MongoDB集群的介绍与搭建

MongoDB集群的介绍与搭建

一.MongoDB集群的介绍

注意：Mongodb是一个比较流行的NoSQL数据库，它的存储方式是文档式存储，并不是Key-Value形式；

1.1集群的优势和特性

MongoDB集群的优势主要体现在以下几个方面：

(1)高可用性

MongoDB集群支持主从复制和故障转移机制，这确保了数据的高可用性和冗余性。当主节点出现故障时，集群可以自动切换到从节点，保证系统的持续运行。这种故障转移能力对于维护系统的稳定性和可靠性至关重要。

(2)扩展性

MongoDB集群具有出色的扩展性，可以通过水平扩展来增加系统的处理能力和存储容量。随着数据量的增加和访问压力的增大，只需简单地添加新的节点，即可轻松应对。这种扩展性使得MongoDB集群能够适用于各种规模的数据存储和处理需求。

(3)数据分片

MongoDB集群支持数据分片功能，可以将数据划分为多个分片，并部署在不同的节点上。这种数据分片机制不仅提高了系统的读写性能，还提供了更大的存储容量。MongoDB能够根据数据的分布情况，自动将查询请求分发到相应的分片上进行处理，从而进一步优化了系统的性能。

(4)弹性伸缩

MongoDB集群具有弹性伸缩的能力，可以根据系统的负载情况进行自动调整。当负载过高时，可以添加更多的节点来分担压力；当负载较低时，可以减少节点数量以节省资源。这种弹性伸缩机制使得MongoDB集群能够灵活地应对各种负载变化，保持系统的稳定性和性能。

(5)灵活性

MongoDB集群提供了灵活的数据模型和查询语言，可以存储和处理各种类型的数据。它支持文档型、关系型和图形型数据，并提供了强大的查询和聚合功能，方便用户对数据进行分析和处理。这种灵活性使得MongoDB集群能够适用于各种复杂的数据存储和处理场景。

(6)数据安全与容灾

MongoDB集群通过数据冗余和备份机制，提供了数据的安全性和容灾功能。即使某个节点出现故障，其他节点仍然可以正常运行，并保证数据的一致性和完整性。此外，MongoDB还支持跨地域的数据复制和容灾部署，进一步提高了数据的安全性和可靠性。

然而，也需要注意到MongoDB集群的一些潜在挑战，如配置复杂性、成本较高以及数据一致性等问题。在实际应用中，需要根据具体的需求和资源情况来选择合适的集群类型和配置方案，并进行合理的优化和维护以确保系统的性能和稳定性。

综上所述，MongoDB集群具有高可用性、扩展性、数据分片、弹性伸缩、灵活性和数据安全与容灾等优势，适用于各种大规模数据存储和处理的场景。

二.MongoDB集群的搭建

主要介绍三种集群方式的搭建过程：

2.1Replica Set(副本集)方式

主节点-备节点-仲裁节点

是集群当中包含了多份数据，保证主节点挂掉了，备节点能继续提供数据服务，提供的前提就是数据需要和主节点一致。

其中，Mongodb(M)表示主节点，Mongodb(S)表示备节点，Mongodb(A)表示仲裁节点。主备节点存储数据，仲裁节点不存储数据。客户端同时连接主节点与备节点，不连接仲裁节点。

默认设置下，主节点提供所有增删查改服务，备节点不提供任何服务。但是可以通过设置使备节点提供查询服务，这样就可以减少主节点的压力，当客户端进行数据查询时，请求自动转到备节点上。这个设置叫做Read Preference Modes，同时Java客户端提供了简单的配置方式，可以不必直接对数据库进行操作。

仲裁节点是一种特殊的节点，它本身并不存储数据，主要的作用是决定哪一个备节点在主节点挂掉之后提升为主节点，所以客户端不需要连接此节点。这里虽然只有一个备节点，但是仍然需要一个仲裁节点来提升备节点级别。我开始也不相信必须要有仲裁节点，但是自己也试过没仲裁节点的话，主节点挂了备节点还是备节点，所以咱们还是需要它的。

（1）建立数据文件夹

一般情况下不会把数据目录建立在mongodb的解压目录下，不过这里方便起见，就建在mongodb解压目录下吧。

mkdir -p /mongodb/data/master 
mkdir -p /mongodb/data/slaver 
mkdir -p /mongodb/data/arbiter  
#三个目录分别对应主，备，仲裁节点

