高可用的MongoDB集群【转】

时间：2021-03-08 10:12:44

刚接触MongoDB，就要用到它的集群，只能硬着头皮短时间去看文档和尝试自行搭建。迁移历史数据更是让人恼火，近100G的数据文件，导入、清理垃圾数据执行的速度蜗牛一样的慢。趁着这个时间，把这几天关于Mongod集群相关的内容整理一下。大概介绍一下MongoDB集群的几种方式：Master-Slave、Relica Set、Sharding，并做简单的演示。

使用集群的目的就是提高可用性。高可用性H.A.（High Availability）指的是通过尽量缩短因日常维护操作（计划）和突发的系统崩溃（非计划）所导致的停机时间，以提高系统和应用的可用性。它与被认为是不间断操作的容错技术有所不同。HA系统是目前企业防止核心计算机系统因故障停机的最有效手段。

HA的三种工作方式：

  • 主从方式 （非对称方式）

    工作原理：主机工作，备机处于监控准备状况；当主机宕机时，备机接管主机的一切工作，待主机恢复正常后，按使用者的设定以自动或手动方式将服务切换到主机上运行，数据的一致性通过共享存储系统解决。

  • 双机双工方式（互备互援）

    工作原理：两台主机同时运行各自的服务工作且相互监测情况，当任一台主机宕机时，另一台主机立即接管它的一切工作，保证工作实时，应用服务系统的关键数据存放在共享存储系统中。

  • 集群工作方式（多服务器互备方式）

    工作原理：多台主机一起工作，各自运行一个或几个服务，各为服务定义一个或多个备用主机，当某个主机故障时，运行在其上的服务就可以被其它主机接管

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主从架构（Master-Slave）

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Mater-Slaves

主从架构一般用于备份或者做读写分离。由两种角色构成：

  • 主(Master)

    可读可写，当数据有修改的时候，会将oplog同步到所有连接的salve上去。

  • 从(Slave)

    只读不可写，自动从Master同步数据。

特别的，对于Mongodb来说，并不推荐使用Master-Slave架构，因为Master-Slave其中Master宕机后不能自动恢复，推荐使用Replica Set，后面会有介绍，除非Replica的节点数超过50，才需要使用Master-Slave架构，正常情况是不可能用那么多节点的。

还有一点，Master-Slave不支持链式结构，Slave只能直接连接Master。Redis的Master-Slave支持链式结构，Slave可以连接Slave，成为Slave的Slave。

下面演示一下搭建过程：

1>. 启动Master

mongod --port 2000 --master --dbpath masterdb/

2>. 启动Slave

mongod --port 2001 --slave --source 127.0.0.1:2000 --dbpath slavedb/

3>. 给Master里面导入数据，查看Master和Slave的数据。你会发现导入Master的数据同时也会在Slave中出现。

mongoimport --port 2000 -d test -c dataset dataset.json
mongo --port 2000 test

db.dataset.count()

> 25359
mongo --port 2001 test

db.dataset.count()

> 25359

4>. 试一下Master和Slave的写操作。你会发现，只有Master才可以对数据进行修改，Slave修改时候会报错。

mongo --port 2001 test

db.dataset.drop()

>  Error: drop failed: { "note" : "from execCommand", "ok" : 0, "errmsg" : "not master" }

mongoimport --port 2001 -d test -c dataset dataset.json

> Failed: error checking connected node type: no reachable servers

副本集架构（Replica Set）

为了防止单点故障就需要引副本（Replication），当发生硬件故障或者其它原因造成的宕机时，可以使用副本进行恢复，最好能够自动的故障转移（failover）。有时引入副本是为了读写分离，将读的请求分流到副本上，减轻主（Primary）的读压力。而Mongodb的Replica Set都能满足这些要求。

Replica Set的一堆mongod的实例集合，它们有着同样的数据内容。包含三类角色：

  • 主节点（Primary）

    接收所有的写请求，然后把修改同步到所有Secondary。一个Replica Set只能有一个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。默认读请求也是发到Primary节点处理的，需要转发到Secondary需要客户端修改一下连接配置。

  • 副本节点（Secondary）

    与主节点保持同样的数据集。当主节点挂掉的时候，参与选主。

  • 仲裁者（Arbiter）

    不保有数据，不参与选主，只进行选主投票。使用Arbiter可以减轻数据存储的硬件需求，Arbiter跑起来几乎没什么大的硬件资源需求，但重要的一点是，在生产环境下它和其他数据节点不要部署在同一台机器上。

注意，一个自动failover的Replica Set节点数必须为奇数，目的是选主投票的时候要有一个大多数才能进行选主决策。

应用客户端

客户端连接单个mongod和副本集的操作是相同，只需要配置好连接选项即可，比如下面是node.js连接Replica Set的方式：

mongoose.connect('mongodb://[username:password@]host1[:port1][,host2[:port2],...[,hostN[:portN]]][/[database][?options]]' [, options]);
Primary和Secondary搭建的Replica Set
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Primary和Secondary搭建的Replica Set

