在大数据的时代，传统的关系型数据库要能更高的服务必须要解决高并发读写、海量数据高效存储、高可扩展性和高可用性这些难题。不过就是因为这些问题Nosql诞生了。
NOSQL有这些优势：
大数据量，可以通过廉价服务器存储大量的数据，轻松摆脱传统mysql单表存储量级限制。
高扩展性，Nosql去掉了关系数据库的关系型特性，很容易横向扩展，摆脱了以往老是纵向扩展的诟病。
高性能，Nosql通过简单的key-value方式获取数据，非常快速。还有NoSQL的Cache是记录级的，是一种细粒度的Cache，所以NoSQL在这个层面上来说就要性能高很多。
灵活的数据模型，NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里，增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表，增加字段简直就是一个噩梦。
高可用，NoSQL在不太影响性能的情况，就可以方便的实现高可用的架构。比如mongodb通过mongos、mongo分片就可以快速配置出高可用配置。
在nosql数据库里，大部分的查询都是键值对（key、value）的方式。MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中最像关系数据库的。支持类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。所以这个非常方便，我们可以用sql操作MongoDB，从关系型数据库迁移过来，开发人员学习成本会大大减少。如果再对底层的sql API做一层封装，开发基本可以感觉不到mongodb和关系型数据库的区别。同样MongoDB也是号称自己能够快速搭建一个高可用可扩展的的分布式集群，网上有很多搭建的文章，在我们搭建的时候还需要查找修改很多东西，所以把自己实战的步骤记录下来以备忘。我们看看如何一步一步搭建这个东东。
一、mongodb单实例。这种配置只适合简易开发时使用，生产使用不行，因为单节点挂掉整个数据业务全挂，如下图。
虽然不能生产使用，但这个模式可以快速搭建启动，并且能够用mongodb的命令操作数据库。下面列出在linux下安装单节点mongodb的步骤
1、建立mongodb测试文件夹
| 12345678 | #存放整个mongodb文件mkdir -p /data/mongodbtest/single #存放mongodb数据文件mkdir -p /data/mongodbtest/single/data #进入mongodb文件夹cd /data/mongodbtest/single |
2、下载mongodb的安装程序包
| 1234567 | wgethttp://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.4.6.tgz #解压下载的压缩包 tarxvzfmongodb-linux-x86_64-2.4.6.tgz #进入mongodb程序执行文件夹cdmongodb-linux-x86_64-2.4.6/bin/ |
3、启动单实例mongodb
| 1 | mongod --dbpath /data/mongodbtest/single/data |
输出日志如下，成功！
[initandlisten] db version v2.4.6
……..
[initandlisten] waiting for connections on port 27017
[websvr] admin web console waiting for connections on port 28017
mongodb默认自带提供了web访问接口，通过 IP + 端口的形式可以访问。
http://192.168.0.1:28017/
二、主从模式。使用mysql数据库时大家广泛用到，采用双机备份后主节点挂掉了后从节点可以接替主机继续服务。所以这种模式比单节点的高可用性要好很多。
下面看一下怎么一步步搭建一个mongodb的主从复制节点：
- 1、准备两台机器 192.168.0.1 和 192.168.0.2。 192.168.0.1 当作主节点， 192.168.0.2作为从节点。
- 2、分别下载mongodb安装程序包。在192.168.0.1上建立文件夹 /data/mongodbtest/master，192.168.0.2建立文件夹/data/mongodbtest/slave。
- 3、在192.168.0.1启动mongodb主节点程序。注意后面的这个 “ –master ”参数，标示主节点。mongod –dbpath /data/mongodbtest/master –master
输出日志如下，成功！
[initandlisten] MongoDB starting : pid=18285 port=27017 dbpath=/data/mongodbtest/master master=1
#日志显示主节点参数
[initandlisten] options: { dbpath: “/data/mongodbtest/master”, master: true }
……..
[initandlisten] waiting for connections on port 27017
4、在192.168.0.2启动mongodb从节点程序。关键配置，指定主节点ip地址和端口 –source 192.168.0.1:27017 和 标示从节点 –source 参数。
mongod –dbpath /data/mongodbtest/slave –slave –source 192.168.0.1:27017
输出日志如下，成功！
[initandlisten] MongoDB starting : pid=17888 port=27017 dbpath=/data/mongodbtest/slave slave=1
……..
