MongoDB保姆级指南(中)：从副本集群、分片集群起航，探索分布式存储的趋势！

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引言

在上一篇关于《MongoDB入门》的文章中，咱们把单机版的MongoDB讲了个大概，但很多情况下，单节点服务往往并不能满足系统需求，毕竟单节点部署的方式有很多隐患：

• ①没有灾备能力，在单节点宕机的情况下，服务不可用会拖垮整个系统；
• ②吞吐量不够：系统并发较高、访问量过大时，单节点无法承载流量；
• ③拓展性不足：只能通过升级单节点的硬件配置，无法横向拓展；
• ④数据安全风险：在极端情况下，数据损坏或出现丢失，无法有效恢复。

而上述提到的这一系列问题，在采用集群方案部署的情况下迎刃而解，所以本文一起来聊聊MongoDB集群，顺带以MongoDB集群为起点，共同探讨一下分布式存储的发展趋势~

一、MongoDB副本集群

MongoDB副本集群，也被称之为复制集群，其实和Redis、MySQL中的主从集群概念类似，只不过叫法上有所差异，就好比MQ中，称之为镜像集群，名词千变万化，理念殊途同归，内在含义都是：一个主节点拥有读写能力，一或多个从节点全量拷贝主节点的数据，对外提供读的能力。

只不过这里要注意：MongoDB副本集群和传统的主从集群不太一样！无论是Redis，还是MySQL，它们只提供主从复制功能，即自动将主节点上写入的新数据，完整的同步给从节点。但它们并不提供故障迁移的功能！好比在Redis中，当主节点出现故障时，往往需要依靠外力来完成主从切换，因此通常会搭建“一主两从三哨兵”的架构，由哨兵来完成故障迁移的功能。

而MongoDB副本集群，则无需任何外力介入，在主节点发生故障的情况下，无需任何外力介入，能自动完成主从切换，从而对外实现真正意义上的7*24h高可用，并且从节点还可以处理读请求，从而保障MongoDB服务的高性能。

总的来说，MongoDB副本集群源自于主从集群，但在主从的基础上做了很大拓展，其中总共有三种节点角色：

• Primary主节点：拥有读写能力，为集群内的副本节点，提供数据拷贝的支持；
• Replicate副本节点：拥有读能力，数据完全拷贝自主节点，即主从概念中的从节点；
• Arbiter仲裁节点：不具备读写能力，用于故障恢复，提供故障检测、选举投票能力。

MongoDB副本集群中，出现了一个新概念：仲裁节点，其实作用等同于哨兵节点，但它并不是副本集群必须存在的节点，因为主节点、副本节点都拥有投票能力，它的存在只是为了维护集群内的平衡，如集群节点为偶数时，可以添加一个仲裁节点，让集群保持奇数特性，确保每轮选举一次就能推出新主，避免多轮无效竞选的现象出现（不了解选举机制的后面会说原理）。

好了，理论暂且说到这里，咱们先来搭建一个副本集群玩一玩，简单的实战一把。

1.1、副本集群实战

因为目前只是简单学习，这里选择搭建成本最低的“一主、一副本、一仲裁”集群，并且也不采用三台机器构建，而是基于“伪集群”的思想：

• 单机模式：一台机器对外提供服务；
• 集群模式：多台机器对外提供同一服务；
• 伪集群模式：单台机器上启动多个实例，模拟多机器场景对外提供服务。

当然，如果你会Docker、K8S这些容器化技术，使用它们来构建的速度会更快，但咱们现在追求原汁原味，就一步步手动配置搭建出整个集群，整个集群的节点关系如下：

其中主节点、副本节点、仲裁节点的端口分别为：27018、27019、27020。

①为每个节点创建存放数据、配置文件、日志的目录：

[root@~]# mkdir /soft/mongodb/data/replication-cluster && 
          mkdir /soft/mongodb/log/replication-cluster && 
          mkdir /soft/mongodb/conf/replication-cluster && 
          mkdir /soft/mongodb/data/replication-cluster/27018 && 
          mkdir /soft/mongodb/data/replication-cluster/27019 && 
          mkdir /soft/mongodb/data/replication-cluster/27020 && 
          mkdir /soft/mongodb/log/replication-cluster/27018 && 
          mkdir /soft/mongodb/log/replication-cluster/27019 && 
          mkdir /soft/mongodb/log/replication-cluster/27020

②编写主节点的配置文件：

[root@~]# vi /soft/mongodb/conf/replication-cluster/27018.conf

# MongoDB日志存储相关配置
systemLog:
    # 将所有日志写到指定文件中
    destination: file
    # 记录所有日志信息的文件路径
    path: "/soft/mongodb/log/replication-cluster/27018/mongo.log"
    # 当服务重启时，将新日志以追加形式写到现有日志尾部
    logAppend: true
storage:
    # 指定MongoDB存储数据的目录
    dbPath: "/soft/mongodb/data/replication-cluster/27018"
processManagement:
    # 以后台进程方式运行MongoDB服务
    fork: true
    # 指定保存mongo进程ID的文件位置
    pidFilePath: "/soft/mongodb/conf/replication-cluster/27018.pid"
net:
    # 绑定服务实例的IP，默认是localhost，这里换成本机IP
    bindIp: 192.168.229.135
    #绑定的端口，默认是27017
    port: 27018
replication:
    # 指定副本集群的名称
    replSetName: zhuzi

将上述配置信息复制、并根据自己的环境修改后，接着按下esc，输入:wq保存并退出。

③启动主节点服务（依旧使用之前bin目录下的文件，只是换掉配置文件即可）：

[root@~]# /soft/mongodb/bin/mongod -f /soft/mongodb/conf/replication-cluster/27018.conf

④编写副本（从）节点的配置文件，由于和主节点的配置完全相同，因此直接copy一份，接着将相关目录、端口，批量替换成规划中的27019即可：

[root@~]# cd /soft/mongodb/conf/replication-cluster/
[root@~]# cp 27018.conf 27019.conf
[root@~]# vi /soft/mongodb/conf/replication-cluster/27019.conf

