一、MongoDB 叢集簡介

MongoDB是一個基於分散式檔案儲存的資料庫，其目的在於為WEB應用提供可擴充套件的高效能資料儲存解決方案。下面將以3臺機器介紹最常見的叢集方案。具體介紹，可以檢視官網。

1、叢集元件的介紹

mongos（路由處理）：作為Client與MongoDB叢集的請求入口，所有使用者請求都會透過Mongos協調，它會將資料請求發到對應的Shard(mongod)伺服器上，再將資料合併後回傳給使用者。
config server（配置節點）：即：配置伺服器；主要儲存資料庫的後設資料，包含資料的分佈(分片)以及資料結構，mongos收到client發出的需求後，會從config server載入配置資訊並快取於記憶體中。一般在生產環境會配置不只一臺config server，因為它儲存的後設資料極為重要，若損壞則影響整個叢集運作。
shard（分片例項儲存資料）：shard就是分片。MongoDB利用分片的機制來實現資料分佈儲存與處理，達到橫向擴容的目的。預設情況下，資料在分片之間會自動進行移轉，以達到平衡，此動作是靠一個叫平衡器(balancer)的機制達成。
replica set（副本集）：副本集實現了資料庫高可用，若沒做副本集，則一旦存放資料的伺服器節點掛掉，資料就丟失了，相反若配置了副本集，則同樣的資料會儲存在副本伺服器中(副本節點)，一般副本集包含了一個主節點與多個副本節點，必要時還會配置arbiter(仲裁結點)作為節點掛掉時投票用。
arbiter（仲裁節點）：仲裁伺服器本身不包含資料，僅能在主節點故障時，檢測所有副本伺服器並選舉出新的主節點，其實現方式是透過主節點、副本節點、仲裁伺服器之間的心跳(Heart beat)實現。

2、MongoDB應用場景

網站資料：適合實時的插入，更新與查詢，並具備網站實時資料儲存所需的複製及高度伸縮性。
快取：由於效能很高，也適合作為資訊基礎設施的快取層。在系統重啟之後，搭建的持久化快取可以避免下層的資料來源過載。
大尺寸、低價值的資料：使用傳統的關聯式資料庫儲存一些資料時可能會比較貴，在此之前，很多程式設計師往往會選擇傳統的檔案進行儲存。
高伸縮性的場景：非常適合由數十或者數百臺伺服器組成的資料庫。
用於物件及JSON資料的儲存：MongoDB的BSON資料格式非常適合文件格式化的儲存及查詢。

3、選用MongoDB的緣由

選用MongoDB的資料是以BSON的資料格式，高度伸縮方便擴充套件，並且資料水平擴充套件非常簡單，支援海量資料儲存，效能強悍。

二、叢集的監測

1、監測資料庫儲存統計資訊

docker中進入mongos或shard例項，執行以下命令：

docker exec -it mongos bash;

mongo --port 20001;

use admin;

db.auth("root","XXX");

說明:透過此命令，可以查詢叢集的成員的集合數量、索引數量等相關資料。

db.stats();

2、檢視資料庫的統計資訊

說明：透過此命令，可以檢視運算元量、記憶體使用狀況、網路io等

db.runCommand( { serverStatus: 1 } )；

3、檢查複製整合員狀態

rs.status()；

三、基本的運維操作

1、設定和檢視慢查詢


#
 設定慢查詢

db.setProfilingLevel(1,200);


#
 檢視慢查詢級別

db.getProfilingLevel();


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 查詢慢查詢日誌，此命令是針對於某一庫進行設定

db.system.profile.find({ ns : 'dbName.collectionName'}).limit(10).sort( { ts : -1 } ).pretty();

2、檢視執行操作時間較長的動作

db.currentOp({"active" : true,"secs_running" : { "$gt" : 2000 }});

3、動態調整日誌級別和設定快取大小


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 設定日誌級別引數

db.adminCommand( { "getParameter": 1, "logLevel":1});


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 設定cache大小引數

db.adminCommand( { "setParameter": 1, "wiredTigerEngineRuntimeConfig": "cache_size=4G"});

4、新增和移除複製整合員


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 檢視複製整合員

rs.status().members;


#
 新增成員

rs.add('127.0.0.1:20001')；


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 移除成員

rs.remove('127.0.0.1:20001')；

5、設定資料庫和集合分片


#
 在mongos admin庫設定庫允許分片

sh.enableSharding("dbName");


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 在mongos 的admin庫設定集合分片片鍵

sh.shardCollection("dbName.collectionName", { filedName: 1} );

6、新增和移除分片


#
 檢視分片狀態

sh.status()；


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 在mongos執行新增分片（可以為單個例項或複製集）

db.runCommand( { removeShard: "shardName" } )；

db.runCommand({addshard:"rs1/ip-1:20001,ip-2:20001,ip-3:20001"});


