MongoDB 分片的原理、搭建、应用

一、概念：

分片（sharding）是指将数据库拆分，将其分散在不同的机器上的过程。将数据分散到不同的机器上，不需要功能强大的服务器就可以存储更多的数据和处理更大的负载。基本思想就是将集合切成小块，这些块分散到若干片里，每个片只负责总数据的一部分，最后通过一个均衡器来对各个分片进行均衡（数据迁移）。通过一个名为mongos的路由进程进行操作，mongos知道数据和片的对应关系（通过配置服务器）。大部分使用场景都是解决磁盘空间的问题，对于写入有可能会变差（+++里面的说明+++），查询则尽量避免跨分片查询。使用分片的时机：

1，机器的磁盘不够用了。使用分片解决磁盘空间的问题。
2，单个mongod已经不能满足写数据的性能要求。通过分片让写压力分散到各个分片上面，使用分片服务器自身的资源。
3，想把大量数据放到内存里提高性能。和上面一样，通过分片使用分片服务器自身的资源。

二、部署安装：前提是安装了mongodb（本文用3.0测试）

在搭建分片之前，先了解下分片中各个角色的作用。

① 配置服务器。是一个独立的mongod进程，保存集群和分片的元数据，即各分片包含了哪些数据的信息。最先开始建立，启用日志功能。像启动普通的mongod一样启动配置服务器，指定configsvr选项。不需要太多的空间和资源，配置服务器的1KB空间相当于真是数据的200MB。保存的只是数据的分布表。当服务不可用，则变成只读，无法分块、迁移数据。
② 路由服务器。即mongos，起到一个路由的功能，供程序连接。本身不保存数据，在启动时从配置服务器加载集群信息，开启mongos进程需要知道配置服务器的地址，指定configdb选项。
③ 分片服务器。是一个独立普通的mongod进程，保存数据信息。可以是一个副本集也可以是单独的一台服务器。

部署环境：3台机子

A：配置(3)、路由1、分片1；

B：分片2，路由2；

C：分片3

在部署之前先明白片键的意义，一个好的片键对分片至关重要。片键必须是一个索引，数据根据这个片键进行拆分分散。通过sh.shardCollection加会自动创建索引。一个自增的片键对写入和数据均匀分布就不是很好，因为自增的片键总会在一个分片上写入，后续达到某个阀值可能会写到别的分片。但是按照片键查询会非常高效。随机片键对数据的均匀分布效果很好。注意尽量避免在多个分片上进行查询。在所有分片上查询，mongos会对结果进行归并排序。

启动上面这些服务，因为在后台运行，所以用配置文件启动，配置文件说明。

1）配置服务器的启动。(A上开启3个，Port：20000、21000、22000)

配置服务器是一个普通的mongod进程，所以只需要新开一个实例即可。配置服务器必须开启1个或则3个，开启2个则会报错：

BadValue need either 1 or 3 configdbs

因为要放到后台用用配置文件启动，需要修改配置文件：

/etc/mongod_20000.conf

#数据目录
dbpath=/usr/local/config/
#日志文件
logpath=/var/log/mongodb/mongodb_config.log
#日志追加
logappend=true
#端口
port = 20000
#最大连接数
maxConns = 50
pidfilepath = /var/run/mongo_20000.pid
#日志,redo log
journal = true
#刷写提交机制
journalCommitInterval = 200
#守护进程模式
fork = true
#刷写数据到日志的频率
syncdelay = 60
#storageEngine = wiredTiger
#操作日志,单位M
oplogSize = 1000
#命名空间的文件大小,默认16M，最大2G。
nssize = 16
noauth = true
unixSocketPrefix = /tmp
configsvr = true

/etc/mongod_21000.conf

数据目录
dbpath=/usr/local/config1/
#日志文件
logpath=/var/log/mongodb/mongodb_config1.log
#日志追加
logappend=true
#端口
port = 21000
#最大连接数
maxConns = 50
pidfilepath = /var/run/mongo_21000.pid
#日志,redo log
journal = true
#刷写提交机制
journalCommitInterval = 200
#守护进程模式
fork = true
#刷写数据到日志的频率
syncdelay = 60
#storageEngine = wiredTiger
#操作日志,单位M
oplogSize = 1000
#命名空间的文件大小,默认16M，最大2G。
nssize = 16
noauth = true
unixSocketPrefix = /tmp
configsvr = true

开启配置服务器：

root@mongo1:~# mongod -f /etc/mongod_20000.conf
about to fork child process, waiting until server is ready for connections.
forked process: 8545
child process started successfully, parent exitingroot@mongo1:~# mongod -f /etc/mongod_21000.conf
about to fork child process, waiting until server is ready for connections.
forked process: 8595
child process started successfully, parent exiting