接着不要按insert键，直接输入:%s/27018/27019/g，完成批量替换（记得保存再退出）。

⑤启动副本节点服务：

[root@~]# /soft/mongodb/bin/mongod -f /soft/mongodb/conf/replication-cluster/27019.conf

⑥编写仲裁节点的配置文件，这里依旧拷贝27018.conf文件进行批量替换：

[root@~]# cp 27018.conf 27020.conf
[root@~]# vi /soft/mongodb/conf/replication-cluster/27020.conf

输入:%s/27018/27020/g，完成批量替换，不要忘记保存。

⑦启动仲裁节点服务：

[root@~]# /soft/mongodb/bin/mongod -f /soft/mongodb/conf/replication-cluster/27020.conf

⑧通过mongosh客户端工具，连接27018主节点，初始化副本集群：

[root@~]# /soft/mongodb/bin/mongosh 192.168.229.135:27018
test> rs.initiate();

执行上述初始化命令，只要看到ok:1这个字段值，说明初始化成功，接着稍等片刻，MongoDB会自动将当前连接的节点，设置为集群的主节点。当然，这个初始化方法也可以指定参数，比如这样：

test> config = {
    _id : "zhuzi",
    members : [
        {_id: 0, host: "192.168.229.135:27018"},
        {_id: 1, host: "192.168.229.135:27021"},
        {_id: 2, host: "192.168.229.135:27020", arbiterOnly: true}
    ]
};
test> rs.initiate(config);

这是先指定集群节点，然后再初始化，后面咱们会依次添加集群节点，所以这种方式感兴趣的也可以自己试试。

⑨通过初始化的主节点，将其他节点加入到集群中，命令如下：

rs.add(host, arbiterOnly);

该方法有两个参数，前者是其他节点的IP:port，后者则是仅仲裁权力（可选参数），如果置为true，当前添加的节点则只有选举权力；如果为false，则拥有数据复制、选举的权力。

添加仲裁节点还有另外一个专门的方法，如下：

rs.addArb(host);

通过该方法添加的仲裁节点，只会拥有选举权力，并不参与副本集群中的数据维护工作。

通过上面的方法，将副本节点加入到集群中：

zhuzi [direct: primary] test> rs.add("192.168.229.135:27019");

上面添加副本节点没问题，当大家添加仲裁节点之前，需要更改一下默认的“写关注”级别，否则会报如下错误：

MongoServerError: Reconfig attempted to install a config that would change the 
    implicit default write concern. Use the setDefaultRWConcern command to set 
    a cluster-wide write concern and try the reconfig again.

这是因为MongoDB5.x以上的版本，集群内的写关注级别（数据同步模式），会根据节点数量而发生变化，当集群内添加新节点时，就会重新配置“写关注级别”，而仲裁节点并不参与数据同步，添加时就会出毛病，这时需要手动设置一下写关注级别：

db.adminCommand({
  "setDefaultRWConcern" : 1,
  "defaultWriteConcern" : {
    "w" : "majority"
  }
});

执行上述命令后，再执行添加仲裁节点的命令，

zhuzi [direct: primary] test> rs.addArb("192.168.229.135:27020");

添加完成后，可以通过下述两个命令查看集群的节点配置、状态：

rs.conf();
rs.status();

其实所有副本集群相关的信息，都保存在local库的system.replset集合中，大家也可以直接去查询这个集合。至此，副本集群的环境就搭建完毕，接着来看看节点之间的数据同步效果。

1.2、副本集群数据同步

①在主节点上进行读写数据测试：

zhuzi [direct: primary] test> use zhuzi;
zhuzi [direct: primary] zhuzi> db.test.insert({_id:1});
zhuzi [direct: primary] zhuzi> db.test.find({_id:1});

此时主节点没有任何异样，读写数据操作都能正常执行。

②新开另一个shell窗口，连接副本节点进行读写数据测试：

[root@~]# /soft/mongodb/bin/mongosh 192.168.229.135:27019
zhuzi [direct: secondary] test> use zhuzi;
zhuzi [direct: secondary] zhuzi> db.test.find({_id:1});

MongoServerError: not primary and secondaryOk=false .....

此时执行数据读取命令时，又会出现新的报错，说咱们没有权限读取数据，这里需要开启一下权限：

zhuzi [direct: secondary] test> rs.secondaryOk();

如果是4.0以下的版本，则是rs.slaveOk()方法，执行该方法后，再执行find就能正常读取数据。不过需要注意，该方法只针对当前shell有效，当重启shell或打开新的shell会话，需要再次执行该方法来允许读操作。

接着再重新执行读取命令，这时会发现，从节点会将主节点上写入的数据，自动同步过来：

zhuzi [direct: secondary] zhuzi> db.test.find({_id:1});
[ { _id: 1 } ]

同时，在副本节点上执行写操作时，会出现相关报错，提示当前并非主节点，不允许写入数据：

zhuzi [direct: secondary] zhuzi> db.test.insert({_id:2});
MongoBulkWriteError: not primary

③再来连接仲裁节点看看情况：

[root@~]# /soft/mongodb/bin/mongosh 192.168.229.135:27020
zhuzi [direct: secondary] test> rs.secondaryOk();
zhuzi [direct: secondary] test> use zhuzi;
zhuzi [direct: secondary] zhuzi> db.test.find({_id:1});

在仲裁节点上执行任何读写操作时，都会出现这个错误：

MongoServerError: node is not in primary or recovering state

提示当前节点，既不是主节点，也不是从节点，所以无法执行相应命令。

④好了，到这里关于数据同步就演示完毕了，不过为了后续外部可以连接，也可以顺便开放一下端口：

[root@~]# firewall-cmd --zone=public --add-port=27018/tcp --permanent
[root@~]# firewall-cmd --zone=public --add-port=27019/tcp --permanent
[root@~]# firewall-cmd --zone=public --add-port=27020/tcp --permanent
[root@~]# firewall-cmd --reload

