分片为应对高吞吐量与大数据量提供了方法。使用分片减少了每个分片需要处理的请求数，因此，通过水平扩展，集群可以提高自己的存储容量和吞吐量。
MongoDB内置了非常棒的分片与副本集机制以及无结构文档的特性，并迅速崛起为最受欢迎的Nosql数据库（db ranking），尤其是它的分片机制非常值得学习（MongoDB官方文档）。
MongoDB Shard分片：
mongodb分片可以非常方便的实现大规模存储集群并易于扩展。
mongo的分片集群架构设计：
（1）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。
（2）config server：mongod实例，存储了整个 ClusterMetadata，其中包括 chunk信息。
（3）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。
同库内分片表与非分片表共存 ：
根据分片键值 划分为 多个块区间，块内数据超过指定大小后单块区间会裂变为多个块区间：（MongoDB在超出配置的块大小时会拆分块。插入和更新都可以触发块拆分。）
块划分到不同分片，默认规则为每个分片保持相同的块数：（需要多地域机房部署，建议分片键前缀稳定的地域字段，这样可以使数据存储和请求发送到对应地域的分片中）
分片数据不均匀时，均衡器负责在分片间移动块，并修改分片块配置。（均衡器一次只迁移一个块，但依然可能会对性能有一定影响）
MongoDB Replica副本集：
可以非常方便的实现主从复制和故障自动切换。
mongo副本集特性：
（1）N 个节点的集群
（2）任何节点可作为主节点
（3）所有写入操作都在主节点上
（4）自动故障转移
（5）自动恢复
mongo副本集节点包含以下三类角色：
（1）主节点（Primary）：是 Replica Set 中唯一接收写请求的节点，并将写入指令记录到 oplog 上。副本节点通过复制 oplog 的写入指令同步主节点的数据。Secondary。一个 Replica Set 有且只有Primary 节点，当Primar挂掉后，其他 Secondary 或者 Arbiter 节点会重新选举出来一个主节点。应用程序的默认读取请求也是发到 Primary节点处理的。
（2）副本节点（Secondary）：通过复制主节点 oplog 中的指令与主节点保持同样的数据集，当主节点挂掉的时候，参与主节点选举。需要注意副本节点不建议用于读写分离，同步延迟时会有数据不一致的情况，建议只用于HA故障快速切换、数据备份、非时效性数据分析等。读写分离问题通过shard分散压力解决。
（3）仲裁者（Arbiter）：不存储实际应用数据。与其他members保持心跳连接，持有一个投票配额(在members为偶数时增加arbiter节点为奇数可以加快primary多少派意见达成)，只投票参与选取主节点，但不会被选举成为主节点。
副本集的最小的部署单位可以为“primary + secondary + arbiter”，或者为“primary + 2*secondaries”，已经基本可以满足HA的需要。建议3个meembers即可，如确实需要更多，需要尽可能保证members个数为奇数，且至少有2个member保存数据。一个复制集集群内最多支持50个members，但是最多只能有7个可以投票。
典型的“Primary主 + Secondary从+ Arbiter辅助投票”：
典型的“Primary主 + 2*Secondary从”故障转移：
下边主要讲解一下实际搭建mongodb分片+副本集集群的具体过程。
一、下载mongodb
mkdir -p /home/work/mongodb/bin/
cd /home/work/mongodb/bin/
wget https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-3.2.22.tgz
tar zxvf mongodb-linux-x86_64-3.2.22.tgz
二、mongodb集群配置
测试集群拓扑结构：
server0作为route入口；后置server1/server2/server3为数据存储及仲裁服务器，各3个分片，互为主从。
3台shard分片服务器配置：
mkdir -p /home/work/mongodb/conf
mkdir -p /home/work/mongodb/log
mkdir -p /home/work/mongodb/data/shard1
mkdir -p /home/work/mongodb/data/shard2
mkdir -p /home/work/mongodb/data/shard3
vim /home/work/mongodb/conf/shard1.conf
#shard1 server conf
shardsvr=true # 声明这是一个集群的分片
replSet=shard1 # 设置副本集的名字
port=10001 # 端口号
dbpath=/home/work/mongodb/data/shard1 # 数据库路径
logpath=/home/work/mongodb/log/shard1.log # 日志输出文件
logappend=true # 使用追加的方式写日志
directoryperdb=true # 每个数据库保存为单独目录
storageEngine=wiredTiger # 指定存储引擎
wiredTigerCacheSizeGB=2 # 控制WiredTiger存储引擎所占用的内存大小（默认为系统内存的额50%）
syncdelay=30 # 设置从内存同步到硬盘的时间间隔（默认为60秒，设置小点在mongodb故障时，丢失的日志会少一些）
wiredTigerCollectionBlockCompressor=zlib #设定压缩策略
oplogSize=2048 # 设置oplog的大小(MB)
journal=false # 启用日志选项后MongoDB的数据操作将会写入到journal文件夹的文件里
