深入了解MongoDB 分布式集群-木庄网络博客

本文整理自网络，侵删。

在分布式应用系统中，mongodb 已经成为 NoSQL 经典数据库。要想很好的使用 mongodb，仅仅知道如何使用它是不够的。只有对其架构原理等有了充分认识，才能在实际运用中使其更好地服务于应用，遇到问题知道怎么处理，而不是抓瞎抹黑。这篇文章就带你进入 mongodb 集群的大门。

集群概览

mongodb 相关的进程分为三类：

mongo 进程 – 该进程是 mongodb 提供的 shell 客户端进程，通过该客户端可以发送命令并操作集群；
mongos 进程 – mongodb 的路由进程，负责与客户端连接，转发客户端请求到后端集群，对客户端屏蔽集群内部结构；
mongod 进程 – 提供数据读写的 mongodb 实例进程。

类比银行服务，mongo 进程相当于客户，mongos 进程是柜台服务员，mongod 进程是银行后台实际处理业务的人员或者流程。客户只需要和柜台服务员沟通，告知办什么业务，柜台服务员将业务转往后台，后台实际处理。

下图是 mongodb 集群的一般拓扑结构。

如图，mongodb 集群的节点分为三类：

mongos 路由节点：处理客户端的连接，扮演存取路由器的角色，将请求分发到正确的数据节点上，对客户端屏蔽分布式的概念；
config 配置节点：配置服务，保存数据结构的元数据，比如每个分片上的数据范围，数据块列表等。配置节点也是 mongod 进程，只是它存储的数据是集群相关的元数据；
shard 分片节点：数据存储节点，分片节点由若干个副本集组成，每个副本集存储部分全体数据，所有副本集的数据组成全体数据，而副本集内部节点存放相同的数据，做数据备份与高可用。

还是拿银行业务类比，当客户办理保单保存业务时，

柜台服务员接受客户的保单业务请求（mongos 路由节点接收客户端的操作请求）；
柜台服务员查询文件目录系统查看该保单应该保存到哪个仓库（mongos 节点与 config 配置节点通信，查询相关操作数据在哪个分片节点）；
知道哪个仓库后，柜台服务员将保单给仓库管理员，仓库管理员将保单放到指定仓库中（mongos 节点将请求发送给数据所在分片节点，分片节点进行读写处理）。

mongos 路由服务

mongos 服务类似网关，连接 mongodb 集群与应用程序，对外屏蔽 mongodb 内部结构，应用程序只需要将请求发送给 mongos，而无需关心集群内部副本分片等信息。

mongos 本身不保存数据与索引信息，它通过查询 config 配置服务来获取，所以可以考虑将 mongos 与应用程序部署在同一台服务器上，当服务器宕机时 mongos 也一起失效，防止出现 mongos 闲置。

mongos 节点也可以是单个节点，但为了高可用，一般部署多个节点。就像柜台服务员一样，可以有多个，相互之间没有主备关系，都可以独立处理业务。

需要注意的是，在开启分片的情况下，应用程序应该避免直接连接分片节点进行数据修改，因为这种情况下很可能造成数据不一致等严重后果，而是通过 mongos 节点来操作。

config 配置服务

config 配置节点本质也是一个副本集，副本集中存放集群的元数据，如各个分片上的数据块列表，数据范围，身份验证等信息。如下，可以看到数据库 config，数据库中集合保存了集群的重要元数据。

mongos> use config;
switched to db config
mongos> show collections;
changelog
chunks
collections
databases
lockpings
locks
migrations
mongos
shards
tags
transactions
version

一般情况下，用户不应该直接变更 config 的数据，否则很可能造成严重后果。

shard 分片服务

分布式存储要解决的是两个问题：

随着业务不断发展，数据量越来越大，单机存储受限于物理条件，必然要通过增加服务器来支持不断增大的数据。所以分布式下，不可能全部数据存储在一个节点上，必然是将数据划分，部分数据放到这个节点，另外部分数据放到另外的节点上。也就是数据的伸缩性。
考虑高可用。如果同一份数据只存在一个节点上，当这个节点发生异常时，数据不可用。这就要求分布式下同一份数据需要存储在多个节点上，以达高可用效果。
在 mongodb 集群中，数据的伸缩性通过分片集来实现，高可用通过副本集来实现。

如图，全部数据为1-6，将其划分为3部分，1-2为一个分片，3-4为一个分片，5-6为一个分片。每个分片存储在不同的节点上。而每个分片有3个副本，组成副本集，每个副本都是独立的 mongod 实例。

所以副本集是一个纵向概念，描述的是相同的数据存储在多个节点上；而分片是一个横向概念，描述的是全量数据被切成不同的片段，每个片段独立存储。这个片段就是分片，而分片通过副本集进行存储。

副本集

副本集包含三种角色：

主节点（Primary）
副节点（Secondary）
仲裁节点（Arbiter）

一个副本集由一个主节点，多个副节点，0或多个仲裁节点组成。

主节点与副节点是数据节点。主节点提供数据的写操作，数据写到主节点后，会通过同步机制同步到副节点上。默认读操作也由主节点提供，但是可以手动设置 read preference，优先从副节点读取。

仲裁节点不是数据节点，不存储数据，也不提供读写操作。仲裁节点是作为投票者存在，当主节点异常需要进行切换时，仲裁节点有投票权，但没有被投票权。仲裁节点可以在资源有限的情况下，依然支持故障恢复。比如只有2个节点的硬盘资源，在这种情况下可以增加一个不占存储的仲裁节点，组成“一主一副一仲裁”的副本集架构，当主节点宕掉时，副节点能够自动切换。

阅读剩余部分