MongoDB 3.0 常见集群的搭建(主从复制，副本集，分片....)

古城微笑少年丶 2022-08-20 11:27 274阅读 0赞

### 一、mongodb主从复制配置 ###

主从复制是mongodb最常用的复制方式,也是一个简单的数据库同步备份的集群技术,这种方式很灵活.**可用于备份,故障恢复,读扩展等.**  
最基本的设置方式就是建立一个主节点和一个或多个从节点,**每个从节点要知道主节点的地址.**  
结构图:  
![这里写图片描述][20160225145654697]

#### 配置主从复制的注意点: ####

>  *  在数据库集群中要明确的知道谁是主服务器,主服务器只有一台.
>  *  从服务器要知道自己的数据源也就是对应的主服务是谁.
>  *  –master用来确定主服务器,–slave 和 –source 来控制从服务器

这里在本机上用一主一从实现mongodb的复制:

master.conf:

dbpath = /home/wang/mongodbDATA/master   #主数据库地址
    port = 8888 #主数据库端口号
    bind_ip = 127.0.0.1 #主数据库所在服务器
    master = true #确定我是主服务器

slave.conf:

dbpath = /home/wang/mongodbDATA/slave   #从数据库地址
    port = 7777 #从数据库端口号
    bind_ip = 127.0.0.1 #从数据库所在服务器
    source = 127.0.0.1:8888 #确定主数据库端口
    slave = true #确定自己是从服务器

分别启动两台服务器:

mongod --config master.conf
    
    mongod --config slave.conf

启动两个shell客户端:

mongo 127.0.0.1:8888
    mongo 127.0.0.1:7777

我们给主服务器添加数据:

>use master_slave
    > function add(){
    ...  var i = 0;
    ...  for(;i<50;i++){
    ...    db.persons.insert({
       "name":"wang"+i})
    ...  }
    ... }
    > add()
    >db.persons.find()
    
    .....一批数据

如上的操作比较简单，此处不在多说。现在主服务器添加了50条数据后，我们打开从服务器，会惊奇的发现，**从服务器中也存在如上的50条数据。**

此时，我们得到一个结论:  
**当配置完主从服务器后，一但主服务器上的数据发生变化，从服务器也会发生变化**

#### 主从复制的原理–oplog ####

在主从结构中，**主节点的操作记录成为oplog（operation log）**。oplog存储在一个系统数据库local的集合oplog.$main中，这个集合的每个文档都代表主节点上执行的一个操作。  
从服务器会定期从主服务器中获取oplog记录，然后在本机上执行！对于存储oplog的集合，MongoDB采用的是固定集合，也就是说随着操作过多，新的操作会覆盖旧的操作！

#### 主从复制的其他设置项 ####

–only 从节点指定复制某个数据库,默认是复制全部数据库  
–slavedelay 从节点设置主数据库同步数据的延迟(单位是秒)  
–fastsync 从节点以主数据库的节点快照为节点启动从数据库  
–autoresync 从节点如果不同步则从新同步数据库(即选择当通过热添加了一台从服务器之后，从服务器选择是否更新主服务器之间的数据)  
–oplogSize 主节点设置oplog的大小(主节点操作记录存储到local的oplog中)

#### 利用shell动态的添加或删除从节点: ####

我们在我们上面的从节点的local数据库中，存在一个集合sources。这个集合就保存了我这个服务器的主服务器是谁。

![这里写图片描述][20160225154859217]

不难看出**从服务器中关于主服务器的信息全部存到local的sources的集合中**  
我们**只要对集合进行操作就可以动态操作主从关系**  
挂接主服务器:操作之前只留下从数据库服务  
**db.sources.insert(\{“host”:”127.0.0.1:8888”\})**  
删除已经挂接的主节点:操作之前只留下从数据库服务  
**db.sources.remove(\{“host”:”127.0.0.1:8888”\})**

### 二,MongoDB的副本集: ###

#### 1.副本集的概念: ####

副本集有点类似主从复制，不过跟真正的主从复制还是有两点区别的。

>  *  该集群没有特定的主数据库。
>  *  如果哪个主数据库宕机了，集群中就会推选出一个从属数据库作为主数据库顶上，这就具备了自动故障恢复功能.