slowms=200 # 设置慢查询时间(默认100ms)
fork=true # 以守护进程的方式运行，创建服务器进程
rest=true # 开启简单的rest API
httpinterface=true # 开启http端口(默认为port+1000)
vim /home/work/mongodb/conf/shard2.conf
#shard2 server conf
shardsvr=true # 声明这是一个集群的分片
replSet=shard2 # 设置副本集的名字
port=10002 # 端口号
dbpath=/home/work/mongodb/data/shard2 # 数据库路径
logpath=/home/work/mongodb/log/shard2.log # 日志输出文件
logappend=true # 使用追加的方式写日志
directoryperdb=true # 每个数据库保存为单独目录
storageEngine=wiredTiger # 指定存储引擎
wiredTigerCacheSizeGB=2 # 控制WiredTiger存储引擎所占用的内存大小（默认为系统内存的额50%）
syncdelay=30 # 设置从内存同步到硬盘的时间间隔（默认为60秒，设置小点在mongodb故障时，丢失的日志会少一些）
wiredTigerCollectionBlockCompressor=zlib #设定压缩策略
oplogSize=2048 # 设置oplog的大小(MB)
journal=false # 启用日志选项后MongoDB的数据操作将会写入到journal文件夹的文件里
slowms=200 # 设置慢查询时间(默认100ms)
fork=true # 以守护进程的方式运行，创建服务器进程
rest=true # 开启简单的rest API
httpinterface=true # 开启http端口(默认为port+1000)
vim /home/work/mongodb/conf/shard3.conf
#shard3 server conf
shardsvr=true # 声明这是一个集群的分片
replSet=shard3 # 设置副本集的名字
port=10003 # 端口号
dbpath=/home/work/mongodb/data/shard3 # 数据库路径
logpath=/home/work/mongodb/log/shard3.log # 日志输出文件
logappend=true # 使用追加的方式写日志
directoryperdb=true # 每个数据库保存为单独目录
storageEngine=wiredTiger # 指定存储引擎
wiredTigerCacheSizeGB=2 # 控制WiredTiger存储引擎所占用的内存大小（默认为系统内存的额50%）
syncdelay=30 # 设置从内存同步到硬盘的时间间隔（默认为60秒，设置小点在mongodb故障时，丢失的日志会少一些）
wiredTigerCollectionBlockCompressor=zlib #设定压缩策略
oplogSize=2048 # 设置oplog的大小(MB)
journal=false # 启用日志选项后MongoDB的数据操作将会写入到journal文件夹的文件里
slowms=200 # 设置慢查询时间(默认100ms)
fork=true # 以守护进程的方式运行，创建服务器进程
rest=true # 开启简单的rest API
httpinterface=true # 开启http端口(默认为port+1000)
3台config服务器配置：
mkdir /home/work/mongodb/data/config
vim /home/work/mongodb/conf/config.conf
#config server conf
configsvr=true # 声明这是一个集群的config服务
replSet=config # 设置副本集名称
port=20000 # 端口号
dbpath=/home/work/mongodb/data/config # 指定数据库路径
logpath=/home/work/mongodb/log/config.log # 指定日志文件
directoryperdb=true # 设置每个数据库将被保存在一个单独的目录
logappend=true # 使用追加的方式写日志
storageEngine=wiredTiger # 指定存储引擎
profile=1 # 档案参数 0=off 1=slow, 2=all
slowms=200 # 设置慢查询时间(默认100ms)
fork=true # 以守护进程的方式运行服务器进程
maxConns=20000 # 最大同时连接数
1台mongos路由服务器配置：
vim /home/work/mongodb/conf/mongos.conf
#mongos route server conf
configdb=config/10.100.67.77:20000,10.100.40.195:20000,10.101.114.131:20000 #设置各config服务器端口
port=40000 # 端口号
logpath=/home/work/mongodb/log/mongos.log # 指定日志文件
logappend=true # 使用追加的方式写日志
maxConns=20000 # 最大同时连接数
fork=true # 以守护进程的方式运行*配置文件下载：mongodb_shard_conf.tar
三、mongodb集群启动/初始化