（2）建立配置文件

由于配置比较多，所以我们将配置写到文件里。

#master.conf
dbpath=/mongodb/data/master
logpath=/mongodb/log/master.log
pidfilepath=/mongodb/master.pid
directoryperdb=true
logappend=true
replSet=testrs
bind_ip=10.10.148.130
port=27017
oplogSize=10000
fork=true
noprealloc=true

#slaver.conf
dbpath=/mongodb/data/slaver
logpath=/mongodb/log/slaver.log
pidfilepath=/mongodb/slaver.pid
directoryperdb=true
logappend=true
replSet=testrs
bind_ip=10.10.148.131
port=27017
oplogSize=10000
fork=true
noprealloc=true

#arbiter.conf
dbpath=/mongodb/data/arbiter
logpath=/mongodb/log/arbiter.log
pidfilepath=/mongodb/arbiter.pid
directoryperdb=true
logappend=true
replSet=testrs
bind_ip=10.10.148.132
port=27017
oplogSize=10000
fork=true
noprealloc=true

参数解读：

dbpath：数据存放目录

port：mongodb进程所使用的端口号，默认为27017

logpath：日志存放路径、bind_ip：mongodb所绑定的ip地址

oplogSize：mongodb操作日志文件的最大大小。单位为Mb，默认为硬盘剩余空间的5%

pidfilepath：进程文件，方便停止mongodb

fork：以后台方式运行进程

directoryperdb：为每一个数据库按照数据库名建立文件夹存放

noprealloc：不预先分配存储、replSet：replica set的名字

logappend：以追加的方式记录日志

（3）启动mongodb

进入每个mongodb节点的bin目录下

./monood -f master.conf
./mongod -f slaver.conf
./mongod -f arbiter.conf

（4）配置主，备，仲裁节点

可以通过客户端连接mongodb，也可以直接在三个节点中选择一个连接mongodb。

./mongo 10.10.148.130:27017   #ip和port是某个节点的地址
>use admin
>cfg={ _id:"testrs", members:[ {_id:0,host:'10.10.148.130:27017',priority:2}, {_id:1,host:'10.10.148.131:27017',priority:1}, 
{_id:2,host:'10.10.148.132:27017',arbiterOnly:true}] };
>rs.initiate(cfg)             #使配置生效

cfg是可以任意的名字，当然最好不要是mongodb的关键字，conf，config都可以。最外层的_id表示replica set的名字，members里包含的是所有节点的地址以及优先级。优先级最高的即成为主节点，即这里的10.10.148.130:27017。特别注意的是，对于仲裁节点，需要有个特别的配置——arbiterOnly:true。这个千万不能少了，不然主备模式就不能生效。
      配置的生效时间根据不同的机器配置会有长有短，配置不错的话基本上十几秒内就能生效，有的配置需要一两分钟。如果生效了，执行rs.status()命令会看到如下信息：

{"set" : "testrs","date" : ISODate("2013-01-05T02:44:43Z"),"myState" : 1,"members" : [{"_id" : 0,"name" : "10.10.148.130:27017","health" : 1,"state" : 1,"stateStr" : "PRIMARY","uptime" : 200,"optime" : Timestamp(1357285565000, 1),"optimeDate" : ISODate("2013-01-04T07:46:05Z"),"self" : true},{"_id" : 1,"name" : "10.10.148.131:27017","health" : 1,"state" : 2,"stateStr" : "SECONDARY","uptime" : 200,"optime" : Timestamp(1357285565000, 1),"optimeDate" : ISODate("2013-01-04T07:46:05Z"),"lastHeartbeat" : ISODate("2013-01-05T02:44:42Z"),"pingMs" : 0},{"_id" : 2,"name" : "10.10.148.132:27017","health" : 1,"state" : 7,"stateStr" : "ARBITER","uptime" : 200,"lastHeartbeat" : ISODate("2013-01-05T02:44:42Z"),"pingMs" : 0}],"ok" : 1
}

如果配置正在生效，其中会包含如下信息：

"stateStr" : "RECOVERING"

同时可以查看对应节点的日志，发现正在等待别的节点生效或者正在分配数据文件。
       现在基本上已经完成了集群的所有搭建工作。至于测试工作，可以留给大家自己试试。一个是往主节点插入数据，能从备节点查到之前插入的数据（查询备节点可能会遇到某个问题，可以自己去网上查查看）。二是停掉主节点，备节点能变成主节点提供服务。三是恢复主节点，备节点也能恢复其备的角色，而不是继续充当主的角色。二和三都可以通过rs.status()命令实时查看集群的变化。