同理再起一个22000端口的配置服务器。

View Code

2）路由服务器的启动。(A、B上各开启1个，Port：30000)

路由服务器不保存数据，把日志记录一下即可。

# mongos#日志文件
logpath=/var/log/mongodb/mongodb_route.log
#日志追加
logappend=true
#端口
port = 30000
#最大连接数
maxConns = 100
#绑定地址
#bind_ip=192.168.200.*,...,pidfilepath = /var/run/mongo_30000.pidconfigdb=192.168.200.A:20000,192.168.200.A:21000,192.168.200.A:22000  #必须是1个或则3个配置 。

#configdb=127.0.0.1:20000  #报错

#守护进程模式 fork = true

其中最重要的参数是configdb，不能在其后面带的配置服务器的地址写成localhost或则127.0.0.1，需要设置成其他分片也能访问的地址，即192.168.200.A:20000/21000/22000。否则在addshard的时候会报错：

{
"ok" : 0,
"errmsg" : "can't use localhost as a shard since all shards need to communicate. either use all shards and configdbs in localhost or all in actual IPs  host: 172.16.5.104:20000 isLocalHost:0"
}

开启mongos：

root@mongo1:~# mongos -f /etc/mongod_30000.conf
2015-07-10T14:42:58.741+0800 W SHARDING running with 1 config server should be done only for testing purposes and is not recommended for production
about to fork child process, waiting until server is ready for connections.
forked process: 8965
child process started successfully, parent exiting

3）分片服务器的启动：

就是一个普通的mongod进程：

root@mongo1:~# mongod -f /etc/mongod_40000.conf
note: noprealloc may hurt performance in many applications
about to fork child process, waiting until server is ready for connections.
forked process: 9020
child process started successfully, parent exiting

A服务器上面的服务开启完毕

root@mongo1:~# ps -ef | grep mongo
root      9020     1  0 14:47 ?        00:00:06 mongod -f /etc/mongod_40000.conf
root      9990     1  0 15:14 ?        00:00:02 mongod -f /etc/mongod_20000.conf
root     10004     1  0 15:14 ?        00:00:01 mongod -f /etc/mongod_21000.conf
root     10076     1  0 15:20 ?        00:00:00 mongod -f /etc/mongod_22000.conf
root     10096     1  0 15:20 ?        00:00:00 mongos -f /etc/mongod_30000.conf

按照上面的方法再到B上开启分片服务和路由服务(配置文件一样)，以及在C上开启分片服务。到此分片的配置服务器、路由服务器、分片服务器都已经部署完成。

三、配置分片：下面的操作都是在mongodb的命令行里执行

1）添加分片：sh.addShard("IP:Port")

登陆路由服务器mongos 操作：

root@mongo1:~# mongo --port=30000
MongoDB shell version: 3.0.4
connecting to: 127.0.0.1:30000/test
mongos>

添加分片：

mongos> sh.status()    #查看集群的信息
--- Sharding Status --- sharding version: {"_id" : 1,"minCompatibleVersion" : 5,"currentVersion" : 6,"clusterId" : ObjectId("559f72470f93270ba60b26c6")
}shards:balancer:Currently enabled:  yesCurrently running:  noFailed balancer rounds in last 5 attempts:  0Migration Results for the last 24 hours: No recent migrationsdatabases:{  "_id" : "admin",  "partitioned" : false,  "primary" : "config" }mongos> sh.addShard("192.168.200.A:40000") #添加分片
{ "shardAdded" : "shard0000", "ok" : 1 }
mongos> sh.addShard("192.168.200.B:40000") #添加分片
{ "shardAdded" : "shard0001", "ok" : 1 }
mongos> sh.addShard("192.168.200.C:40000") #添加分片
{ "shardAdded" : "shard0002", "ok" : 1 }mongos> sh.status()    #查看集群信息
--- Sharding Status --- sharding version: {"_id" : 1,"minCompatibleVersion" : 5,"currentVersion" : 6,"clusterId" : ObjectId("559f72470f93270ba60b26c6")
}shards:  #分片信息{  "_id" : "shard0000",  "host" : "192.168.200.A:40000" }{  "_id" : "shard0001",  "host" : "192.168.200.B:40000" }{  "_id" : "shard0002",  "host" : "192.168.200.C:40000" }balancer:Currently enabled:  yesCurrently running:  noFailed balancer rounds in last 5 attempts:  0Migration Results for the last 24 hours: No recent migrationsdatabases:{  "_id" : "admin",  "partitioned" : false,  "primary" : "config" }