下面来看看MongoDB副本集群中的故障自动切主功能。

1.3、副本集群主从切换

①先通过ps命令查询所有mongodb的进程：

[root@~]# ps aux | grep mongodb

②通过kill命令强杀27018主节点，模拟主节点宕机下线：

[root@~]# kill -9 42969

③大概等待几秒钟左右，再去27019节点（原本的从）查看集群状态：

rs.status();

此时会发现，没有任何外力介入，副本集群自动完成了主从切换！

④再次重启27018节点（旧主），观察集群的变化：

[root@~]# /soft/mongodb/bin/mongod -f /soft/mongodb/conf/replication-cluster/27018.conf

结果很显然，虽然“旧主复燃”，但它却没有夺回“老大”的身份，而是变成了“新主”的从节点。

⑤将27018、27019节点，即主、从节点都干掉，再在仲裁节点上观察集群的状态：

[root@~]# kill -9 43032 47881

从截图中能十分清楚的观察到，主、从节点已经失去心跳，整个集群处于不可工作状态，因为仲裁节点上没有数据，无法继续对外提供服务。

二、副本集群原理

经过上面的内容阐述，相信诸位对副本集群有了一定认知，接着来聊聊其原理。当然，对于主从之间的数据同步原理，大家可以参考之前的《MySQL主从复制原理篇》，虽然技术栈不同，但数据复制的过程大体类似，这里不再过多叙述，重点聊聊其自动切主的原理。

但凡涉及到主从切换的地方，都离不开选举机制，毕竟采用选举投票的方式来选择新主，这是主流一致性协议中的共识，但MongoDB的副本集群与传统主从集群有些许差异，因为在所有时间内，所有的主都是选出来的！

成为主节点的依据是：获得集群内大多数节点的投票（节点数量一半以上的票数），集群初始化时，由于其他节点还未添加进集群，所以集群内只有执行初始化的这一个节点，它会给自己投一票，此时就只有它自己，所以它会理所当然的成为集群内的第一代主节点，如果集群后续期间一直正常，则不会触发新一轮的选举。

接着来说说整个集群内部的工作阶段：

• ①故障检测：当一个节点感知到其他节点不可用时，会先发起通信向其他可用节点进行二次确认；
• ②故障处理：如果检测到主节点不可用，从节点会将自己转换为候选人，并向其他成员宣布；
• ③选举开始：轮次号加一，开启一轮新的选举，每个候选人节点开始向其他成员发送拉票请求；
• ④投票开始：在一个新的选举轮次中，每个节点只能投一票，可以投给自己或者其他节点；
• ⑤投票结束：所有节点已投票，或抵达本轮选举的时间限制后，将获得大多数投票的节点立为新主；
• ⑥主从切换：新主会向其他节点发送“上位”消息，其他节点更新自己的配置，接受新主上位；
• ⑦数据同步：完成主从切换后，从节点以新主为数据基准，校验自身数据是否完整，有缺失则同步；

上述每一步都是由MongoDB集群自动完成，无需任何外力介入，下面详细把每一步展开叙述。

2.1、故障检测

检测出一个集群节点是否故障，主要依靠心跳机制来完成，集群每个成员会以10s一次为频率，定期向其他成员发出心跳包，从而告知其他节点自己还活着。当某个节点不再发出心跳时，其他节点将无法收到心跳包，此时会有一或多个节点率先发现问题，将会判定这个没有心跳的节点出现故障。

为了避免网络波动、延迟、故障带来的误判，率先发现问题的节点，会向集群内的其他成员发起通讯，从其他成员那里二次确认，是否收到了“故障节点”的心跳？如果其他成员收到了，当前节点不会进行额外处理；如果其他成员也未收到，当前节点会通知所有成员，“故障节点”已经下线；如果其他节点均未回复，当前节点会认为自己网络出现了问题，或者整个集群不可用，当前节点会停止工作，尝试重连恢复。

还有一种情况，就是当从节点去主节点同步数据时，如果发现自己无法连接到主节点时，这时从节点也会试图向其他节点发起通信，二次确认主节点是否故障……（逻辑同上）。

2.2、故障处理

其余节点收到故障节点下线的通知后，集群内所有存活的节点，会判断此次下线的节点身份，如果是从节点或仲裁节点，存活节点只会修改自身的集群配置，将下线的节点从集群中剔除。如果此次下线的是主节点，集群内的所有从（副本）节点，会将自己转换为“候选人”角色，并通知其他节点自己想成为“新主”。

注意：如果集群内有仲裁节点，仲裁节点收到主节点下线的消息后，并不会将自己转变为“候选人”，因为仲裁节点只有投票权，没有竞选权！

2.3、选举开始

当主节点下线、并且集群内出现候选人时，整个集群会开启新的选举轮次（term），每个轮次都会拥有一个唯一的轮次号（标识），集群内第一个成为候选人的节点，会递增轮次号，同时率先向其他节点发出选举请求，并把自己的票投给自己。

不过这里有意思的是，新一轮的选举可能由好几种原因触发：

• ①通过心跳机制，检测到主节点不可用、并向其余节点已确认主节点下线的情况；
• ②从节点同步数据，无法正常连接主节点、并……（同上）。
• ③主节点优先级降低，或具有较高优先级的新节点加入集群；
• ④开发者在主节点上手动执行rs.stepDown()命令时；

上述这几种集群，都会触发集群开启新一轮的选举过程。

2.4、投票开始

新一轮的选举开始后，当集群内的其他从节点收到拉票请求时，可以选择给其他节点投票，或者把票投给自己、向集群宣布自己也想成为新主，并向其余节点发出拉票请求。当然，如果收到拉票请求的节点，角色属于仲裁节点，它无法将票投给自己，只能选择投给其他节点。