2.2Sharding方式

主节点-备节点-仲裁节点-路由节点

和Replica Set类似，都需要一个仲裁节点，但是Sharding还需要配置节点和路由节点。就三种集群搭建方式来说，这种是最复杂的。

(1)启动数据节点

./mongod --fork --dbpath ../data/set1/ --logpath ../log/set1.log --replSet test #192.168.4.43
./mongod --fork --dbpath ../data/set2/ --logpath ../log/set2.log --replSet test #192.168.4.44
./mongod --fork --dbpath ../data/set3/ --logpath ../log/set3.log --replSet test #192.168.4.45 决策 不存储数据

(2)启动配置节点

./mongod --configsvr --dbpath ../config/set1/ --port 20001 --fork --logpath ../log/conf1.log #192.168.4.30
./mongod --configsvr --dbpath ../config/set2/ --port 20002 --fork --logpath ../log/conf2.log #192.168.4.31

(3)启动路由节点

./mongos --configdb 192.168.4.30:20001,192.168.4.31:20002 --port 27017 --fork --logpath ../log/root.log #192.168.4.29

这里我们没有用配置文件的方式启动，其中的参数意义大家应该都明白。一般来说一个数据节点对应一个配置节点，仲裁节点则不需要对应的配置节点。注意在启动路由节点时，要将配置节点地址写入到启动命令里。

（4）配置Replica Set

       这里可能会有点奇怪为什么Sharding会需要配置Replica Set。其实想想也能明白，多个节点的数据肯定是相关联的，如果不配一个Replica Set，怎么标识是同一个集群的呢。这也是人家mongodb的规定，咱们还是遵守吧。配置方式和之前所说的一样，定一个cfg，然后初始化配置。

./mongo 192.168.4.43:27017   #ip和port是某个节点的地址
>use admin
>cfg={ _id:"testrs", members:[ {_id:0,host:'192.168.4.43:27017',priority:2}, {_id:1,host:'192.168.4.44:27017',priority:1}, 
{_id:2,host:'192.168.4.45:27017',arbiterOnly:true}] };
>rs.initiate(cfg)             #使配置生效

（5） 配置Sharding

./mongo 192.168.4.29:27017   #这里必须连接路由节点
>sh.addShard("test/192.168.4.43:27017") #test表示replica set的名字 当把主节点添加到shard以后，会自动找到set里的主，备，决策节点
>db.runCommand({enableSharding:"diameter_test"})    #diameter_test is database name
>db.runCommand( { shardCollection: "diameter_test.dcca_dccr_test",key:{"__avpSessionId":1}})

第一个命令很容易理解，第二个命令是对需要进行Sharding的数据库进行配置，第三个命令是对需要进行Sharding的Collection进行配置，这里的dcca_dccr_test即为Collection的名字。另外还有个key，这个是比较关键的东西，对于查询效率会有很大的影响，具体可以查看 Shard Key Overview
       到这里Sharding也已经搭建完成了，以上只是最简单的搭建方式，其中某些配置仍然使用的是默认配置。如果设置不当，会导致效率异常低下，所以建议大家多看看官方文档再进行默认配置的修改。

2.3Master-Slave方式

主节点-备节点

这个是最简答的集群搭建，不过准确说也不能算是集群，只能说是主备。并且官方已经不推荐这种方式，所以在这里只是简单的介绍下吧，搭建方式也相对简单。

./mongod --master --dbpath /data/masterdb/      #主节点./mongod --slave --source <masterip:masterport> --dbpath /data/slavedb/     备节点

基本上只要在主节点和备节点上分别执行这两条命令，Master-Slaver就算搭建完成了。我没有试过主节点挂掉后备节点是否能变成主节点，不过既然已经不推荐了，大家就没必要去使用了。