2）开启分片功能：sh.enableSharding("库名")、sh.shardCollection("库名.集合名",{"key":1})

mongos> sh.enableSharding("dba")  #首先对数据库启用分片
{ "ok" : 1 }
mongos> sh.status()               #查看分片信息
--- Sharding Status ---......databases:{  "_id" : "admin",  "partitioned" : false,  "primary" : "config" }{  "_id" : "test",  "partitioned" : false,  "primary" : "shard0000" }{  "_id" : "dba",  "partitioned" : true,  "primary" : "shard0000" }mongos> sh.shardCollection("dba.account",{"name":1})    #再对集合进行分片，name字段是片键。片键的选择：利于分块、分散写请求、查询数据。
{ "collectionsharded" : "dba.account", "ok" : 1 }
mongos> sh.status()
--- Sharding Status ---...shards:{  "_id" : "shard0000",  "host" : "192.168.200.51:40000" }{  "_id" : "shard0001",  "host" : "192.168.200.52:40000" }{  "_id" : "shard0002",  "host" : "192.168.200.53:40000" }
...databases:{  "_id" : "admin",  "partitioned" : false,  "primary" : "config" }{  "_id" : "test",  "partitioned" : false,  "primary" : "shard0000" }
    {  "_id" : "dba",  "partitioned" : true,  "primary" : "shard0000" }  #库dba.accountshard key: { "name" : 1 }                                    #集合chunks:shard0000    1{ "name" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "name" : { "$maxKey" : 1 } } on : shard0000 Timestamp(1, 0)

上面加粗部分表示分片信息已经配置完成。要是出现：

too many chunks to print, use verbose if you want to force print

想要看到详细的信息则需要执行：

mongos> sh.status({"verbose":1})
或则
mongos> db.printShardingStatus("vvvv")
或则
mongos> printShardingStatus(db.getSisterDB("config"),1)

四、测试：对dba库的account集合进行测试，随机写入，查看是否分散到3个分片中。

判断是否为shard：db.runCommand({isdbgrid:1})

mongos> db.runCommand({isdbgrid:1})
{ "isdbgrid" : 1, "hostname" : "mongo3c", "ok" : 1 }

通过一个python脚本进行随机写入：分别向A、B 2个mongos各写入10万条记录。

View Code

查看是否分片：db.collection.stats()

mongos> db.account.stats() #查看集合的分布情况
......"shards" : {"shard0000" : {"ns" : "dba.account","count" : 89710,"size" : 10047520,
......"shard0001" : {"ns" : "dba.account","count" : 19273,"size" : 2158576,
......"shard0002" : {"ns" : "dba.account","count" : 91017,"size" : 10193904,
......

上面加粗部分为集合的基本信息，可以看到分片成功，各个分片都有数据(count)。到此MongoDB分片集群搭建成功。

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感兴趣的同学可以看下面这个比较有趣的现象：

#在写之前分片的基本信息：
mongos> sh.status()
--- Sharding Status ---
...
...databases:{  "_id" : "admin",  "partitioned" : false,  "primary" : "config" }{  "_id" : "test",  "partitioned" : false,  "primary" : "shard0000" }{  "_id" : "dba",  "partitioned" : true,  "primary" : "shard0000" }dba.accountshard key: { "name" : 1 }chunks:shard0000    1{ "name" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "name" : { "$maxKey" : 1 } } on : shard0000 Timestamp(1, 0)   #可以看到这里片键的写入，都是写在shard0000里面的。

#在写期间的分片基本信息：
mongos> sh.status()
--- Sharding Status ---
...
...databases:{  "_id" : "admin",  "partitioned" : false,  "primary" : "config" }{  "_id" : "test",  "partitioned" : false,  "primary" : "shard0000" }{  "_id" : "dba",  "partitioned" : true,  "primary" : "shard0000" }dba.accountshard key: { "name" : 1 }
            chunks:          #数据块分布shard0000    1shard0001    1shard0002    1{ "name" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "name" : "5yyfY8mmR5HyhGJ" } on : shard0001 Timestamp(2, 0) { "name" : "5yyfY8mmR5HyhGJ" } -->> { "name" : "woQAv99Pq1FVoMX" } on : shard0002 Timestamp(3, 0) { "name" : "woQAv99Pq1FVoMX" } -->> { "name" : { "$maxKey" : 1 } } on : shard0000 Timestamp(3, 1)   #可以看到片键写入的基本分布