#
 在mongos執行移除分片

db.runCommand( { removeShard: "shard3" } )；


#
 在mongos執行重新整理mongos配置資訊

db.runCommand("flushRouterConfig"))；

說明：移除分片命令至少執行兩次才能成功刪除，執行到state為completed才真正刪除，否則就是沒用刪除成功，該分片處於 {"draining" : true}狀態，該狀態下不但該分片沒用刪除成功，而且還影響接下來刪除其他分片操作，遇到該狀態再執行一次 removeshard即可，最好就是刪除分片時一直重複執行刪除命令，直到state為completed；還有一個需要注意的地方就是：被成功刪除的分片如果想要再加入叢集時，必須將data資料目錄清理乾淨才可以再加入叢集，否則即使能加入成功也不會儲存資料，集合都不會被建立另外：在刪除分片的時有可能整個過程出現無限 {"draining" : true}狀態，等多久還是這樣，而且分片上面的塊一個都沒有移動到別的分片，解決辦法是：在config的config資料庫的shard集合中找到該分片的資訊，並將draining欄位由True改為False,再繼續試著刪除操作” 上面這句會立即返回，實際在後臺執行。在資料移除的過程當中，一定要注意例項的日誌資訊，可能出現資料塊在遷移的過程中，始終找不到邊界條件，導致一直資料遷移不成功，一直重試，解決方案是刪除邊界資料，重啟例項；。如果此分片為主分片，需要先遷移主分片。 db.runCommand( { movePrimary: "XXX", to: "other" })；在完成刪除後，所有mongos上執行下面命令，再對外提供服務，當然也可以重新啟動所有mongos例項。

7、資料的匯入匯出


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 匯出允許指定匯出條件和欄位

mongoexport -h 127.0.0.1 --port 20001 -uxxx -pxxx -d xxx -c mobileIndex -o XXX.txt 

mongoimport -h 127.0.0.1 --port 20001 -uxxx -pxxx -d xxx -c mobileIndex --file XXX.txt

四、MongoDB資料遷移

1、遷移複製集當中的成員

關閉 mongod 例項,為了確保安全關閉,使用 shutdown 命令；
將資料目錄(即 dbPath )轉移到新機器上；
在新機器上啟動 mongod，其中節點的資料目錄為copy的檔案目錄；
連線到複製集當前的主節點上；

如果新節點的地址發生變化,使用 rs.reconfig() 更新複製集配置文件；舉例,下面的命令過程將成員中位於第 2 位的地址進行更新:

cfg = rs.conf()

cfg.members[2].host = 
"127.0.0.1:27017"

rs.reconfig(cfg)

使用 rs.conf() 確認使用了新的配置. 等待所有成員恢復正常,使用 rs.status() 檢測成員狀態。

2、遷移複製集主節點

在遷移主節點的時候,需要複製集選舉出一個新的主節點,在進行選舉的時候,複製集將讀寫,通常,這隻會持續很短的時間,不過,應該儘可能在影響較小的時間段內遷移主節點.

主節點降級,以使得正常的 failover開始.要將主節點降級,連線到一個主節點,使用 replSetStepDown方法或者使用 rs.stepDown()方法,下面的例子使用了 rs.stepDown()方法進行降級:

rs.stepDown()

等主節點降級為從節點,另一個成員成為 PRIMARY 之後,可以按照 “遷移複製集的一個成員”遷移這個降級了的節點.可以使用 rs.status()來確認狀態的改變。

3、從複製集其他節點恢復資料

MongoDB 透過複製集能保證高可靠的資料儲存，通常生產環境建議使用「3節點複製集」，這樣即使其中一個節點崩潰了無法啟動，我們可以直接將其資料清掉，重新啟動後，以全新的 Secondary 節點加入複製集，或者是將其他節點的資料複製過來，重新啟動節點，它會自動的同步資料，這樣也就達到了恢復資料的目的。

關閉需要資料同步的節點

docker stop node;  # docker環境中

db.shutdownServer({timeoutSecs: 60}); # 非docker環境

複製目標節點機器的資料儲存目錄(/dbPath)到當前機器的指定目錄。

scp 目標節點 shard/data -> 當前節點 shard/data

當前節點以複製過來的資料檔案啟動節點
將新的節點新增到複製集


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 進入複製集的主節點，執行新增新的節點命令

rs.add("hostNameNew:portNew"); 


#
 等待所有成員恢復正常,檢測成員狀態

rs.status();


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 移除原來的節點

rs.remove("hostNameOld>:portOld");