结构图:  
![这里写图片描述][20160225155904081]

>  *  第一张图表明A是活跃的B和C是用于备份的
>  *  第二张图当A出现了故障,这时候集群根据权重算法推选出B为活跃的数据库
>  *  第三张图当A恢复后他自动又会变为备份数据库

如上三台机器的conf配置文件为:  
A.conf

dbpath = /home/wang/mongodbDATA/A
    port = 1111 #端口
    bind_ip = 127.0.0.1 #服务地址
    replSet = child/127.0.0.1:2222 #设定同伴 child为集群名称

B.conf

dbpath = /home/wang/mongodbDATA/B
    port = 2222
    bind_ip = 127.0.0.1
    replSet = child/127.0.0.1:3333

C.conf

dbpath = /home/wang/mongodbDATA/C
    port = 3333
    bind_ip = 127.0.0.1
    replSet = child/127.0.0.1:1111

如上可以看出,**ABC三台服务器之间形成一个闭环。**  
启动如上三台服务器。

#### 2,初始化副本集 ####

我们随意链接上面三个服务的一个shell客户端。  
执行如下命令:

config = {_id: 'child', members: [{
    "_id":1,
    "host":"127.0.0.1:1111"
    },{
    "_id":2,
    "host":"127.0.0.1:2222"
    },{
    "_id":3,
    "host":"127.0.0.1:3333"
    }]
    }
    
    rs.initiate(config);

在以前的2.0系统中是这样执行的:

use admin   #必须进admin
    db.runCommand({
       "replSetInitiate":
    {
    "_id":'child',
    "members":[{
    "_id":1,
    "host":"127.0.0.1:1111"
    },{
    "_id":2,
    "host":"127.0.0.1:2222"
    },{
    "_id":3,
    "host":"127.0.0.1:3333"
    }]
    }
    })

此时你会发现你当前的shell客户端的前缀变了。  
我们分别链接其余的两个客户端:现在我们观察到三个Shell客户端的前缀：

child:PRIMARY>
    child:SECONDARY>
    child:SECONDARY>

其中child:PRIMARY>表示活跃节点。其余为备份节点。注意:**只有活跃节点才能进行查询数据库的信息操作，备份节点不能进行会报错**  
在活跃的主机上可以进行 rs.status() 来查看所有状态:  
![这里写图片描述][20160225164724867]

#### 4.搭建完毕，来进行验证 ####

**主从服务器数据是否同步，从服务器没有读写权限**

>  *  a:向主服务器写入数据 ok 后台自动同步到从服务器，从服务器有数据
>  *  b:向从服务器写入数据 false 从服务器不能写
>  *  c:主服务器读取数据 ok
>  *  d:从服务器读取数据 false 从服务器不能读

**关闭主服务器，从服务器是否能顶替**  
此时你关掉活跃节点的服务。此时你会发现剩余的两台机器有一台变为活跃节点了。

#### 5.配置副本集的其他配置参数: ####

**节点和初始化高级参数**

>  *  standard 常规节点:参与投票有可能成为活跃节点
>  *  passive 副本节点:参与投票,但是不能成为活跃节点
>  *  arbiter 仲裁节点:只是参与投票不复制节点也不能成为活跃节点

高级参数

>  *  Priority 0到1000之间 ,0代表是副本节点 ,1到1000是常规节点
>  *  arbiterOnly : true 仲裁节点

用法

members":[{
    "_id":1,
    "host":"127.0.0.1:1111“,
    arbiterOnly : true
    }]”

优先级相同时候仲裁组建的规则  
![这里写图片描述][20160225165236011]

### 三,分片 ###

分片技术，跟关系数据库的表分区类似，我们知道当数据量达到T级别的时候，我们的磁盘，内存就吃不消了，或者单个的mongoDB服务器已经不能满足大量的插入操作,针对这样的场景我们该如何应对。mongoDB提供的分片技术来应对这种瓶颈。  
当然分片除了解决空间不足的问题之外，还极大的提升的查询速度。