#日志显示从节点参数
[initandlisten] options: { dbpath: “/data/mongodbtest/slave”, slave: true, source: “192.168.0.1:27017″ }
……..
[initandlisten] waiting for connections on port 27017
#日志显示从节点 从主节点同步复制数据
[replslave] repl: from host:192.168.0.1:27017
5、测试主从复制。
在主节点上连接到终端：
| 1234567891011 | mongo127.0.0.1 #建立test 数据库。usetest; 往testdb表插入数据。>db.testdb.insert({"test1":"testval1"}) 查询testdb数据看看是否成功。>db.testdb.find();{"_id":ObjectId("5284e5cb1f4eb215b2ecc463"),"test1":"testval1"} |
可以看到主机的同步日志
[initandlisten] connection accepted from 192.168.0.2:37285 #3 (2 connections now open)
[slaveTracking] update local.slaves query: { _id: ObjectId(’5284e6268ed115d6238bdb39′), config: { host: “192.168.0.2:35271″, upgradeNeeded: true }, ns: “local.oplog.$main” } update: { $set: { syncedTo: Timestamp 1384441570000|1 } } nscanned:1 nupdated:1 fastmod:1 keyUpdates:0 locks(micros) w:132015 132ms
检查从主机的数据。
mongo 127.0.0.1
查看当前数据库。
| 1234567 | > show dbs; local 0.203125GB test 0.203125GB use test;db.testdb.find();{ "_id" : ObjectId("5284e5cb1f4eb215b2ecc463"), "test1" : "testval1" } |
查询后数据已经同步过来了。再看看日志，发现从主机确实从主机同步了数据。
| 12 | ThuNov1423:05:13[replslave]repl: checkpointapplied15operationsThuNov1423:05:13[replslave]repl: syncedTo:Nov1423:08:105284e75a:1 |
查看服务状态
| 12345 | > db.printReplicationInfo(); this is a slave, printing slave replication info. source: 192.168.0.1:27017 syncedTo: Sun Nov 17 2013 16:04:02 GMT+0800 (CST) = -54 secs ago (-0.01hrs) |
到此主从结构的mongodb搭建好了。
故障转移测试，现在两台服务器如果主服务器挂掉了，从服务器可以正常运转吗？
- a、先测试下从服务器可以当成主服务器吗，也就是往从服务器里写能够同步主服务器吗？ 在192.168.0.2上连接mongodb。
| 123 | mongo127.0.0.1:27017>db.testdb.insert({"test3":"testval3"});notmaster |
- 可以看到 mongodb的从节点是不能提供写操作的，只能提供读操作。
b、如果从服务器挂掉，主服务器还可以提供服务。如果主服务器挂掉了从服务器能否自动变为可写。
测试一下！
先杀掉原来的mongodb主服务器。
| 1 | kill -3 `ps -ef|grep mongod|grep -v grep|awk '{print $2}'` |
测试从服务器能否可写。在192.168.0.2上连接mongodb测试。
| 12 | >db.testdb.insert({"test3":"testval3"});notmaster |
看起来从服务器没有自动接替主服务器的功能，只有手工处理了！
停止从服务器，在原数据文件启动并添加主服务器标示。
| 1 | mongod --dbpath /data/mongodbtest/slave --master |
等到启动成功（时间有点长）。在192.168.0.2 上 连接
| 1 | mongo192.168.0.2:27017 |
。
| 123 | > db.testdb.find();{ "_id" : ObjectId("5288629e9b0318be4b20bd4c"), "test1" : "testval1" }{ "_id" : ObjectId("528862d69b0318be4b20bd4d"), "test2" : "testval2" } |
成功！
多个从节点。现在只是一个数据库服务器又提供写又提供读，机器承载会出现瓶颈。大家还记得mysql里的读写分离吗？把20%的写放到主节点，80%的读放到从节点分摊了减少了服务器的负载。但是大部分应用都是读操作带来的压力，一个从节点压力负载不了，可以把一个从节点变成多个节点。那mongodb的一主多从可以支持吗？答案是肯定的。
为了方便测试，在192.168.0.2上再建立一个文件夹 /data/mongodbtest/slave1 作为另一个slave服务器。
启动slave2服务，
| 1 | mongod --dbpath/data/mongodbtest/slave1--slave --port27017--source192.168.0.1:27017。 |