#在写完成后的基本信息：
mongos> sh.status()
--- Sharding Status ---
...
...databases:{  "_id" : "admin",  "partitioned" : false,  "primary" : "config" }{  "_id" : "test",  "partitioned" : false,  "primary" : "shard0000" }{  "_id" : "dba",  "partitioned" : true,  "primary" : "shard0000" }dba.accountshard key: { "name" : 1 }chunks:          #数据块分布shard0000    2shard0001    1shard0002    2{ "name" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "name" : "5yyfY8mmR5HyhGJ" } on : shard0001 Timestamp(2, 0) { "name" : "5yyfY8mmR5HyhGJ" } -->> { "name" : "UavMbMlfszZOFrz" } on : shard0000 Timestamp(4, 0) { "name" : "UavMbMlfszZOFrz" } -->> { "name" : "t9LyVSNXDmf6esP" } on : shard0002 Timestamp(4, 1) { "name" : "t9LyVSNXDmf6esP" } -->> { "name" : "woQAv99Pq1FVoMX" } on : shard0002 Timestamp(3, 4) { "name" : "woQAv99Pq1FVoMX" } -->> { "name" : { "$maxKey" : 1 } } on : shard0000 Timestamp(3, 1)  #最后片键写入的分布

上面加粗的信息对比上看到，本来在每个分片上都只有一个块，最后在shard0000、shard0002上有2个块，被拆分了。shard0001不变。这是因为mongos在收到写请求的时候，会检查当前块的拆分阀值点。到达该阀值的时候，会向分片发起一个拆分的请求。例子中shard0000和shard0002里的块被拆分了。分片内的数据进行了迁移（有一定的消耗），最后通过一个均衡器来对数据进行转移分配。所以在写入途中要是看到一个分片中集合的数量变小也是正常的。

balancer:  #均衡器Currently enabled:  yesCurrently running:  yes   #正在转移Balancer lock taken at Fri Jul 10 2015 22:57:27 GMT+0800 (CST) by mongo2:30000:1436540125:1804289383:Balancer:846930886

均衡器：均衡器负责数据迁移，周期性的检查分片是否存在不均衡，如果不存在则会开始块的迁移，config.locks集合里的state表示均衡器是否找正在运行，0表示非活动状态，2表示正在均衡。均衡迁移数据的过程会增加系统的负载：目标分片必须查询源分片的所有文档，将文档插入目标分片中，再清除源分片的数据。可以关闭均衡器（不建议）：关闭会导致各分片数据分布不均衡，磁盘空间得不到有效的利用。

mongos> sh.setBalancerState(false)  #关闭自动均衡器，手动均衡，打开：sh.setBalancerState(true)
mongos> db.settings.find()          #查看均衡器状态
{ "_id" : "balancer", "stopped" : true }

可以为均衡器设置一个均衡时间窗口：activeWindow

mongos> db.settings.update({"_id":"balancer"},{"$set":{"activeWindow":{"start":"08:00","stop":"02:00"}}},true)
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
mongos> db.settings.find({"_id":"balancer"})
{ "_id" : "balancer", "stopped" : false, "activeWindow" : { "start" : "08:00", "stop" : "02:00" } }

上面说明：均衡只会在早上8点到凌晨2点进行均衡操作。均衡器是以块的数量作为迁移指标，而非数据大小，块的大小默认是64M，可以修改:(config.settings)

mongos> db.settings.find()
{ "_id" : "chunksize", "value" : 64 }
mongos> db.settings.save({"_id":"chunksize","value":32})
WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
mongos> db.settings.find()
{ "_id" : "chunksize", "value" : 32 }

上面把块的默认大小改成了32M，除了通过均衡器自动迁移外，还可以手动迁移数据：sh.moveChunk("db.collection",{块地址},"新片名称")

mongos> db.chunks.find({"_id" : "abc.account-name_\"wPeFnJEvendSTbH\""}).pretty() #先到config.chunks上任意找一个块
{"_id" : "abc.account-name_\"wPeFnJEvendSTbH\"","lastmod" : Timestamp(3, 1),"lastmodEpoch" : ObjectId("55a52ff1fdd9a605a0371327"),"ns" : "abc.account","min" : {"name" : "wPeFnJEvendSTbH"              #被移动的块},"max" : {"name" : { "$maxKey" : 1 }},"shard" : "shard0000"                       #原先所在的分片
}
mongos> sh.moveChunk("abc.account",{"name" : "wPeFnJEvendSTbH"},"mablevi")  #把abc.account集合中包含name(片键)为""的快迁移到mablevi分片中
{ "millis" : 6800, "ok" : 1 }
mongos> db.chunks.find({"_id" : "abc.account-name_\"wPeFnJEvendSTbH\""}).pretty()
{"_id" : "abc.account-name_\"wPeFnJEvendSTbH\"","lastmod" : Timestamp(5, 0),"lastmodEpoch" : ObjectId("55a52ff1fdd9a605a0371327"),"ns" : "abc.account","min" : {"name" : "wPeFnJEvendSTbH"},"max" : {"name" : { "$maxKey" : 1 }},"shard" : "mablevi"                        #已被迁移到新片
}