五、MongoDB線上問題場景解決

1、MongoDB 新建索引導致庫被鎖

問題說明：某線上千萬級別集合，為最佳化業務，直接執行新建索引命令，導致整個庫被鎖，應用服務出現不可用。

解決方案：找出此操作程式，並且殺死。改為後臺新建索引，速度很會慢，但是不會影響業務，該索引只會在新建完成之後，才會生效；


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 查詢執行時間超過200ms操作     

db.currentOp({"active" : true,"secs_running" : { "$gt" : 2000 }}) ；


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 殺死執行時間過長操作操作

db.killOp(opid)


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 後臺新建索引

db.collectionNmae.ensureIndex({filedName:1}, {background:true});

2、MongoDB沒有限制記憶體，導致例項退出

問題說明：生產環境某臺機器啟動多個mongod例項，執行一段時間過後，程式莫名被殺死；

解決方案：現在MongoDB使用WiredTiger作為預設儲存引擎，MongoDB同時使用WiredTiger內部快取和檔案系統快取。從3.4開始，WiredTiger內部快取預設使用較大的一個：50％（RAM - 1 GB），或256 MB。例如，在總共4GB RAM的系統上，WiredTiger快取將使用1.5GB的RAM（）。相反，具有總共1.25 GB RAM的系統將為WiredTiger快取分配256 MB，因為這超過總RAM的一半減去1千兆位元組（）。0.5 * (4 GB - 1GB) = 1.5 GB``0.5 * (1.25 GB - 1 GB) = 128 MB < 256 MB。如果一臺機器存在多個例項，在記憶體不足的情景在，作業系統會殺死部分程式；


#
 要調整WiredTiger內部快取的大小，調節cache規模不需要重啟服務，我們可以動態調整：

db.adminCommand( { "setParameter": 1, "wiredTigerEngineRuntimeConfig": "cache_size=xxG"})

3、MongoDB刪除資料，不釋放磁碟空間

問題說明：在刪除大量資料(本人操作的資料量在2000萬+)的情景下，並且在生產環境中請求量較大，此時機器的cpu負載會顯得很高，甚至機器卡頓無法操作，這樣的操作應該謹慎分批次操作；在刪除命令執行結束之後，發現磁碟的資料量大小並沒有改變。

解決方案：

方案一：我們可以使用MongoDB提供的線上資料收縮的功能，透過Compact命令 db.collectionName.runCommand("compact")進行Collection級別的資料收縮，去除集合所在檔案碎片。此命令是以Online的方式提供收縮，收縮的同時會影響到線上的服務。為了解決這個問題，可以先在從節點執行磁碟整理命令，操作結束後，再切換主節點，將原來的主節點變為從節點，重新執行Compact命令即可。
方案二：使用從節點重新同步，secondary節點重同步，刪除secondary節點中指定資料，使之與primary重新開始資料同步。當副本整合員資料太過陳舊，也可以使用重新同步。資料的重新同步與直接複製資料檔案不同，MongoDB會只同步資料，因此重同步完成後的資料檔案是沒有空集合的，以此實現了磁碟空間的回收。

針對一些特殊情況，不能下線secondary節點的，可以新增一個節點到副本集中，然後secondary就自動開始資料的同步了。總的來說，重同步的方法是比較好的，第一基本不會阻塞副本集的讀寫，第二消耗的時間相對前兩種比較短。

若是primary節點，先強制將之變為secondary節點，否則跳過此步驟： rs.stepdown(120)；
然後在primary上刪除secondary節點： rs.remove("IP:port");
刪除secondary節點dbpath下的所有檔案
將節點重新加入叢集，然後使之自動進行資料的同步： rs.add("IP:port");
等資料同步完成後，迴圈1-4的步驟可以將叢集中所有節點的磁碟空間釋放

4、MongoDB機器負載極高

問題說明：此情景是在客戶請求較大的情景性，由於部署MongoDB的機器包含一主一從，MongoDB使得IO100%，資料庫阻塞，出現大量慢查詢，進而導致機器負載極高，應用服務完全不可用。

解決方案：在沒有機器及時擴容的狀況下，首要任務便是減小機器的IO，在一臺機器出現一主一從，在大量資料寫入的情況下，會互相搶佔IO資源。於是此時摒棄了MongoDB高可用的特點，摘掉了複製集當中的從節點，保證每臺機器只有一個節點可以佔用磁碟資源。之後，機器負載立馬下來，服務變為正常可用狀態，但是此時MongoDB無法保證資料的完整性，一旦有主節點掛掉便會丟失資料。此方案只是臨時方法，根本解決是可以增加機器的記憶體、使用固態硬碟，或者採用增加分片集來減少單個機器的讀寫壓力。


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 進入主節點，執行移除成員的命令

rs.remove("127.0.0.1:20001");