集群内存在多个候选人时，仲裁节点投票时，会遵循先到先得的原则，先收到谁的拉票请求，就把自己的票投给对应节点。如果同时收到多个候选人拉票时，此时则会通过oplog操作日志来判断哪个节点的数据最新，该值越高的节点享有越高的竞票权。

oplog：从节点的操作日志，用于记录主节点的写操作，一个从节点的操作日志越新，说明数据和旧主越接近（类似于MySQL、Redis里的pos点）。

值得说明的一点，并不是所有从节点，在收到其他从节点拉票时，会把票投给自己、转变为新的候选人开始拉票。只有当收到的拉票请求，其数据比自己老时，才会将票投给自己！毕竟自己的数据和旧主更接近，所以更有资格成为新主。

2.5、投票结束

当集群内所有存活节点都已投票后，投票阶段将会结束，但如果集群内有节点迟迟不投票，此时选举会陷入僵局，所以每轮选举都有时间限制，如果超出了该限制还未投票的节点，将会被视为弃权。

投票阶段结束后，集群各个从节点会交换各自的票数，只有当获得大多数节点投票的从节点，才有资格成为新主，具体的数字为：集群节点数量的一半+1。为此，这里也要注意，如果集群的可用节点小于数量的一半时，整个集群将会陷入不可写入状态，只处理读请求。

好了，前面仅是最理想化的判断准则，而某些情况下，投票结束后的状况会更极端一点，比如两个从节点，获得的票数相同，此时该推选谁成为新主？此时则会比对两个从节点的oplog，也就是看谁的数据更完整，谁就会成为新主。

可是光凭oplog还是不够，再极端一点，如果两个节点的票数、oplog一模一样，此时又该谁作为新主？为了解决此问题，MongoDB给每个节点设计了priority优先级的概念，每个节点的优先级默认为1，仲裁节点的为0，表示没有竞选权（priority值可以通过rs.conf()命令查看）。

修改节点优先级的命令如下：

// 获取集群节点配置
config = rs.conf();
// 根据下标修改指定节点的优先级（members是个数组对象）
config.members[要修改的节点下标].priority = 要修改为的值;
// 重新加载修改后的配置
rs.reconfig(config);

注意，修改集群内节点的优先级后，如果把从节点的优先级，调的比主节点高、或者将主节点的优先级，调的比从节点低，都会触发新一轮的选举过程。

回到开始的问题，如果两个节点的票数、oplog相同，此时会使用票数+priority值，哪个节点累加后的值更大，谁就会成为新主。不过这里再看一种特殊情况，现有A、B两个节点票数相同，但A的oplog最新，B的priority值最高，谁会成为新的主节点？答案是A，因为如果数据落后的B成为了新主，那么数据比它更新的A节点，还需要把多出来的那部分数据删掉，显然并不合理。

最后再来看一种极端中的极端现象，如果两个节点的票数、oplog、priority完全相同，此时谁会成为新主？答案是都不会，而是会触发一轮新的选举过程，重复前面的步骤，直到选出新主为止。这也是为什么建议集群节点数量保持在奇数的原因，节点数量为奇数时，几乎不会出现票数持平的现象。

PS：如果集群从节点数量为偶数，记得加入一个仲裁节点，或者将某个节点的优先级调高，保证极端情况下，不会由于票数持平而触发重新选举。

2.6、主从切换

总之，经过前面的阶段后，任何极端情况下，都会选出一个新主，此时新主会向其他成员发送：自己成为新主，以及选举轮次号，其余节点收到后，会先对比轮次号，是不是自己投票过的那轮选举，如果不是，说明期间触发过新的选举，而自己没有参与进去，此时该节点会否定这次的新主，又会触发新的选举……

如果轮次号与自己投票的相同，收到信息的节点则会认可新主，接着变更自己的配置，将原本的旧主标为下线状态，竞选胜利的从节点标为新主。

2.7、数据同步

在主从切换完成后，新的主节点会向所有从节点发送oplog，以此来同步数据，其余从节点会拿自身的oplog与之比对，如果发现不完整，则会主动去新主上拉取缺少的数据，从而确保集群内所有节点的数据一致性。

最后说明一下，如果触发了选举过程，集群将会陷入不可用状态，只有当选举、数据同步完成后，才会恢复对外部的数据读写服务。

好了，到这里关于集群的工作流程，大致就讲明白了，其实所有涉及到主从架构的技术栈，主从切换都是这么个原理，把这个流程整明白了，Redis、MQ、Zookeeper……都大差不差，其核心就在于Paxos、Raft及其变种的一致性协议。

三、MongoDB分片集群

前面提到的副本集群，虽然可以实现读写分离、异地容灾，但由于其概念是基于主从理念之上，为此，主从集群的缺点依旧保留了下来，如经典的木桶效应，存储容量受集群内空间最小的节点限制，集群现有节点容量为128G、1TB、2TB三个节点，此时该集群的数据容量最大为128GB；又好比写的性能受到主节点限制，因为在主从集群中，从节点可以一直线性拓展，但主节点同时只能存在一个，否则会出现脑裂问题……

为了解决副本集群存在的问题，MongoDB还支持分片式集群，所谓的分片式集群，就是采用多台节点存储不同的数据，即A存一部分、B存另一部分、C存……，所有节点的数据加一块，能组成完整的数据，每个节点都支持读、写操作，这样就能实现真正意义上的高吞吐、高容量。

像分片式架构，MQ、Redis、MySQL、ES……等技术栈几乎都支持，只不过是实现方式的区别罢了，分片集群的实现思路大体有两种：

• 中心化分片：也叫代理式分片，即所有读写请求先交给代理器，再由代理根据分片算法分发请求；
• 去中心化分片：没有中间人，所有读写请求直接交给服务本身，由服务自身来负责分发请求；

这里举些相应的案例，前者的代表型案例有Redis-Codis、MySQL-MyCat……，后者的典型案例有Redis-Cluster、MySQL-ShardingJDBC……，当然，这里咱们不过多讨论其他技术栈，先来聊聊MongoDB的分片集群。

3.1、分片集群概述

以往的副本集会受到硬件配置的限制，如果写性能出现瓶颈，只能依靠拉高CPU、内存配置来提升性能，而分片集群无需考虑这点，毕竟整个集群都是由不同节点组合对外服务，如果性能出现瓶颈，只需要继续增加分片节点即可，相较于副本集群，分片集群的上限更高，架构图如下：