# 1.在每台服务器上安装依赖 yum -y install net-snmp-libs # 2.启动集群 *注：可将以下命令添加到开机启动文件/etc/rc.d/rc.local中 # 2.1在3台服务器上同时启动shard/config server # shard server /home/work/mongodb/bin/mongod -f /home/work/mongodb/conf/shard1.conf /home/work/mongodb/bin/mongod -f /home/work/mongodb/conf/shard2.conf /home/work/mongodb/bin/mongod -f /home/work/mongodb/conf/shard3.conf # config server /home/work/mongodb/bin/mongod -f /home/work/mongodb/conf/config.conf # 2.2测试shard/config server 是否正常work # test server 1 /home/work/mongodb/bin/mongo 10.100.67.77:10001 /home/work/mongodb/bin/mongo 10.100.67.77:10002 /home/work/mongodb/bin/mongo 10.100.67.77:10003 /home/work/mongodb/bin/mongo 10.100.67.77:20000 # test server 2 /home/work/mongodb/bin/mongo 10.100.40.195:10001 /home/work/mongodb/bin/mongo 10.100.40.195:10002 /home/work/mongodb/bin/mongo 10.100.40.195:10003 /home/work/mongodb/bin/mongo 10.100.40.195:20000 # test server 3 /home/work/mongodb/bin/mongo 10.101.114.131:10001 /home/work/mongodb/bin/mongo 10.101.114.131:10002 /home/work/mongodb/bin/mongo 10.101.114.131:10003 /home/work/mongodb/bin/mongo 10.101.114.131:20000 # 2.3初始化config server集群 *注： 在任意一台config server执行即可，会自动相互同步。 /home/work/mongodb/bin/mongo 10.100.67.77:20000 rs.initiate({ _id: "config", configsvr: true, members: [ { _id: 0, host: "10.100.67.77:20000" }, { _id: 1, host: "10.100.40.195:20000" }, { _id: 3, host: "10.101.114.131:20000" } ] }); #添加config server： rs.add("10.101.114.131:20000"); *注，想重置rs.initiate()时可以使用rs.reconfig({xxxxx},{force:true}); # 检查config集群是否设置成功rs.status() #正常应该是一个PRIMARY，两个SECONDARY。 # 2.4初始化各分片的主从副本 *注： 在任意一台server执行即可，副本成员会自动相互同步。 # shard1副本配置 /home/work/mongodb/bin/mongo 10.100.67.77:10001 rs.initiate({"_id" : "shard1","version" : 1, "members" : [ {"_id" : 0,"host" : "10.100.67.77:10001",priority:2}, {"_id" : 1,"host" : "10.100.40.195:10001",priority:1}, {"_id" : 2,"host" : "10.101.114.131:10001",arbiterOnly:true} ] }); # 或继续添加副本（只能在primary上操作） rs.add("10.101.114.131:10001"); # 或添加仲裁（只能在primary上操作） rs.addArb("10.101.114.131:10001") *注，想重置rs.initiate()时可以使用rs.reconfig({"_id" : "shard1","version" : 1, "members" : [{"_id" : 0,"host" : "10.100.67.77:10001",priority:2},{"_id" : 1,"host" : "10.100.40.195:10001",priority:1},{"_id" : 2,"host" : "10.101.114.131:10001",arbiterOnly:true}] },{force:true}); # 检查shard1副本是否设置成功 shard1:PRIMARY> rs.status() #可以看到当前副本已经被自动选为了shard1的primary节点 { "set" : "shard1", "date" : ISODate("2019-07-29T04:28:14.190Z"), "myState" : 1, "term" : NumberLong(1), "heartbeatIntervalMillis" : NumberLong(2000), "members" : [ { "_id" : 0, "name" : "10.100.67.77:10001", "health" : 1, "state" : 1, "stateStr" : "PRIMARY", #主节点：被仲裁节点选中为主节点，唯一接收写请求的节点。 "uptime" : 854298, "optime" : { "ts" : Timestamp(1564371874, 84), "t" : NumberLong(1) }, "optimeDate" : ISODate("2019-07-29T03:44:34Z"), "electionTime" : Timestamp(1563524640, 1), "electionDate" : ISODate("2019-07-19T08:24:00Z"), "configVersion" : 98543, "self" : true }, { "_id" : 1, "name" : "10.100.40.195:10001", "health" : 1, "state" : 2, "stateStr" : "SECONDARY", #从(副本)节点：通过复制主节点 oplog 中的指令与主节点保持同样的数据集，当主节点挂掉的时候，参与主节点选举。 "uptime" : 849863, "optime" : { "ts" : Timestamp(1564371874, 84), "t" : NumberLong(1) }, "optimeDate" : ISODate("2019-07-29T03:44:34Z"), "lastHeartbeat" : ISODate("2019-07-29T04:28:12.726Z"), "lastHeartbeatRecv" : ISODate("2019-07-29T04:28:12.734Z"), "pingMs" : NumberLong(0), "syncingTo" : "10.100.67.77:10001", "configVersion" : 98543 }, { "_id" : 2, "name" : "10.101.114.131:10001", "health" : 1, "state" : 7, "stateStr" : "ARBITER", #仲裁节点：不存储实际应用数据，只投票参与选取主节点，但不会被选举成为主节点。 "uptime" : 15, "lastHeartbeat" : ISODate("2019-07-29T04:28:12.730Z"), "lastHeartbeatRecv" : ISODate("2019-07-29T04:28:13.753Z"), "pingMs" : NumberLong(1), "configVersion" : 98543 } ], "ok" : 1 } # shard2副本配置（除端口外其他同shard1） /home/work/mongodb/bin/mongo 10.100.67.77:10002 rs.initiate({"_id" : "shard2", "version" : 1, "members" : [ {"_id" : 0,"host" : "10.100.67.77:10002",arbiterOnly:true}, {"_id" : 1,"host" : "10.100.40.195:10002",priority:2}, {"_id" : 2,"host" : "10.101.114.131:10002",priority:1} ] }); #检查shard2副本是否设置成功 rs.status() # shard3副本配置（除端口外其他同shard1） /home/work/mongodb/bin/mongo 10.100.67.77:10003 rs.initiate({"_id" : "shard3", "version" : 1, "members" : [ {"_id" : 0,"host" : "10.100.67.77:10003",priority:1}, {"_id" : 1,"host" : "10.100.40.195:10003",arbiterOnly:true}, {"_id" : 2,"host" : "10.101.114.131:10003",priority:2} ] }); #检查shard3副本是否设置成功 rs.status() # 2.5在server0上启动mongos route server(机器不够用，拿server1当server0模拟) # route server /home/work/mongodb/bin/mongos -f /home/work/mongodb/conf/mongos.conf # 2.6测试mongos route server是否正常work # test route server /home/work/mongodb/bin/mongo 10.100.67.77:40000 *注：以后对集群的操作只要用mongo命令连上route server的40000端口后即是对集群进行操作。 3.在mongos集群中注册shard分片和副本 /home/work/mongodb/bin/mongo 10.100.67.77:40000 mongos> sh.addShard("shard1/10.100.67.77:10001,10.100.40.195:10001,10.101.114.131:10001") mongos> sh.addShard("shard2/10.100.67.77:10002,10.100.40.195:10002,10.101.114.131:10002") mongos> sh.addShard("shard3/10.100.67.77:10003,10.100.40.195:10003,10.101.114.131:10003") # 给已有的分片添加副本 mongos> use config mongos> db.shards.find() { "_id" : "shard1", "host" : "shard1/10.100.40.195:10001,10.100.67.77:10001,10.101.114.131:10001" } { "_id" : "shard2", "host" : "shard2/10.100.40.195:10002,10.100.67.77:10002,10.101.114.131:10002" } { "_id" : "shard3", "host" : "shard3/10.100.40.195:10003,10.100.67.77:10003,10.101.114.131:10003" } mongos> db.shards.update({ "_id" : "shard1"},{$set:{"host" : "shard1/10.100.40.195:10001,10.100.67.77:10001,10.101.114.131:10001"}})
四、启用分片
