend = true 
# 绑定服务IP 
bind_ip=127.0.0.1 
# 服务器端口 
port = 27020 
# 以守护进程的方式运行MongoDB，创建服务器进程 
fork = true 
# PID File 的完整路径 
pidfilepath=/usr/local/mongodb/var/mongod27020.pid 
# 不启用验证 
noauth=true 
# 最大同时连接数,默认2000 
maxConns=2000 
# 同步复制的日志大小设置，单位MB 
oplogSize=10 
# 设置为shared server 
shardsvr=true 

（编辑：哈尔滨站长网）

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