上面是手动移动数据的操作，数据被移动。要是块超出了64M限制【原因是片键没选好(日期、状态值等)，导致一个块无限增大】，则无法进行自动均衡，无法分块。有2个办法：1是加大块的大小(setting)，2是拆分sh.splitAt()（推荐）。

所以要是遇到分片写入比单点写入慢就是因为分片路由服务（mongos）需要维护元数据、数据迁移、路由开销等。

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五、高可用：Sharding+Replset

上面的分片都是单点的，要是一个分片坏了，则数据会丢失，利用之前减少的副本集，能否把副本集加入到分片中？下面就来说明下。

1）添加副本集分片服务器（mmm副本集名称）：这里测试就只对一个分片加副本集，要实现完全的高可用就需要对所有分片加副本集，避免单点故障

一个普通的副本集：

View Code

现在需要把这个副本集加入到分片中：

mongos> sh.addShard("mmm/192.168.200.25:27017,192.168.200.245:27017,192.168.200.245:37017") #加入副本集分片
{ "shardAdded" : "mmm", "ok" : 1 }mongos> sh.status()
--- Sharding Status ---
......shards:{  "_id" : "mmm",  "host" : "mmm/192.168.200.245:27017,192.168.200.245:37017,192.168.200.25:27017" }
    {  "_id" : "shard0000",  "host" : "192.168.200.51:40000" }{  "_id" : "shard0001",  "host" : "192.168.200.52:40000" }{  "_id" : "shard0002",  "host" : "192.168.200.53:40000" }balancer:Currently enabled:  yesCurrently running:  noFailed balancer rounds in last 5 attempts:  0Migration Results for the last 24 hours: 4 : Successdatabases:{  "_id" : "admin",  "partitioned" : false,  "primary" : "config" }{  "_id" : "test",  "partitioned" : false,  "primary" : "shard0000" }{  "_id" : "dba",  "partitioned" : true,  "primary" : "shard0000" }dba.accountshard key: { "name" : 1 }chunks:mmm    1shard0000    1shard0001    1shard0002    2{ "name" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "name" : "5yyfY8mmR5HyhGJ" } on : shard0001 Timestamp(2, 0) { "name" : "5yyfY8mmR5HyhGJ" } -->> { "name" : "UavMbMlfszZOFrz" } on : mmm Timestamp(5, 0) { "name" : "UavMbMlfszZOFrz" } -->> { "name" : "t9LyVSNXDmf6esP" } on : shard0002 Timestamp(4, 1) { "name" : "t9LyVSNXDmf6esP" } -->> { "name" : "woQAv99Pq1FVoMX" } on : shard0002 Timestamp(3, 4) { "name" : "woQAv99Pq1FVoMX" } -->> { "name" : { "$maxKey" : 1 } } on : shard0000 Timestamp(5, 1) {  "_id" : "abc",  "partitioned" : false,  "primary" : "shard0000" }   #未设置分片

上面加粗部分表示副本集分片已经成功加入，并且新加入的分片会分到已有的分片数据。

mongos> db.account.stats()
...
..."shards" : {"mmm" : {"ns" : "dba.account","count" : 7723,        #后加入的分片得到了数据"size" : 741408,"avgObjSize" : 96,"storageSize" : 2793472,"numExtents" : 5,"nindexes" : 2,"lastExtentSize" : 2097152,"paddingFactor" : 1,"systemFlags" : 1,"userFlags" : 0,"totalIndexSize" : 719488,"indexSizes" : {"_id_" : 343392,"name_1" : 376096},"ok" : 1},
...
...