上图是《官方文档-分片章节》给出的示意图，分片集群种总共有三种角色：

• Router路由：负责接收、分发客户端的读写请求，类似于代理中间件；
• Shard分片：存储数据、处理读写请求的具体节点；
• Config配置：存储路由、分片节点的元数据和配置信息；

这三种角色简单理解就是：一个负责请求调度、一个负责数据存储、一个负责配置管理，不过这里要注意，路由可以由一或多个mongos节点组成，config同理，而shard则并非单独的mongodb节点，而是一个个的replicaSet复制集（副本集群），整体结构图如下：

接下来了解一些MongoDB分片集群中的概念（其实和其他技术栈的大差不差）：

• Shard Rules：分片规则，也叫分片算法，指分发读写请求的逻辑，如随机、取模等；
• Shard Key：分片键，也叫路由键，指基于文档中的哪个字段进行分片计算；
• Document：文档，这个概念在前面就一直接触过，等价于MySQL中的一条数据；
• Chunk：块，指包含一定范围内多个文档的数据段，属于集群中分割、存储数据的基本单位；
• Shard：分片，每个分片都由一个副本集群组成，一个分片中可以存储多个Chunk数据块；
• Cluster：集群，由多个Shard分片组成，统一对外提供读写服务。

综上所述，当一个写入请求出现时，Mongos会找到配置的分片键，再使用已配置的分片规则进行计算，从而得出本次数据要落入的分片，最后将该写入请求分发到对应的分片即可，举个例子：

db.student.insert({_id:1, name:"竹子爱熊猫", address:"掘金"});

假设集群中存在两个分片：{A、B}，这里使用_id作为分片键，分片规则为：根据分片数量取模：1%2=1，意味着本次写操作将落入下标为1的分片中，所以本次数据会落入到B分片中。

当出现读取这条数据的请求时，客户端最好使用/包含“分片键”来作为查询条件，如果单独使用其他字段来查询，Mongos无法根据配置好的分片规则，计算出本次读取操作具体要落入的分片，为了能查询到本次要读取的数据，只能将该请求分发到每个分片上，当每个分发查询完成后再统一返回给Mongos，由Mongos聚合所有分片上的结果，最终才能返回给客户端，这样查询的代价比较大！

最后，MongoDB分片集群对比Redis分片集群，或者传统的分库分表技术而言，还有一个无与伦比的优势，即：在集群的分片动态伸缩（数量发生变化）时，会自动触发数据迁移机制，由MongoDB内部来自动维护数据的平衡，无需任何外力介入！像“数据均衡”这个功能，无论在Redis、还是分库分表中，都需要开发者手动完成数据迁移，维护成本特别高。

3.2、分片集群实战

前面大致对分片集群的概念有了一定了解，光说不练是假把式，为此，接下来咱们手动来搭建一个分片集群玩一玩，这里同样采用伪集群的模式搭建，理论上一个完整的分片集群，所需节点数量如下：

• 两个Mongos路由节点、两个由副本集群组成的分片、一个由副本集群组成的配置节点

毕竟为了保证整个集群的高可用，任何一个角色，都需要部署多个节点来保障容灾性，但每一个分片、配置节点，都必须由副本集群组成，而副本集为了保持奇数特性，通常要由三个节点，粗略估算下来，所需节点数量为：2+(2*3)+(1*3)=11个！

嗯……，这个硬件成本有点高，这里咱们也选择搭建一个“弟中弟”版分片集群，把所有涉及到副本集群的角色，全都阉割成一个节点，也就是每个副本集只有主节点，不为其添加副本节点、仲裁节点，毕竟如何搭建完整的副本集群，前面已经学习过了，这样最终所需的节点数量变为了：2+2+1=5个~

确认好节点数量后，咱们规划一下每个节点的端口号：

• 两个分片：27021、27022
• 一个配置：27023
• 两个路由：27024、27025

好了，规划完如何搭建分片集群后，下面依次完成每一步的搭建。

①为所有节点创建数据、日志、配置文件目录：

[root@~]# mkdir /soft/mongodb/data/sharding-cluster && 
          mkdir /soft/mongodb/log/sharding-cluster && 
          mkdir /soft/mongodb/conf/sharding-cluster && 
          mkdir /soft/mongodb/data/sharding-cluster/27021 && 
          mkdir /soft/mongodb/data/sharding-cluster/27022 && 
          mkdir /soft/mongodb/data/sharding-cluster/27023 && 
          mkdir /soft/mongodb/log/sharding-cluster/27021 && 
          mkdir /soft/mongodb/log/sharding-cluster/27022 && 
          mkdir /soft/mongodb/log/sharding-cluster/27023 && 
          mkdir /soft/mongodb/log/sharding-cluster/27024 && 
          mkdir /soft/mongodb/log/sharding-cluster/27025

②新建好相应目录后，先来编写两个分片的配置文件：

[root@~]# vi /soft/mongodb/conf/sharding-cluster/27021.conf

# MongoDB日志存储相关配置
systemLog:
    # 将所有日志写到指定文件中
    destination: file
    # 记录所有日志信息的文件路径
    path: "/soft/mongodb/log/sharding-cluster/27021/mongo.log"
    # 当服务重启时，将新日志以追加形式写到现有日志尾部
    logAppend: true
storage:
    # 指定MongoDB存储数据的目录
    dbPath: "/soft/mongodb/data/sharding-cluster/27021"
processManagement:
    # 以后台进程方式运行MongoDB服务
    fork: true
    # 指定保存mongo进程ID的文件位置
    pidFilePath: "/soft/mongodb/conf/sharding-cluster/27021.pid"
net:
    # 绑定服务实例的IP，默认是localhost，这里换成本机IP
    bindIp: 192.168.229.135
    # 绑定的端口，默认是27017
    port: 27021
replication:
    # 指定副本集群的名称
    replSetName: zhuzi-shard-1
sharding:
    # 指定当前节点在分片集群中的角色（shardsvr代表分片节点）
    clusterRole: shardsvr