# 0.mongs登入
/home/work/mongodb/bin/mongo 10.100.67.77:40000
# 1.准备要分片的库表
mongos> use test
mongos> db.createCollection("log") #表必须存在
mongos> db.log.createIndex({"_id":1,"time":1}) #分片字段上必须有索引
# 2.db开启分片
mongos> sh.enableSharding("test")
# 3.单集合(表)开启分片
mongos> sh.shardCollection("test.log", {"_id": 1})
*注：没有直接取消表分片的功能，如要取消，需备份数据后drop表并从第1步重新开始。
# 4.查看集群分片配置
mongos> sh.status()
或
use config
db.databases.find();
db.shards.find();
# 5.测试分片
# 修改分片块大小为1M（仅为方便在小数据集上观察到均匀的分片效果，正式环境别瞎改）
mongos> use config
mongos> db.settings.find()
{ "_id" : "chunksize", "value" : NumberLong(64) }
mongos> db.settings.update({"_id" : "chunksize"},{$set:{"value" : NumberLong(1)}})
mongos> db.settings.find()
{ "_id" : "chunksize", "value" : NumberLong(1) }
# 插入测试数据
mongos> for(var i=0;i<100000;i++){ db.log.insert({'_id':i,'val':'Just to make the dataSize larger'}); }
mongos> db.log.find()
{ "_id" : 0, "time" : 'Just to make the dataSize larger' }
{ "_id" : 1, "time" : 1 }
{ "_id" : 2, "time" : 2 }
{ "_id" : 3, "time" : 3 }
...
# 查看插入的数据在各分片的分布情况
mongos> db.stats()
{
"raw" : {
"shard1/10.100.40.195:10001,10.100.67.77:10001" : {
"db" : "test",
"collections" : 1,
"objects" : 38562,
"avgObjSize" : 60,
"dataSize" : 2313720,
"storageSize" : 245760,
"numExtents" : 0,
"indexes" : 2,
"indexSize" : 937984,
"ok" : 1,
"$gleStats" : {
"lastOpTime" : Timestamp(0, 0),
"electionId" : ObjectId("7fffffff0000000000000003")
}
},
"shard2/10.100.40.195:10002,10.100.67.77:10002" : {
"db" : "test",
"collections" : 1,
"objects" : 23824,
"avgObjSize" : 60,
"dataSize" : 1429440,
"storageSize" : 126976,
"numExtents" : 0,
"indexes" : 2,
"indexSize" : 532480,
"ok" : 1,
"$gleStats" : {
"lastOpTime" : Timestamp(0, 0),
"electionId" : ObjectId("7fffffff0000000000000003")
}
},
"shard3/10.100.40.195:10003,10.100.67.77:10003" : {
"db" : "test",
"collections" : 1,
"objects" : 37614,
"avgObjSize" : 60,
"dataSize" : 2256840,
"storageSize" : 208896,
"numExtents" : 0,
"indexes" : 2,
"indexSize" : 1007616,
"ok" : 1,
"$gleStats" : {
"lastOpTime" : Timestamp(0, 0),
"electionId" : ObjectId("7fffffff0000000000000002")
}
}
},
"objects" : 100000,
"avgObjSize" : 60,
"dataSize" : 6000000,
"storageSize" : 581632,
"numExtents" : 0,
"indexes" : 6,
"indexSize" : 2478080,
"fileSize" : 0,
"extentFreeList" : {
"num" : 0,
"totalSize" : 0
},
"ok" : 1
}
*注：可以看到各分片的数据分布还是相对均匀的。
# 查看分片键的区间分块/分片情况
mongos> sh.status()
--- Sharding Status ---
sharding version: {
"_id" : 1,
"minCompatibleVersion" : 5,
"currentVersion" : 6,
"clusterId" : ObjectId("5d317b2b1de86b805c3359f5")