奇数个数据节点构成的Replica Set，下面演示精典的3个数据节点的搭建过程。

1> 启动3个数据节点，--relSet指定同一个副本集的名字

mongod --port 2001 --dbpath rs0-1 --replSet rs0

mongod --port 2002 --dbpath rs0-2 --replSet rs0

mongod --port 2003 --dbpath rs0-3 --replSet rs0

2> 连接到其中一个，配置Replica Set，同时正在执行rs.add的节点被选为Primary。开发环境中<hostname>指的是机器名，生产环境下就是机器的IP。

mongo --port 2001

rs.initiate()

rs.add("<hostname>:2002")

rs.add("<hostname>:2003")

rs.conf()

3> 连接Primary节点，导入数据成功。

mongoimport --port 2001 -d test -c dataset dataset.json

mongo --port 2001 test

db.dataset.count()

> 25359

4> 默认情况下，Secondary不能读和写。

mongo --port 2003 test

db.dataset.count()

> Error: count failed: { "note" : "from execCommand", "ok" : 0, "errmsg" : "not master" }

注意，其中Secondary宕机，不受影响，若Primary宕机，会进行重新选主：

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自动Failover
使用Arbiter搭建Replica Set

偶数个数据节点，加一个Arbiter构成的Replica Set，下面演示精典的2个数据节点加一个仲裁者的搭建过程。
特别的，生产环境中的Arbiter节点，需要修改一下配置：

journal.enabled = false

smallFiles = true
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使用Arbiter搭建Replica Set

1> 启动两个数据节点和一个Arbiter节点

mongod --port 2001 --dbpath rs0-1 --replSet rs0

mongod --port 2002 --dbpath rs0-2 --replSet rs0

mongod --port 2003 --dbpath arb --replSet rs0

2> 连接到其中一个，添加Secondary和Arbiter。当仅需要添加Aribiter的时候，只需连接当前Replica Set的Primary，然后执行rs.addArb。

mongo --port 2001

rs.initiate()

rs.add("<hostname>:2002")

rs.addArb("<hostname>:2003")

rs.conf()

数据分片架构（Sharding）

当数据量比较大的时候，我们需要把数据分片运行在不同的机器中，以降低CPU、内存和IO的压力，Sharding就是这样的技术。数据库主要由两种方式做Sharding：纵向，横向，纵向的方式就是添加更多的CPU，内存，磁盘空间等。横向就是上面说的方式，如图所示：

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MongoDB的Sharding架构：
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MongoDB的Sharding架构
MongoDB分片架构中的角色：

  • 数据分片（Shards）

    保存数据，保证数据的高可用性和一致性。可以是一个单独的mongod实例，也可以是一个副本集。在生产环境下Shard是一个Replica Set，以防止该数据片的单点故障。所有Shard中有一个PrimaryShard，里面包含未进行划分的数据集合：

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  • 查询路由（Query Routers）

    mongos的实例，客户端直接连接mongos，由mongos把读写请求路由到指定的Shard上去。一个Sharding集群，可以有一个mongos，也可以有多mongos以减轻客户端请求的压力。

  • 配置服务器（Config servers）

    保存集群的元数据（metadata），包含各个Shard的路由规则。

搭建一个有2个shard的集群

1> 启动两个数据分片节点。在此仅演示单个mongod的方式，Replica Set类似。

mongod --port 2001 --shardsvr --dbpath shard1/

mongod --port 2002 --shardsvr --dbpath shard2/

2> 启动配置服务器

mongod --port 3001 --dbpath cfg1/

mongod --port 3002 --dbpath cfg2/

mongod --port 3003 --dbpath cfg3/

3> 启动查询路由mongos服务器

mongos --port 5000 --configdb 127.0.0.1:3001,127.0.0.1:3002,127.0.0.1:3003

4> 连接mongos，为集群添加数据分片节点。

mongo --port 5000 amdmin

sh.addShard("127.0.0.1:2001")

sh.addShard("127.0.0.1:2002")

如果Shard是Replica Set，添加Shard的命令：

sh.addShard("rsname/host1:port,host2:port,...")

rsname - 副本集的名字

5> 可以连接mongos进行数据操作了。

mongo --port 5000 test

mongoimport.exe --port 5000 -d test dataset.json

> 25359

`

数据的备份和恢复

MongodDB的备份有多种方式，这里只简单介绍一下mongodump和mongorestore的用法。

1> 备份和恢复所有db

mongodump -h IP --port PORT -o BACKUPPATH

mongorestore -h IP --port PORT BACKUPPATH

2> 备份和恢复指定db

mongodump -h IP --port PORT -d DBNAME -o BACKUPPATH

mongorestore -h IP --port PORT  -d DBNAME BACKUPPATH

mongorestore -h IP --port PORT --drop -d DBNAME BACKUPPATH

3> 备份和恢复指定collection

mongodump -h IP --port PORT -d DBNAME -c COLLECTION -o xxx.bson

mongorestore -h IP --port PORT  -d DBNAME -c COLLECTION xxx.bson

mongorestore -h IP --port PORT --drop -d DBNAME -c COLLECTION xxx.bson

小结

MongoDB的集群能力还是很强的，搭建还算是简单。最关键的是要明白上面提到的3种架构的原理，才能用的得心应手。当然不限于MongoDB，或许其他数据库也多多少少支持类似的架构。

参考资料

转自

高可用的MongoDB集群 - 简书
http://www.jianshu.com/p/2825a66d6aed

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