2）继续用python脚本写数据，填充到副本集中

由于之前的副本集是比较老的版本（2.4），所以在写入副本集分片的时候报错：

mongos> db.account.insert({"name":"UavMbMlfsz1OFrz"})
WriteResult({"nInserted" : 0,"writeError" : {"code" : 83,"errmsg" : "write results unavailable from 192.168.200.25:27017 :: caused by :: Location28563 cannot send batch write operation to server 192.168.200.25:27017 (192.168.200.25)"}
})

太混蛋了，错误提示不太人性化，搞了半天。所以说版本一致性还是很重要的。现在重新开了一个副本集：

View Code

把之前的副本集分片删除了，如何删除见下面3）。

新的副本集加入分片中：

mongos> sh.addShard("mablevi/192.168.200.53:50000,192.168.200.53:50001,192.168.200.53:50002")
{ "shardAdded" : "mablevi", "ok" : 1 }mongos> sh.status()
--- Sharding Status ---
...
...shards:{  "_id" : "mablevi",  "host" : "mablevi/192.168.200.53:50000,192.168.200.53:50001,192.168.200.53:50002" }{  "_id" : "shard0000",  "host" : "192.168.200.51:40000" }{  "_id" : "shard0001",  "host" : "192.168.200.52:40000" }{  "_id" : "shard0002",  "host" : "192.168.200.53:40000" }
...
...dba.accountshard key: { "name" : 1 }chunks:mablevi    1shard0000    1shard0001    1shard0002    2{ "name" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "name" : "5yyfY8mmR5HyhGJ" } on : shard0001 Timestamp(2, 0)  { "name" : "5yyfY8mmR5HyhGJ" } -->> { "name" : "UavMbMlfszZOFrz" } on : mablevi Timestamp(9, 0) #新加入的分片得到数据{ "name" : "UavMbMlfszZOFrz" } -->> { "name" : "t9LyVSNXDmf6esP" } on : shard0002 Timestamp(4, 1) { "name" : "t9LyVSNXDmf6esP" } -->> { "name" : "woQAv99Pq1FVoMX" } on : shard0002 Timestamp(3, 4) { "name" : "woQAv99Pq1FVoMX" } -->> { "name" : { "$maxKey" : 1 } } on : shard0000 Timestamp(9, 1) {  "_id" : "abc",  "partitioned" : false,  "primary" : "shard0000" }{  "_id" : "mablevi",  "partitioned" : false,  "primary" : "shard0001" }

继续用python写入操作：

mongos> db.account.stats()
{
......"shards" : {"mablevi" : {"ns" : "dba.account","count" : 47240,"size" : 5290880,
......

副本集的分片被写入了47240条记录。此时把副本集分片的Primary shutdown掉，再查看：

mongos> db.account.stats()
{"sharded" : true,"code" : 13639,"ok" : 0,"errmsg" : "exception: can't connect to new replica set master [192.168.200.53:50000], err: couldn't connect to server 192.168.200.53:50000 (192.168.200.53), connection attempt failed"  #由于副本集的Primary被shutdown之后，选举新主还是要几秒的时间，期间数据不能访问，导致分片数据也不能访问
}
mongos> db.account.stats()
...
..."shards" : {"mablevi" : {"ns" : "dba.account","count" : 47240,       #副本集新主选举完毕之后，分片数据访问正常。数据没有丢失，高可用得到了实现。"size" : 5290880,
...
...

要是让副本集分片只剩下一台（Secondary），则分片会报错：

mongos> db.account.stats()
{"sharded" : true,"code" : 10009,"ok" : 0,"errmsg" : "exception: ReplicaSetMonitor no master found for set: mablevi" #数据不能访问
}

3）删除分片： db.runCommand({"removeshard":"mmm"})