}
shards:
{ "_id" : "shard1", "host" : "shard1/10.100.40.195:10001,10.100.67.77:10001" }
{ "_id" : "shard2", "host" : "shard2/10.100.40.195:10002,10.100.67.77:10002" }
{ "_id" : "shard3", "host" : "shard3/10.100.40.195:10003,10.100.67.77:10003" }
active mongoses:
"3.2.3" : 1
balancer:
Currently enabled: yes
Currently running: no
Failed balancer rounds in last 5 attempts: 0
Migration Results for the last 24 hours:
9 : Success
1 : Failed with error 'aborted', from shard2 to shard3
1 : Failed with error 'aborted', from shard3 to shard1
databases:
{ "_id" : "test", "primary" : "shard3", "partitioned" : true }
test.log
shard key: { "_id" : 1 }
unique: false
balancing: true
chunks:
shard1 5
shard2 4
shard3 4
{ "_id" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "_id" : 1 } on : shard1 Timestamp(8, 1)
{ "_id" : 1 } -->> { "_id" : 33 } on : shard2 Timestamp(6, 1)
{ "_id" : 33 } -->> { "_id" : 8771 } on : shard3 Timestamp(7, 1)
{ "_id" : 8771 } -->> { "_id" : 18760 } on : shard3 Timestamp(3, 3)
{ "_id" : 18760 } -->> { "_id" : 27498 } on : shard1 Timestamp(4, 2)
{ "_id" : 27498 } -->> { "_id" : 38425 } on : shard1 Timestamp(4, 3)
{ "_id" : 38425 } -->> { "_id" : 47163 } on : shard2 Timestamp(5, 2)
{ "_id" : 47163 } -->> { "_id" : 57078 } on : shard2 Timestamp(5, 3)
{ "_id" : 57078 } -->> { "_id" : 65816 } on : shard3 Timestamp(6, 2)
{ "_id" : 65816 } -->> { "_id" : 75965 } on : shard3 Timestamp(6, 3)
{ "_id" : 75965 } -->> { "_id" : 84703 } on : shard1 Timestamp(7, 2)
{ "_id" : 84703 } -->> { "_id" : 94861 } on : shard1 Timestamp(7, 3)
{ "_id" : 94861 } -->> { "_id" : { "$maxKey" : 1 } } on : shard2 Timestamp(8, 0)
*注：可以看到片键的区间分块情况
五、副本集容灾测试
1.查看shard1分片的PRIMARY节点
/home/work/mongodb/bin/mongo 10.100.67.77:10001
shard1:PRIMARY> rs.status() #可以看到server1就是PRIMARY
2.kill掉shard1的PRIMARY节点进程
ps aux |grep mongo|grep shard1 |grep -v grep| cut -c 9-15 | xargs kill -9
3.检查shard1的当前PRIMARY
/home/work/mongodb/bin/mongo 10.100.40.195:10001
shard1:PRIMARY> rs.status()
{
"set" : "shard1",
"date" : ISODate("2019-07-29T06:06:12.707Z"),
"myState" : 1,
"term" : NumberLong(4),
"heartbeatIntervalMillis" : NumberLong(2000),
"members" : [
{
"_id" : 0,
"name" : "10.100.67.77:10001",
"health" : 0,
"state" : 8,
"stateStr" : "(not reachable/healthy)", #server1副本连接不上了
"uptime" : 0,
"optime" : {
"ts" : Timestamp(0, 0),
"t" : NumberLong(-1)
},
"optimeDate" : ISODate("1970-01-01T00:00:00Z"),
"lastHeartbeat" : ISODate("2019-07-29T06:06:12.450Z"),
"lastHeartbeatRecv" : ISODate("2019-07-29T06:05:04.012Z"),
"pingMs" : NumberLong(0),
"lastHeartbeatMessage" : "Connection refused",
"configVersion" : -1
},
{
"_id" : 1,