与之前副本集群的配置文件对比，仅仅就最后多了一个分片角色配置，其他完全相同。

③再copy一份27021.conf配置文件，然后将批量替换掉端口号，并将副本集群名称改为zhuzi-shard-2：

[root@~]# cd /soft/mongodb/conf/sharding-cluster/
[root@~]# cp 27021.conf 27022.conf
[root@~]# vi /soft/mongodb/conf/sharding-cluster/27022.conf

直接粘贴并敲下回车   :%s/27021/27022/g
直接粘贴并敲下回车   :%s/zhuzi-shard-1/zhuzi-shard-2/g

④分别启动27021、27022这两个数据分片节点：

[root@~]# /soft/mongodb/bin/mongod -f /soft/mongodb/conf/sharding-cluster/27021.conf
[root@~]# /soft/mongodb/bin/mongod -f /soft/mongodb/conf/sharding-cluster/27022.conf

⑤通过mongosh客户端工具，分别连接27021、27022主节点，完成副本集群初始化：

[root@~]# /soft/mongodb/bin/mongosh 192.168.229.135:27021
test> rs.initiate();
test> rs.status();
zhuzi-shard-1 [direct: primary] test> quit;

[root@~]# /soft/mongodb/bin/mongosh 192.168.229.135:27022
test> rs.initiate();
test> rs.status();
zhuzi-shard-2 [direct: primary] test> quit;

如果副本集群中拥有多个节点，在主节点这里再将副本节点、仲裁节点添加进集群即可，具体可参考“副本集群实战”阶段。

⑤编写配置节点的配置文件：

[root@~]# vi /soft/mongodb/conf/sharding-cluster/27023.conf

# MongoDB日志存储相关配置
systemLog:
    # 将所有日志写到指定文件中
    destination: file
    # 记录所有日志信息的文件路径
    path: "/soft/mongodb/log/sharding-cluster/27023/mongo.log"
    # 当服务重启时，将新日志以追加形式写到现有日志尾部
    logAppend: true
storage:
    # 指定MongoDB存储数据的目录
    dbPath: "/soft/mongodb/data/sharding-cluster/27023"
processManagement:
    # 以后台进程方式运行MongoDB服务
    fork: true
    # 指定保存mongo进程ID的文件位置
    pidFilePath: "/soft/mongodb/conf/sharding-cluster/27023.pid"
net:
    # 绑定服务实例的IP，默认是localhost，这里换成本机IP
    bindIp: 192.168.229.135
    # 绑定的端口，默认是27017
    port: 27023
replication:
    # 指定副本集群的名称
    replSetName: zhuzi-config
sharding:
    # 指定当前节点在分片集群中的角色（configsvr代表配置节点）
    clusterRole: configsvr

这里主要是更改了端口、集群名称，以及最后的节点类型，这里换成了configsvr，表示配置节点。

⑥启动27023配置节点，并通过mongosh工具连接，完成集群的初始化：

[root@~]# /soft/mongodb/bin/mongod -f /soft/mongodb/conf/sharding-cluster/27023.conf
[root@~]# /soft/mongodb/bin/mongosh 192.168.229.135:27023
test> rs.initiate();
test> rs.status();
zhuzi-config [direct: primary] test> quit;

⑦编写路由节点的配置文件：

[root@~]# vi /soft/mongodb/conf/sharding-cluster/27024.conf

# MongoDB日志存储相关配置
systemLog:
    # 将所有日志写到指定文件中
    destination: file
    # 记录所有日志信息的文件路径
    path: "/soft/mongodb/log/sharding-cluster/27024/mongo.log"
    # 当服务重启时，将新日志以追加形式写到现有日志尾部
    logAppend: true
processManagement:
    # 以后台进程方式运行MongoDB服务
    fork: true
    # 指定保存mongo进程ID的文件位置
    pidFilePath: "/soft/mongodb/conf/sharding-cluster/27024.pid"
net:
    # 绑定服务实例的IP，默认是localhost，这里换成本机IP
    bindIp: 192.168.229.135
    # 绑定的端口，默认是27017
    port: 27024
sharding:
    # 指定配置节点的IP地址（如果是多个节点，使用逗号分隔，后面的无需集群名称作为前缀）
    configDB: zhuzi-config/192.168.229.135:27023

路由节点与前面的分片、配置节点不同，这里无需配置数据存储目录，因为路由节点不需要存储数据，只需要指定日志目录，并且在最后写明配置节点的replSetName/IP:Port即可。

⑧因为要搭建两个路由节点，所以这里咱们再选择将27024.conf文件复制一次：

[root@~]# cd /soft/mongodb/conf/sharding-cluster/
[root@~]# cp 27024.conf 27025.conf
[root@~]# vi /soft/mongodb/conf/sharding-cluster/27025.conf

直接粘贴并敲下回车   :%s/27024/27025/g

⑨分别启动27024、27025这两个路由节点：

[root@~]# /soft/mongodb/bin/mongos -f /soft/mongodb/conf/sharding-cluster/27024.conf
[root@~]# /soft/mongodb/bin/mongos -f /soft/mongodb/conf/sharding-cluster/27025.conf

注意，这里是使用mongos脚本，而并非mongod脚本来启动！

⑩使用mongosh命令来连接任意一个路由节点：

[root@~]# /soft/mongodb/bin/mongosh 192.168.229.135:27024
[direct: mongos] test> use zhuzi;
[direct: mongos] test> db.pandas.insertOne({_id:1, name:"肥肥"});

MongoServerError: Database zhuzi could not be created :: caused by :: No shards found

连接路由节点后尝试写入数据，这时会发现数据写入失败，给出的原因是还未进行分片配置，毕竟前面咱们只在Mongos中指定了配置节点的地址，并没有在配置节点上指定分片节点的地址，为此，接下来还要为集群配置分片节点。