要是觉得分片太多了，想删除，则：

mongos> use admin   #需要到admin下面删除
switched to db admin
mongos> db.runCommand({"removeshard":"mmm"})
{"msg" : "draining started successfully","state" : "started",   #开始删除，数据正在转移"shard" : "mmm","ok" : 1
}
mongos> sh.status()
--- Sharding Status ---......shards:{  "_id" : "mmm",  "host" : "mmm/192.168.200.245:27017,192.168.200.245:37017,192.168.200.25:27017",  "draining" : true }  #删除的分片数据移动到其他分片{  "_id" : "shard0000",  "host" : "192.168.200.51:40000" }{  "_id" : "shard0001",  "host" : "192.168.200.52:40000" }{  "_id" : "shard0002",  "host" : "192.168.200.53:40000" }
......databases:{  "_id" : "admin",  "partitioned" : false,  "primary" : "config" }{  "_id" : "test",  "partitioned" : false,  "primary" : "shard0000" }{  "_id" : "dba",  "partitioned" : true,  "primary" : "shard0000" }dba.accountshard key: { "name" : 1 }chunks:shard0000    2shard0001    1shard0002    2{ "name" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "name" : "5yyfY8mmR5HyhGJ" } on : shard0001 Timestamp(2, 0) { "name" : "5yyfY8mmR5HyhGJ" } -->> { "name" : "UavMbMlfszZOFrz" } on : shard0000 Timestamp(8, 0) { "name" : "UavMbMlfszZOFrz" } -->> { "name" : "t9LyVSNXDmf6esP" } on : shard0002 Timestamp(4, 1) #这里已经没有了被删除分片信息{ "name" : "t9LyVSNXDmf6esP" } -->> { "name" : "woQAv99Pq1FVoMX" } on : shard0002 Timestamp(3, 4) { "name" : "woQAv99Pq1FVoMX" } -->> { "name" : { "$maxKey" : 1 } } on : shard0000 Timestamp(7, 1) {  "_id" : "abc",  "partitioned" : false,  "primary" : "shard0000" }{  "_id" : "mablevi",  "partitioned" : false,  "primary" : "shard0001" }mongos> db.runCommand({"removeshard":"mmm"})   #再次执行，直到执行成功，要是原来分片的数据比较大，这里比较费时，要是一个主分片则需要执行movePrimary
{"msg" : "removeshard completed successfully","state" : "completed",  #完成删除"shard" : "mmm","ok" : 1
}
mongos> sh.status()
--- Sharding Status ---...shards:   #分片消失{  "_id" : "shard0000",  "host" : "192.168.200.51:40000" }{  "_id" : "shard0001",  "host" : "192.168.200.52:40000" }{  "_id" : "shard0002",  "host" : "192.168.200.53:40000" }
......{ "name" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "name" : "5yyfY8mmR5HyhGJ" } on : shard0001 Timestamp(2, 0) { "name" : "5yyfY8mmR5HyhGJ" } -->> { "name" : "UavMbMlfszZOFrz" } on : shard0000 Timestamp(8, 0) { "name" : "UavMbMlfszZOFrz" } -->> { "name" : "t9LyVSNXDmf6esP" } on : shard0002 Timestamp(4, 1) #已经没有了被删除分片的信息{ "name" : "t9LyVSNXDmf6esP" } -->> { "name" : "woQAv99Pq1FVoMX" } on : shard0002 Timestamp(3, 4) { "name" : "woQAv99Pq1FVoMX" } -->> { "name" : { "$maxKey" : 1 } } on : shard0000 Timestamp(7, 1) {  "_id" : "abc",  "partitioned" : false,  "primary" : "shard0000" }{  "_id" : "mablevi",  "partitioned" : false,  "primary" : "shard0001" }

分片被删除之后，数据被移到其他分片中，不会丢失。要是想让主分片进行转移则(movePrimary):

mongos> db.adminCommand({"movePrimary":"test","to":"shard0001"}) #把test的主分片从shard0000迁移到shard0001

刷新下配置服务器：db.adminCommand({"flushRouterConfig":1})

db.adminCommand({"flushRouterConfig":1})

最后来查看下分片成员：db.runCommand({ listshards : 1 })

mongos> use admin  #需要进入admin才能执行
switched to db admin
mongos> db.runCommand({ listshards : 1 })
{"shards" : [{"_id" : "shard0000","host" : "192.168.200.51:40000"},{"_id" : "shard0001","host" : "192.168.200.52:40000"},{"_id" : "shard0002","host" : "192.168.200.53:40000"},{"_id" : "mablevi","host" : "mablevi/192.168.200.53:50000,192.168.200.53:50001,192.168.200.53:50002"}],"ok" : 1
}

到此已经把MongoDB分片原理、搭建、应用大致已经介绍完。

六、认证分配

上面的所有操作都是在无账号密码下进行的，这样是不安全的，那如何使用账号密码呢？和副本级一样，需要添加KeyFile参数，但是针对上面的三个角色（config、mongos、mongod）账号密码怎么添加呢？官网上已经做了说明：http://docs.mongodb.org/manual/tutorial/enable-authentication-in-sharded-cluster/。下面就对有账号密码认证分片进行相关设置说明。