"name" : "10.100.40.195:10001",
"health" : 1,
"state" : 1,
"stateStr" : "PRIMARY", #server2被自动选择为新的PRIMARY
"uptime" : 857145,
"optime" : {
"ts" : Timestamp(1564380314, 2),
"t" : NumberLong(4)
},
"optimeDate" : ISODate("2019-07-29T06:05:14Z"),
"infoMessage" : "could not find member to sync from",
"electionTime" : Timestamp(1564380314, 1),
"electionDate" : ISODate("2019-07-29T06:05:14Z"),
"configVersion" : 98543,
"self" : true
},
{
"_id" : 2,
"name" : "10.101.114.131:10001",
"health" : 1,
"state" : 7,
"stateStr" : "ARBITER",
"uptime" : 5893,
"lastHeartbeat" : ISODate("2019-07-29T06:06:12.449Z"),
"lastHeartbeatRecv" : ISODate("2019-07-29T06:06:11.595Z"),
"pingMs" : NumberLong(1),
"configVersion" : 98543
}
],
"ok" : 1
}
4.集群仍可正常work
/home/work/mongodb/bin/mongo 10.100.67.77:40000
mongos> db.log.insert({_id:-1,val:'test'})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
5.恢复server1的shard1副本
/home/work/mongodb/bin/mongod -f /home/work/mongodb/conf/shard1.conf
6.查看server1的shard1副本是否恢复
/home/work/mongodb/bin/mongo 10.100.67.77:10001
shard1:SECONDARY> rs.status()
{
"set" : "shard1",
"date" : ISODate("2019-07-29T06:12:07.831Z"),
"myState" : 1,
"term" : NumberLong(5),
"heartbeatIntervalMillis" : NumberLong(2000),
"members" : [
{
"_id" : 0,
"name" : "10.100.67.77:10001",
"health" : 1,
"state" : 1,
"stateStr" : "PRIMARY", #由于server1的priority更高，故障恢复自动同步数据后又自动被选为PRIMARY
"uptime" : 62,
"optime" : {
"ts" : Timestamp(1564380676, 1),
"t" : NumberLong(5)
},
"optimeDate" : ISODate("2019-07-29T06:11:16Z"),
"electionTime" : Timestamp(1564380675, 1),
"electionDate" : ISODate("2019-07-29T06:11:15Z"),
"configVersion" : 98543,
"self" : true
},
{
"_id" : 1,
"name" : "10.100.40.195:10001",
"health" : 1,
"state" : 2,
"stateStr" : "SECONDARY",
"uptime" : 62,
"optime" : {
"ts" : Timestamp(1564380676, 1),
"t" : NumberLong(5)
},
"optimeDate" : ISODate("2019-07-29T06:11:16Z"),
"lastHeartbeat" : ISODate("2019-07-29T06:12:07.828Z"),
"lastHeartbeatRecv" : ISODate("2019-07-29T06:12:05.897Z"),
"pingMs" : NumberLong(1),
"syncingTo" : "10.100.67.77:10001",
"configVersion" : 98543
},
{
"_id" : 2,
"name" : "10.101.114.131:10001",
"health" : 1,
"state" : 7,
"stateStr" : "ARBITER",
"uptime" : 62,
"lastHeartbeat" : ISODate("2019-07-29T06:12:05.836Z"),
"lastHeartbeatRecv" : ISODate("2019-07-29T06:12:06.857Z"),
"pingMs" : NumberLong(1),
"configVersion" : 98543
}
],
"ok" : 1
}
7.检查故障期间插入的数据是否正常
shard1:PRIMARY> db.log.find({"_id":-1})
{ "_id" : -1, "val" : "test" }
*注：可以看到副本集的数据同步和自动故障恢复还是挺简单方便的。
笔者参与的项目曾搭建了一个35台服务器的存储集群，存储了30亿+的各类数据，峰值qps5w+。
如果你有超大规模数据的存储需求、非常高的并发读写请求、数据的schema需要比较灵活，可以考虑以下mongodb。当然喜欢mysql的朋友TiDB也是个不错的选择。
yan 18.3.5
参考：