 三.自己亲测过程

3.1.准备工作

因为我这里的数据量不大，所以一般使用带仲裁节点的集群即可，没必要使用带有路由节点的；

（1）环境准备（三台Centos7的虚拟机）：192.168.32.215 / 192.168.32.216 / 192.168.32.217

（2）机器分配：215为master节点 , 217为slave节点 , 216为仲裁节点

（3）安装包下载：使用wget来下载，版本为4.4.5，想要其他的版本自己可以更换：

wget https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-rhel70-4.4.5.tgz

将安装包用scp命令传输到另外两台上； 

3.2.进行配置

（1）目录准备

三台机器的目录尽量一致，我这里都存放解压后的目录为/opt/hadoop

创建目录：

215机器：

#在opt下创建hadoop
mkdir /opt/hadoop
#将安装包解压到hadoop下
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-rhel70-4.4.5.tgz  -C /opt/hadoop/
#解压的目录形式为:/opt/hadoop/mongo4.4
#我这里修改为了:/opt/hadoop/mongodb4.4为了方便，然后就在mongodb4.4里面执行下面的操作#数据存文的目录
mkdir -p data/master 
#日志目录
mkdir logs  
#配置目录
mkdir conf  
cd logs 
#日志文件
touch master.log 
cd conf
#配置文件
touch mongodb.conf 

如同下面得图中表现：

217机器：

同上述节点：

mkdir -p data/slave
mkdir logs
mkdir conf
cd logs
touch slave.log
cd conf
touch mongodb.conf

216机器：

同上述节点：

mkdir -p data/arbite
mkdir logs
mkdir conf
cd logs
touch arbite.log
cd conf
touch mongodb.conf

（2）编辑配置文件

215节点（Master）:

编辑mongodb.conf

#master配置
#数据存放路径
dbpath=/opt/hadoop/mongodb4.4/data/master  
#日志路径
logpath=/opt/hadoop/mongodb4.4/logs/master.log 
#以追加的方式记录日志 
logappend=true
#mongoDB进程所绑定的ip地址
bind_ip=192.168.32.215
#端口号，默认端口号为27017  
port=27017
#以后台方式运行进程 
fork=true 
#4.33版本后已经取消
#noprealloc=true 
#集群名称
replSet=test  

217节点（Slave）:

编辑mongodb.conf

#slave配置
dbpath=/opt/hadoop/mongodb4.4/data/slave
logpath=/opt/hadoop/mongodb4.4/logs/slave.log
logappend=true
bind_ip=192.168.32.217
port=27017
fork=true
#noprealloc=true
replSet=test

216节点（arbite仲裁节点）:

编辑mongodb.conf

#仲裁节点配置
dbpath=/opt/hadoop/mongodb4.4/data/arbite
logpath=/opt/hadoop/mongodb4.4/logs/arbite.log
logappend=true
bind_ip=192.168.32.216
#注意仲裁节点我给的端口号是27018
port=27018  
fork=true
#noprealloc=true
replSet=test

3.3启用

分别启动mongodb

直接输入如下命令即可，要保证路径正确即可：

 /opt/hadoop/mongodb4.4/bin/mongod -f /opt/hadoop/mongodb4.4/conf/mongodb.conf

 启动成功，如下

 （4）再进一步简单的配置

a.在任意一个节点上，连接到主节点

这里ip换成你们配置中的主节点即可

 b.输入如下命令（里面ip换成你们自己的即可）：

cfg={_id:"test", members: [ {_id:0,host:'192.168.32.215:27017',priority:2} ,{_id:1,host:'192.168.32.217:27017',priority:1} ,{_id:2,host:'192.168.32.216:27018',arbiterOnly:true}]};

c.初始化集群-让配置生效

rs.initiate(cfg) 

当你能看到代表成功ok:1

注意：如下是返回的初始化不成功的信息，需要关闭你们的机器防火墙即可；

 关闭防火墙的命令：

systemctl status firewalld
systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld

 再次执行，发现返回状态成功。

d.查看集群状态

 OK,测试完毕。

四.总结

以上三种集群搭建方式首选Replica Set，只有真的是大数据，Sharding才能显现威力，毕竟备节点同步数据是需要时间的。Sharding可以将多片数据集中到路由节点上进行一些对比，然后将数据返回给客户端，但是效率还是比较低的说。大家在应用的时候还是多多做下性能测试，毕竟不像Redis有benchmark。

       Mongodb现在用的还是比较多的，但是个人觉得配置太多了，我看官网都看了好多天，才把集群搭建的配置和注意要点弄明白。而且用过的人应该知道mongodb吃内存的问题，解决办法只能通过ulimit来控制内存使用量，但是如果控制不好的话，mongodb会挂掉。