#### 1.分片的概念 ####

mongodb采用将集合进行拆分，然后将拆分的数据均摊到几个片上的一种解决方案。  
结构图:  
![这里写图片描述][20160225170131981]

**用户：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。**

**路由: 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….好了，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。**

**配置服务器:mongod普通的数据库，一般是一组而图中我们只画了一个，由路由管理。它的作用是记录对数据分片的规则，存储所有数据库元信息（路由、分片）的配置**

**片区:具体的存储信息，根据路由配置的片键不同**

#### 2.片键的概念和用处 ####

**看下面这个普通的集合和分片后的结果。**  
![这里写图片描述][20160225171058876]

#### 3.分片步骤 ####

>  *  创建一个配置服务器
>  *  创建路由服务器,并且连接配置服务器
>  *  由器是调用mongos命令
>  *  添加2个分片数据库 端口为8081和8082
>  *  利用路由为集群添加分片(允许本地访问)

db.runCommand({
        addshard:"127.0.0.1:8081",allowLocal:true})
    db.runCommand({
        addshard:"127.0.0.1:8081",allowLocal:true})

**切记之前不能使用任何数据库语句**

>  *  打开数据分片功能,为数据库foobar打开分片功能

db.runCommand({
       "enablesharding":"foobar"})

>  *  对集合进行分片,制定片键

db.runCommand({
       "shardcollection":"foobar.bar","key":{
       "_id":1}})

#### 4.搭建分片: ####

分片数据库\_01.conf:

dbpath = ~/mongodata/01
    port = 8081
    bind_ip = 127.0.0.1

分片数据库\_02.conf:

dbpath = ~/mongodata/02
    port = 8082
    bind_ip = 127.0.0.1

配置服务器.conf:

dbpath = ~/mongodata/00
    port = 2000
    bind_ip = 127.0.0.1

路由

mongos --port 1000 --configdb 127.0.0.1:2000

启动上面所有的服务。

mongo 127.0.0.1:1000 (此时就通过路由链接到了配置服务器)

登录进路由之后为集群添加分片:

db.runCommand({
        addshard:"127.0.0.1:8081",allowLocal:true})
    db.runCommand({
        addshard:"127.0.0.1:8081",allowLocal:true})

**切记之前不能使用任何数据库语句**

打开数据分片功能,为数据库foobar打开分片功能

db.runCommand({
       "enablesharding":"foobar"})

对集合进行分片

db.runCommand({
       "shardcollection":"foobar.bar","key":{
       "_id":1}})

#### 5.利用大数据量进行测试 ####

**(给foobar插入800000条数据,然后会发现这800000条数据分批存放在分片上。)**

**查看配置库对于分片服务器的配置存储**

db.printShardingStatus()

**查看集群对bar的自动分片机制配置信息**

mongos> db.shards.find()
    { "_id" : "shard0000", "host" : "127.0.0.1:8081" }
    { "_id" : "shard0001", "host" : "127.0.0.1:8082" }

如上就是MongoDB中常见的集群搭建。对于分片是最常用的，实际中的分片不可以像我们配置的这么简单,为了保险期间，实际中**分片之间配置为副本集**，配置服务器也不会是单单一台也常见的**是一个副本集的集群**。只有这样，才能让系统更加健壮。

[20160225145654697]: /images/20220731/bfa7a08c0bda452f91c8ee5abca898c6.png
[20160225154859217]: /images/20220731/efbabf10b30942d28f5855135f80ac15.png
[20160225155904081]: /images/20220731/064041a035604d8abf6388ec4bd0817b.png
[20160225164724867]: /images/20220731/6e455245d9a44cf9ba1496d73263376e.png
[20160225165236011]: /images/20220731/9cb407de23384f91a91dc2d78648be0c.png
[20160225170131981]: /images/20220731/d4531493b8624bd4a097d6edf6f9d821.png
[20160225171058876]: /images/20220731/c9d7a25310bf42c8bf4e6f1444d68e2d.png