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干貨滿滿 | MongoDB集群實戰攻略

數據庫 MongoDB
MongoDB是一個開源的,基于分布式的,面向文檔存儲的菲關系型數據庫。可以運行在Windows、Unix、OSX、Solaris系統上,支持32位和64位應用,提供多種編程語言的驅動程序。MongoDB支持的數據結構非常松散,是類似JSON的BSON格式,通過鍵值對的形式存儲數據,可以存儲復雜的數據類型。

 

簡介

MongoDB是一個開源的,基于分布式的,面向文檔存儲的菲關系型數據庫。可以運行在Windows、Unix、OSX、Solaris系統上,支持32位和64位應用,提供多種編程語言的驅動程序。MongoDB支持的數據結構非常松散,是類似JSON的BSON格式,通過鍵值對的形式存儲數據,可以存儲復雜的數據類型。

基本概念

文檔(document):文檔是MongoDB的核心概念,是數據的基本單元,類似于關系數據庫中的行。在MongoDB中,文檔表示為鍵值對的一個有序集。文檔一般使用如下的樣式來標記: 

  1. {"title":"hello!"
  2. {"title":"hello!","recommend":5} 
  3. {"title":"hello!","recommend":5,"author":{"firstname":"paul","lastname":"frank"}}  

從上面的例子可以看到,文檔的值有不同的數據類型,甚至可以是一個完整的內嵌文檔(***一個示例的author就是一個文檔)

集合(collection):集合是一組文檔的集合,相當于關系型數據庫中的數據表,MongoDB數據庫不是關系型數據庫,沒有模式的概念。同一集合中的文檔可以有不同的形式。比如: 

  1. {"name":"jack","age":19} 
  2.  
  3. {"name":"wangjun","age":22,"sex":"1" 

可以存在同一個集合當中。

數據庫(database):多個文檔構成集合,多個集合組成數據庫。一個MongoDB實例可以承載多個數據庫,每個數據庫可以擁有0到多個集合。

MongoDB 的主要目標是在鍵值對存儲方式(提供了高性能和高度伸縮性)以及傳統的 RDBMS(關系性數據庫)系統,集兩者的優勢于一身。MongoDB適用于以下場景:

  • 網站數據:Mongo 非常適合實時的插入,更新與查詢,并具備網站實時數據存儲所需的復制及高度伸縮性。
  • 緩存:由于性能很高,Mongo 也適合作為信息基礎設施的緩存層。在系統重啟之后,由 Mongo 搭建的持久化緩存可以避免下層的數據源過載。 
  • 大尺寸、低價值的數據:使用傳統的關系數據庫存儲一些數據時可能會比較貴,在此之前,很多程序員往往會選擇傳統的文件進行存儲。
  • 高伸縮性的場景:Mongo非常適合由數十或數百臺服務器組成的數據庫
  • 用于對象及JSON數據的存儲:Mongo的BSON數據格式非常適合文檔格式化的存儲及查詢。

當然 MongoDB 也有不適合的場景:

  • 高度事務性的系統:例如銀行或會計系統。傳統的關系型數據庫目前還是更適用于需要大量事務的應用程序。
  • 傳統的商業智能應用:針對特定問題的 BI 數據庫能夠提供高度優化的查詢方式。對于此類應用,數據倉庫可能時更適合的選擇(如Hadoop套件中的Hive)。
  • 需要SQL的問題。  

集群攻略

MongoDB在商用環境中,為了高可用性,通常都是以集群形式使用的,MongoDB的集群環境搭建非常簡單,下面就作一個介紹。 

主從模式

我們在使用MySQL數據庫時廣泛采用的模式,采用雙機備份后主節點掛掉了后從節點可以接替主機繼續服務。所以這種模式比單節點的要可靠得多。

下面看一下怎么一步步搭建MongoDB的主從復制節點:

1. 準備兩臺機器 10.43.159.56 和 10.43.159.58。 10.43.159.56當作主節點, 10.43.159.58作為從節點。

2. 分別下載MongoDB安裝程序包。在10.43.159.56上建立文件夾/data/MongoDBtest/master,10.43.159.58建立文件夾/data/MongoDBtest/slave。

3. 在10.43.159.56啟動MongoDB主節點程序。注意后面的這個 “ –master ”參數,標示主節點: 

  1. mongod –dbpath /data/MongoDBtest/master–master 

輸出日志如下,成功: 

  1. [initandlisten] MongoDB starting :pid=18285 port=27017 dbpath=/data/MongoDBtest/master master=1 