⑪在路由节点上，切换到admin库，为集群添加分片节点，最后查看分片集群状态：

[direct: mongos] test> use admin;
[direct: mongos] admin> sh.addShard("zhuzi-shard-1/192.168.229.135:27021");
[direct: mongos] admin> sh.addShard("zhuzi-shard-2/192.168.229.135:27022");
[direct: mongos] admin> sh.status();

如果每个分片的副本集群有多个节点，同样在后面使用逗号分隔即可！当然，如果添加错了也可以移除分片，使用下述命令：

db.runCommand({removeShard: "分片的副本集群名称"});

PS：咱们在27024路由上配置了分片节点，难道不需要在27025上也配置一次吗？答案是不需要，由于这两个路由节点，绑定了同一个配置集群，因此27024上添加的分片节点，会被同步到配置节点上，而27025会监听配置节点，当配置发生变化时，会自动拉取并更新自身配置！

3.3、分片规则配置

经过前面的步骤后，分片集群中所有节点都已经串联起来了，接着继续在路由节点上开启数据分片，以及配置分片键、分片规则，这些都是针对具体的库、集合进行配置，例如给zhuzi这个库开启分片：

sh.enableSharding("zhuzi");
// 相同作用的命令：
// db.runCommand({enablesharding: "zhuzi"});

给zhuzi库开启分片后，接着需要做分片规则配置，这里要指定具体的集合、字段：

sh.shardCollection("zhuzi.pandas", {"name": "hashed"});
// 相同作用的命令：
// db.runCommand({shardcollection:"zhuzi.pandas", key: {"name": "hashed"}});

上述命令表示为zhuzi库的pandas集合配置分片规则，key指定了具体的分片键为name字段，而使用的分片算法为hashed哈希分片算法，这里主要说一下分片算法，MongoDB总共支持两种：

• 范围分片：适用于数值型字段，MongoDB会自动按照一定范围对数据进行分片，指定时写1；
• 哈希分片：适用于非数值型字段，会先对字段值做哈希处理，转换为数字再取模，指定时写hashed；

如果你的分片键属于数值型字段，并且该字段经常被用于范围查询，这时使用范围分片算法最佳，并且这也是MongoDB默认的分片策略。反之，如果你希望数据分散的较为均匀，或者分片键并非数值型字段，这时选用哈希分片算法才是最好的选择。

配置好分片规则后，再在mongos路由上尝试插入数据：

use zhuzi;
db.pandas.insertOne({_id:1, name:"肥肥"});

此时就会发现，本次插入能正常执行！接着再使用for循环，模拟插入100条数据，以此来观察数据分片的效果：

for(i=2;i<=101;i++){db.pandas.insertOne({_id:i,"name":"肥肥"+i})};

大家发现没？大多数JS原生的语法，都能在MongoDB里直接执行！接着统计一下pandas集合的数据总数：

db.pandas.count();
// 27024路由节点执行结果：101
// 27025路由节点执行结果：101
// 27021分片节点执行结果：51
// 27022分片节点执行结果：50

大家会发现，此时数据被均匀分散到了两个分片节点，这里其实顺便也验证了读操作（count），会发现无论是在哪个节点，都能精准的读到对应的数据！同时，如果分片集群已经搭建成功，后续启动的顺序为：配置节点、数据节点、路由节点，不然会导致集群启动陷入阻塞。

OK，到这里就完成了分片集群的基本学习，最后再附上一些集群管理的相关命令：

• sh.addShard()：将一个分片节点添加到分片集群中。
• sh.removeShard()：从分片集群中移除一个分片节点。
• sh.enableSharding()：为一个数据库启用分片功能。
• sh.shardCollection()：为一个集合配置分片规则（算法+分片键）。
• sh.status()：查看分片集群的状态和分片信息。
• sh.addTagRange()：为数据块添加标签范围。
• sh.removeTagRange()：从数据块中移除标签范围。
• sh.addShardTag()：为分片添加标签。
• sh.removeShardTag()：从分片移除标签。
• sh.addTagForZone()：为一个区域添加标签。
• sh.removeTagFromZone()：从一个区域移除标签。
• sh.setBalancerState()：启用或停用分片集群的平衡器。
• sh.waitForBalancer()：等待分片集群的平衡器完成操作。
• sh.enableBalancing()：启用分片集群的平衡器。
• sh.disableBalancing()：停用分片集群的平衡器。
• sh.isBalancerRunning()：检查分片集群的平衡器是否正在运行。

这些命令里出现了部分未曾接触过的知识，比如标签、平衡器，关于平衡器大家无需过多关心，因为它是分片集群中用来确保各个分片上的数据量相对均衡的，主要负责自动调整和重新分布数据块，在集群初始化、数据分布不均衡、节点数量变化时都会触发其工作。

而关于标签这玩意儿，一般不建议使用，除非真有特殊需求（如数据隔离和分区需求），并且十分擅长相关知识，Tag标签使用过多、或不合理，可能会导致数据分布不均匀、查询性能下降、数据迁移困难等问题出现，这里就不再对其进行单独展开，感兴趣的可以去了解了解。

3.4、范围分片与数据块（Chunk）

上一阶段讲述了哈希分片算法，而MongoDB还支持范围分片策略，其实字符串类型的字段，也可以使用范围分片算法，它会根据“字典序”来比较并划分数据，但通常建议在数值型字段上使用范围分片算法，下面咱们来实验一下：

// 在mongos节点上对zhuzi集合配置范围分片
sh.shardCollection("zhuzi.zhuzi", {"serial_number": 1});

// 通过for循环插入100条数据进行测试
for(i=1;i<=100;i++){db.zhuzi.insertOne({"serial_number":i})};

我现在搭建的分片集群中，有shard-1、shard-2两个分片节点，接着我通过下述命令，创建了一个分片规则：
sh.shardCollection("zhuzi.zhuzi", {"serial_number": 1});
接着执行了下述命令，向zhuzi集合插入了100条测试数据，可为什么所有数据都跑到shard-2分片上去了？
for(i=1;i<=100;i++){db.zhuzi.insertOne({"serial_number":i})};