成功启动后通过mongodb连接测试：
| 123 | >db.testdb.find();{"_id":ObjectId("5288629e9b0318be4b20bd4c"),"test1":"testval1"}{"_id":ObjectId("528862d69b0318be4b20bd4d"),"test2":"testval2"} |
搭建了这套主从复制系统是不是就很稳健了，其实不然。。。看看这几个问题？
- 主节点挂了能否自动切换连接？目前需要手工切换。
- 主节点的写压力过大如何解决？
- 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝，从节点压力会不会过大？
- 就算对从节点路由实施路由访问策略能否做到自动扩展？
还有这么多问题，有其他解决方案吗？下一篇接着弄。
参考：
NoSQL开篇——为什么要使用NoSQL http://www.infoq.com/cn/news/2011/01/nosql-why/
mongodb手册 http://cn.docs.mongodb.org/manual/single/
高可用性即HA（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。
高可用集群的解决方案
计算机系统的高可用在不同的层面上有不同的表现：
（1）网络高可用
由于网络存储的快速发展，网络冗余技术被不断提升，提高IT系统的高可用性的关键应用就是网络高可用性，网络高可用性与网络高可靠性是有区别的，网络高可用性是通过匹配冗余的网络设备实现网络设备的冗余，达到高可用的目的。
比如冗余的交换机，冗余的路由器等
（2）服务器高可用
服务器高可用主要使用的是服务器集群软件或高可用软件来实现。
（3）存储高可用
使用软件或硬件技术实现存储的高度可用性。其主要技术指标是存储切换功能，数据复制功能，数据快照功能等。当一台存储出现故障时，另一台备用的存储可以快速切换，达一存储不停机的目的。
MongoDB的高可用集群配置
高可用集群，即High Availability Cluster，简称HA Cluster。
集群（cluster）就是一组计算机，它们作为一个整体向用户提供一组网络资源。
这些单个的计算机系统 就是集群的节点（node）。
搭建高可用集群需要合理的配置多台计算机之间的角色，数据恢复，一致性等，主要有以下几种方式：
（1）主从方式 （非对称方式）
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。
（2）双机双工方式（互备互援）
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。
（3）集群工作方式（多服务器互备方式）
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。
MongoDB集群配置的几种方案也遵循了这几种解决办法。
Master-Slave主从结构
主从架构一般用于备份或者做读写分离。一般有一主一从设计和一主多从设计。
由两种角色构成：
（1）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。
（2）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。
Relica Set副本集方式
Mongodb的Replica Set即副本集方式主要有两个目的，一个是数据冗余做故障恢复使用，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。
另一个是做读写分离，读的请求分流到副本上，减轻主（Primary）的读压力。
1.Primary和Secondary搭建的Replica Set
Replica Set是mongod的实例集合，它们有着同样的数据内容。包含三类角色：
（1）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Primary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。
（2）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。
（3）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。
（4）选主过程
其中Secondary宕机，不受影响，若Primary宕机，会进行重新选主：
2.使用Arbiter搭建Replica Set
偶数个数据节点，加一个Arbiter构成的Replica Set方式：
Sharding分片技术
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就是数据库分片技术。
MongoDB分片技术类似MySQL的水平切分和垂直切分，数据库主要由两种方式做Sharding：垂直扩展和横向切分。
垂直扩展的方式就是进行集群扩展，添加更多的CPU，内存，磁盘空间等。
横向切分则是通过数据分片的方式，通过集群统一提供服务：
（1）MongoDB的Sharding架构
（2）MongoDB分片架构中的角色
A.数据分片（Shards）
用来保存数据，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一般是一个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：
B.查询路由（Query Routers）
路由就是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。
C.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。