4. 在10.43.159.58啟動MongoDB從節點程序。關鍵配置:指定主節點ip地址和端口 –source 10.43.159.56:27017 和標示從節點 –slave參數: 

  1. mongod –dbpath /data/MongoDBtest/slave–slave –source 10.43.159.56:27017 

輸出日志如下,成功: 

  1. [initandlisten] MongoDB starting : pid=17888port=27017 dbpath=/data/MongoDBtest/slave slave=1  

日志顯示從節點從主節點同步復制數據 : 

  1. [replslave] repl: from host: 10.43.159.56:27017 

這樣,主從結構的MongoDB集群就搭建好了,是不是很簡單?

下面我們來看看這個集群能做什么?先登錄到從節點shell上,執行插入數據: 

  1. mongo 127.0.0.1:27017   
  2.  
  3. > db.testdb.insert({"test3":"testval3"});   
  4.  
  5. not master    

可以看到 MongoDB的從節點是只能讀,不能執行寫操作的。

那么如果主服務器掛掉,從服務器可以接替工作嗎?

可以試一下,強制關掉主節點上的MongoDB進程,登錄在從節點上,再次執行插入數據: 

  1. > db.testdb.insert({"test3":"testval3"});   
  2.  
  3. not master    

看來從節點并沒有自動接替主節點的工作,那就只有人工處理了,停止從節點,再以master的方式啟動從節點,由于從節點上數據跟主節點一樣,此時從節點是可以替代主節點工作的,這屬于人工切換。

此外,我們可以搭建多個從節點,實現數據庫的讀寫分離,比如主節點負責寫,多個從節點負責讀,對于移動APP,絕大部分操作都是讀操作,可以實現負荷分擔。 

那么,搭建了這套主從結構的集群是不是就能應付商用環境呢?我們發現還是有幾個問題亟待解決的:

  • 主節點掛了能否自動切換連接?目前需要手工切換。
  • 主節點的寫壓力過大如何解決?
  • 從節點每個上面的數據都是對數據庫全量拷貝,從節點壓力會不會過大?
  • 就算對從節點路由實施路由訪問策略能否做到自動擴展?

解決這幾個問題就要靠下面介紹的副本集模式了。

副本模式

MongoDB官方已經不建議使用主從模式了,替代方案是采用副本集的模式,那什么是副本集呢?簡單地說,副本集就是有自動故障恢復功能的主從集群,或者說主從模式其實就是一個單副本的應用,沒有很好的擴展性和容錯性。而副本集具有多個副本保證了容錯性,就算一個副本掛掉了還有很多副本存在,更棒的是副本集很多地方都是自動化的,它為你做了很多管理工作。聰明的讀者已經發現,主從模式的***個問題手工切換已經得到解決了,難怪MongoDB官方強烈推薦使用這種模式。我們來看看MongoDB副本集的架構圖:

由圖可以看到客戶端連接到整個副本集,不關心具體哪一臺機器是否掛掉。主服務器負責整個副本集的讀寫,副本集定期同步數據備份,一旦主節點掛掉,副本節點就會選舉一個新的主服務器,這一切對于應用服務器不需要關心。我們看一下主服務器掛掉后的架構:

副本集中的副本節點通過心跳機制檢測到主節點掛掉后,就會在集群內發起主節點的選舉機制,自動選舉一位新的主服務器。So Cool!讓我們趕緊來部署一下!

官方推薦的副本集機器數量為至少3個(官方說副本集數量***是奇數),那我們也按照這個數量配置測試。

1. 準備三臺機器 10.43.159.56、 10.43.159.58、10.43.159.60。10.43.159.56當作副本集主節點,10.43.159.58、10.43.159.60作為副本集副本節點。

2. 分別在每臺機器上建立MongoDB副本集測試文件夾

3. 下載安裝MongoDB的安裝程序包

4. 分別在每臺機器上啟動MongoDB

給你的副本集取個名字吧,比如這里叫test: 

  1. /data/MongoDBtest/MongoDB-linux-x86_64-2.4.8/bin/mongod  --dbpath /data/MongoDBtest/replset/data   --replSet test 

從日志可以看出副本集還沒有初始化。 

5. 初始化副本集

在三臺機器上任意一臺機器登陸MongoDB: 

  1. /data/MongoDBtest/MongoDB-linux-x86_64-2.4.8/bin/mongo 

使用admin數據庫: 