首先要创建账号(Root角色)和生成一个KeyFile文件，其中mongos 不需要创建账号。

openssl rand -base64 741 > mongodb-keyfile
chmod 600 mongodb-keyfile

其实这个文件也可以直接用明文，只要保证各个地方指定的文件是同一个就可以了。

1）mongd：首先在mongod角色的分片成员上生成key file文件，特别注意的是有副本级的分片，再把这个文件分别复制到其他角色的服务器上。再添加参数：

auth = true
keyFile = /usr/local/mongodb-keyfile

2）Config上添加参数：

auth = true
keyFile = /usr/local/mongodb-keyfile

3）mongos上添加参数，因为mongos本来就是从config里加载数据的，所以只需要添加keyfile文件即可，不需要找上面createUser。

keyFile = /usr/local/mongodb-keyfile

最后重启各个服务，再进入mongos里查看：

root@mongo1:/usr/local# mongo --port=30000
MongoDB shell version: 3.0.4
connecting to: 127.0.0.1:30000/test
mongos> sh.status()      #没有认证，没有权限报错。
2015-07-14T23:42:11.800+0800 E QUERY    Error: error: { "$err" : "not authorized for query on config.version", "code" : 13 }at Error (<anonymous>)at DBQuery.next (src/mongo/shell/query.js:259:15)at DBCollection.findOne (src/mongo/shell/collection.js:189:22)at printShardingStatus (src/mongo/shell/shardingtest.js:659:55)at Function.sh.status (src/mongo/shell/utils_sh.js:60:5)at (shell):1:4 at src/mongo/shell/query.js:259
mongos> use admin
switched to db admin
mongos> db.auth('dba','dba')   #认证
1
mongos> sh.status()            #有权限
--- Sharding Status --- sharding version: {"_id" : 1,"minCompatibleVersion" : 5,"currentVersion" : 6,"clusterId" : ObjectId("55a51ef18bd517d4acec5ef9")
}shards:{  "_id" : "mablevi",  "host" : "mablevi/192.168.200.53:50000,192.168.200.53:50001,192.168.200.53:50002" }{  "_id" : "shard0000",  "host" : "192.168.200.51:40000" }{  "_id" : "shard0001",  "host" : "192.168.200.52:40000" }{  "_id" : "shard0002",  "host" : "192.168.200.53:40000" }balancer:  ...  ...databases:{  "_id" : "admin",  "partitioned" : false,  "primary" : "config" }{  "_id" : "test",  "partitioned" : false,  "primary" : "shard0000" }{  "_id" : "dba",  "partitioned" : true,  "primary" : "shard0000" }dba.accountshard key: { "name" : 1 }chunks:mablevi    1shard0000    1shard0001    2shard0002    1{ "name" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "name" : "9XXqCaBhfhPIXLq" } on : mablevi Timestamp(2, 0) { "name" : "9XXqCaBhfhPIXLq" } -->> { "name" : "RWINvgjYYQmbZds" } on : shard0002 Timestamp(4, 0) { "name" : "RWINvgjYYQmbZds" } -->> { "name" : "jSPRBNH8rvnzblG" } on : shard0001 Timestamp(4, 1) { "name" : "jSPRBNH8rvnzblG" } -->> { "name" : "okmjUUZuuKgftDC" } on : shard0001 Timestamp(3, 4) { "name" : "okmjUUZuuKgftDC" } -->> { "name" : { "$maxKey" : 1 } } on : shard0000 Timestamp(3, 1)

七、分片备份、还原

因为分片机制里面会有平衡器来迁移数据，所以各个分片里的数据很可能会移动，所以在备份分片时需要做：

①：先停止平衡器的工作，并检查没有chunk move动作，保证dump的时候没有进行数据迁移。

mongos> sh.stopBalancer()

②：锁定数据库，保证数据没有写入：在各个分片上和配置服务器上执行。

> db.fsyncLock()
{"info" : "now locked against writes, use db.fsyncUnlock() to unlock","seeAlso" : "http://dochub.mongodb.org/core/fsynccommand","ok" : 1
}

③：执行备份操作，备份各个分片服务器和配置服务器。

mongodump -udba -p12345 -d dba_test --authenticationDatabase admin -o backup/

④：解锁数据库，备份完成之后在分片和配置服务器上解锁数据库，允许修改。

> db.fsyncUnlock()
{ "ok" : 1, "info" : "unlock completed" }

当数据库出现问题，需要还原的时候，需要还原各个分片和配置服务器，并且重启MongoDB实例。还原数据库需要做：

①：还原各个分片和配置服务器。

mongorestore --host=127.0.0.1 --port=27017 -udba -p12345 -d dba_test --authenticationDatabase admin --drop backup/dba_test

②：重启各个实例

总结：

分片很好的解决了单台服务器磁盘空间、内存、cpu等硬件资源的限制问题，把数据水平拆分出去，降低单节点的访问压力。每个分片都是一个独立的数据库，所有的分片组合起来构成一个逻辑上的完整的数据库。因此，分片机制降低了每个分片的数据操作量及需要存储的数据量，达到多台服务器来应对不断增加的负载和数据的效果。后面文章还会继续对分片的其他方面进行说明介绍。

参考文档：

说明：http://docs.mongodb.org/manual/core/sharding-introduction/

配置：http://docs.mongodb.org/manual/tutorial/deploy-shard-cluster/

应用：http://www.caiyiting.com/blog/2014/replica-sets-sharding-realization.html

来源:https://www.cnblogs.com/zhoujinyi/p/4635444.html

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