此时分别在27024、27021、27022三个节点上执行db.zhuzi.count()统计语句，会发现一个现象，此时数据全都落到了27022节点上，27021节点没有一条数据，这是为啥呢？因为每个分片节点到底负责存放哪些范围内的数据，这是由MongoDB自身决定的，所以小数据量的测试，会发现数据分散不均匀，不过随着数据的增加和变动，数据分布会趋向于均匀。

那默认情况下，多久才会向另一个分片节点分发数据呢？即另一个分片节点的第一个Chunk块被填满后，Chunk的默认大小为64MB，这意味着27022节点存满64M数据后，mongos才会考虑向27021分发数据！

啥叫Chunk？在前面稍微提到过这个概念，是指包含多个文档的数据块，也是集群分割、存储数据的基本单位，这里详细解释一下。每个Chunk都有一个由最大值、最小值形成的范围（基于分片键的值来定义），每个Chunk还有一个分片标识，用于表示该Chuck所属的分片节点，mongos可以根据分片标识，来将一个请求分发到具体的分片节点上，这些信息，大家可以在mongos的config.chunks集合中查看。

大家可以通过下述这些命令来管理Chunk数据块：

• sh.moveChunk()：手动移动一个数据块到指定的分片。
• sh.splitAt()：手动在指定分片键的值处切分一个数据块。
• sh.splitFind()：根据查询条件切分一个数据块。

但通常Chunk的划分、迁移是由MongoDB的Balancer平衡器自动管理，平衡器会根据ChunkSize来划分Chunk，也会根据集群的负载和数据分布情况，自动进行数据迁移操作，以保持各分片节点的数据平衡及查询性能，而迁移的原则是：找到Chunk最多的节点，将其中某些Chunk挪动到数量最少的分片节点上。

OK，关于Chunk的概念了解这些即可，最后提一嘴，如果Mongos正在迁移Chunk，这时出现读请求查询相应数据会被阻塞，直到数据迁移完成为止，数据迁移过程，大家可以通过sh.status()命令观察迁移进度。

3.5、不同版本中的分片集群

在不同版本的分片集群中，分片规则都有所限制，共存的限制如下：

• ①分片键字段必须有索引，如果对空集合配置分片规则，会自动创建索引；如果对已有数据的集合配置分片规则，分片键字段必须手动创建匹配的索引，如使用哈希分片算法：则需手动创建哈希索引，否则会报错。
• ②一个集群最多可以拓展1024个分片节点。
• ③一个集合中同时只能存在一个分片键，不能、也无法指定多个。

而4.4版本之前的MongoDB，还有如下限制：

• ①分片键字段的值，大小不能超过512Bytes。
• ②哈希分片算法仅支持单字段的哈希分片键，例如{name:"hashed"}。
• ③insert一个文档时，必须插入分片键字段。
• ④已经插入的文档，分片键字段的值不允许修改。

4.4版本之后，前面的限制进行了优化：

• ①分片键字段没有数据大小限制。
• ②支持复合哈希分片键，例如{_id:1, name:"hashed"}。
• ③insert一个文档时可以不插入分片键字段，不插入时会当做Null值处理。
• ④修改一个文档时，如果分片键不是_id字段，则可以直接修改。

OK，到这里关于MongoDB分片集群的话题就此打住了，关于更多的知识，就需要大家自行在使用过程中慢慢探索~

四、MongoDB集群篇总结

本篇内容从最初的单机缺陷出发，逐步分析了不同体量下的集群方案，从这也能观察出如今存储技术的缩影，无论是MySQL，还是ES、Redis、FastDFS……，技术的发展路线总是惊人的相似，从最初的单节点服务，到后来的多副本容灾、读写分离，再到如今的分片式存储，以MySQL、Redis、MongoDB三者为例来对比：
数据库 | 单体 | 多副本 | 分布式
:-: | :-: | :-: | :-:
MySQL | 单实例 | 主从集群 | 分库分表/TiDB
Redis | 单实例 | 主从+哨兵集群 | Redis-Cluster
MongoDB | 单实例 | 副本集群 | MongoDB-Cluster

从上表中不难发现？如今的存储产品都保持着这个趋势在发展，其实这也是后端技术的整体趋势，从单机过渡到分布式，都是迫于互联网时代井喷式增长所带来的流量压力，不断探索下达成的共识！再以Java服务为例，从最开始的Tomcat单节点，到后来的Nginx水平集群，再到如今的SpringCloud、Dubbo分布式、微服务架构，同样遵循着前面所说的共识在发展，这究竟是为什么？

原因很简单，首先可以提升系统整体的吞吐量，提供更强的并发承载能力；其次，可以构建出高可用架构，整个系统不会由于某一服务单节点故障，从而引发系统整体不可用带来的雪崩现象；最后，还可以与云计算技术完美结合，实现灵活的弹性架构，根据实际业务发展去动态伸缩节点！

当然，这里也不得不提到一件有趣的事情，是关于MySQL的，在早几年的时间里，分库分表技术炙手可热，几乎每一个后端开发者想进阶提升时，就不免想起这块技术。反观近几年，分布式关系型数据库，这个名词如日方升，为什么？原因就在于分库分表的动态伸缩能力太过复杂，具体大家可参考《分库分表副作用篇-动态伸缩与流量迁移》章节，无法和云计算做到完美结合，为此，诸如TiDB、OceanBase……这类分布式关系型数据库，才成为了未来关系型数据库的新方向。

不过大家也不用太过担心，像MySQL、Oracle、PgSQL这类表现强劲的传统关系型数据库，也永远不会被淘汰，毕竟并不是每个系统都有那么大的流量，实际开发过程中，90%+都属于中小型项目，硬件成本有限，使用传统的关系型数据库足以满足开发需求。

好了，本篇文章就说到这里，咱们下一篇重点讲述Java中，如何结合SpringData来操作MongoDB数据库，毕竟前面这两篇内容，为了屏蔽语言之间的差异，都在使用MongoDB原生的语法进行阐述~