  1. use admin 

定義副本集配置變量,這里的 _id:”test” 和上面命令參數“ –replSet test” 要保持一致: 

  1. config = { _id:"test", members:[ 
  2.  
  3. ... {_id:0,host:" 10.43.159.56:27017"}, 
  4.  
  5. ... {_id:1,host:" 10.43.159.58:27017"}, 
  6.  
  7. ... {_id:2,host:" 10.43.159.60:27017"}] 
  8.  
  9. ... }  

初始化副本集配置: 

  1. rs.initiate(config); 

輸出成功: 

  1. {   
  2.  
  3.     "info" : "Config now saved locally.  Should come online in about a minute.",   
  4.  
  5.     "ok" : 1   
  6.  
  7. }    

查看日志,副本集啟動成功后,56為主節點PRIMARY,58、60為副本節點SECONDARY,注意這里是三個節點共同選舉出的主節點,有一定隨機性。

查看集群節點的狀態: 

  1. rs.status(); 

整個副本集已經搭建成功了。是不是超級簡單? 

副本集模式的MongoDB不僅搭建簡單,而且功能強大。現在回頭看看這種模式能否解決我們前面遺留的問題:主節點掛了能否自動切換連接?

先測試副本集數據復制功能是否正常

首先在主節點56上插入數據,然后再副本節點上查看數據,發現日志報錯: 

  1. error: { "$err" : "not master and slaveOk=false""code" : 13435 } at src/mongo/shell/query.js:128 

這是因為默認只從主節點讀寫數據,副本不允許讀,只要設置副本可以讀即可。在副本節點上執行:rs.slaveOk(),然后查詢數據,發現主節點的數據已經同步過來了。 

再測試下副本集的故障轉移功能

先停掉主節點56上的進程,可以看到58和60節點上的日志顯示的就是投票過程。再執行rs.status()可以看到集群狀態更新了,56為不可達,58成為主節點,60還是副本。再啟動56節點,發現還是58為主節點,56變為副本節點。這樣就解決了***個故障自動轉移的問題。

那么,對于主節點讀寫壓力過大,如何解決呢?常見的解決方案是讀寫分離,MongoDB副本集的讀寫分離如何做呢?

看圖說話:

對于移動APP的場景,通常寫操作遠沒有讀操作多,所以一臺主節點負責寫,兩臺副本節點負責讀。從哪個節點讀,完全可以由客戶端選擇,數據讀取參數一共有五類(Primary、PrimaryPreferred、Secondary、SecondaryPreferred、Nearest):

  • Primary:默認參數,只從主節點上進行讀取操作; 
  • PrimaryPreferred:大部分從主節點上讀取數據,只有主節點不可用時從Secondary節點讀取數據。 
  • Secondary:只從Secondary節點上進行讀取操作,存在的問題是Secondary節點的數據會比Primary節點數據“舊”。 
  • SecondaryPreferred:優先從Secondary節點進行讀取操作,Secondary節點不可用時從主節點讀取數據; 
  • Nearest:不管是主節點、Secondary節點,從網絡延遲***的節點上讀取數據。

典型的副本集組網中,除了有副本節點,還有其他角色,比如仲裁節點,如下圖: 

其中的仲裁節點不存儲數據,只是負責故障轉移的群體投票,這樣就少了數據復制的壓力。此外還有Secondary-Only、Hidden、Delayed、Non-Voting等角色。

Secondary-Only:不能成為Primary節點,只能作為Secondary副本節點,防止一些性能不高的節點成為主節點。 

Hidden:這類節點是不能夠被客戶端制定IP引用,也不能被設置為主節點,但是可以投票,一般用于備份數據。 

Delayed:可以指定一個時間延遲從Primary節點同步數據。主要用于備份數據,如果實時同步,誤刪除數據馬上同步到從節點,恢復又恢復不了。 

Non-Voting:沒有選舉權的Secondary節點,純粹的備份數據節點。

總結及思考

到此整個MongoDB副本集搞定了兩個問題:

  • 主節點掛了能否自動切換連接?    //咱用副本集
  • 主節點的讀寫壓力過大如何解決? //讀寫分離

還有兩個問題待后續解決:

  • 從節點每個上面的數據都是對數據庫全量拷貝,從節點壓力會不會過大?
  • 如果數據壓力大到機器支撐不了的時候能否做到自動擴展?

這個可以通過MongoDB的分片功能來解決,我們下次再說。Bye Bye!

 

責任編輯:龐桂玉 來源: ITPUB
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