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 注意：切勿直接關停例項

5、MongoDB分片鍵選擇不當導致熱讀熱寫

問題說明：生產環境中，某一集合的片鍵使用了與_id生成方式相似，含有時間序列的欄位作為升序片鍵，導致資料寫入時都在一個資料塊，隨著資料量增大，會造成資料遷移到前面的分割槽，造成系統資源的佔用，偶爾出現慢查詢。

解決方案：臨時方案設定資料遷移的視窗，放在在正常的時間區段，對業務造成影響。根本解決是更換片鍵。


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 連線mongos例項，執行以下命令

db.settings.update({ _id : "balancer" }, { $set : { activeWindow : { start : "23:00", stop : "4:00" } } }, true )；


#
 檢視均衡視窗

sh.getBalancerWindow()；

六、MongoDB最佳化建議

1、應用層面最佳化

查詢最佳化：確認你的查詢是否充分利用到了索引，用explain命令檢視一下查詢執行的情況，新增必要的索引，避免掃表操作。

合理設計分片鍵：增量sharding-key：適合於可劃分範圍的欄位，比如integer、float、date型別的，查詢時比較快。隨機sharding-key: 適用於寫操作頻繁的場景，而這種情況下如果在一個shard上進行會使得這個shard負載比其他高，不夠均衡，故而希望能hash查詢key，將寫分佈在多個shard上進行,考慮複合key作為sharding key，總的原則是查詢快，儘量減少跨shard查詢，balance均衡次數少；單一遞增的sharding key，可能會造成寫資料全部在最後一片上，最後一片的寫壓力增大，資料量增大，會造成資料遷移到前面的分割槽。MongoDB預設是單條記錄16M，尤其在使用GFS的時候，一定要注意shrading-key的設計。不合理的sharding-key會出現，多個文件，在一個chunks上，同時，因為GFS中存貯的往往是大檔案，導致MongoDB在做balance的時候無法透過sharding-key來把這多個文件分開到不同的shard上，這時候MongoDB會不斷報錯最後導致MongoDB倒掉。解決辦法：加大chunks大小（治標），設計合理的sharding-key（治本）。

透過profile來監控資料：進行最佳化檢視當前是否開啟profile功能用命令 db.getProfilingLevel() 返回level等級，值為0|1|2，分別代表意思：0代表關閉，1代表記錄慢命令，2代表全部。開啟profile功能命令為 db.setProfilingLevel(level); #level等級，值level為1的時候，慢命令預設值為100ms，更改為 db.setProfilingLevel(level,slowms)如db.setProfilingLevel(1,50)這樣就更改為50毫秒透過 db.system.profile.find() 檢視當前的監控日誌。

2、硬體層面最佳化

2.1 確定熱資料大小：可能你的資料集非常大，但是這並不那麼重要，重要的是你的熱資料集有多大，你經常訪問的資料有多大(包括經常訪問的資料和所有索引資料)。使用MongoDB，你最好保證你的熱資料在你機器的記憶體大小之下，保證記憶體能容納所有熱資料；2.2 選擇正確的檔案系統：MongoDB的資料檔案是採用的預分配模式，並且在Replication裡面，Master和Replica Sets的非Arbiter節點都是會預先建立足夠的空檔案用以儲存操作日誌。這些檔案分配操作在一些檔案系統上可能會非常慢，導致程式被Block。所以我們應該選擇那些空間分配快速的檔案系統。這裡的結論是儘量不要用ext3，用ext4或xfs；

3、架構上的最佳化

儘可能讓主從節點分攤在不同的機器上，避免IO操作的與MongoDB在同一臺機器；

七、總結

MongoDB具有高效能、易擴充套件、易上手等特點，在正確使用的情況下，其本身效能還是非常強悍，在一些關鍵點如片鍵的選擇、記憶體的大小和磁碟IO，往往是限制其效能的最大瓶頸。針對於片鍵，在業務系統初期，可以先不對集合進行資料分片，因為分片鍵一旦確定就無法修改，後期可根據業務系統的情況，認真篩選欄位。

一般情況下，不建議使用升序片鍵（是一種隨著時間穩定增長的欄位,自增長的主鍵是升序鍵），因為這個會導致區域性的熱讀熱寫，不能發揮分片叢集的真正實力。建議使用hash片鍵或者隨機分發的片鍵，這樣可以保證資料的均勻分發在分片節點；針對於記憶體，建議記憶體的大小能夠包含熱資料的大小加索引大小，保證記憶體能容納所有熱資料。針對於磁碟資源，MongoDB的高速讀寫是以磁碟的IO作為基礎，為了保證其效能，建議將主從節點以及高IO的應用分離，以保證IO資源儘可能不存在搶佔。

原文連結：

提高 MongoDB 運維效率的實用技巧