搭建MongoDB副本集&分片

顾名思义，副本集是一个集合，即MongoDB实例的集合，集合中的每个成员拥有相同的数据集合；一个副本集包含多个数据节点和一个可选的仲裁节点，在数据节点中，只有一个可以作为主节点（Primary Node），其他节点只能是第二节点（Secondary Nodes）。

主节点接收所有的写 *** 作，一个副本集只能有一个能够确认写入的主节点（Primary Node），如下图：

第二节点复制主节点的 *** 作日志并且将所有的 *** 作应用到自己的数据集合中，复制过程是异步的，如果主节点不可用，一个可以被选举的第二节点将会被选举为主节点，所以在副本集中，即使一个或者多个成员没有正常运行，但整个副本集仍然可以正常工作；主副节点关系如下图：

在某些情况下（比如受硬件条件所限，只有一个主节点和一个副节点，无法添加更多的副节点），你可以选择将mongod实例添加进副本集，并作为仲裁者（仲裁者只负责选举新的主节点，不持有数据），在副本集中，如果主节点与其他节点无法通信的时间超过配置的时间值( electionTimeoutMillis )，那么副本集将视主节点出现故障，此时将会重新选举一个正常副节点来作为新的主节点，从而让整个副本集系统正常工作，如下图：

副本集的搭建的步骤为：同时启动多个mongod实例（可以在一台服务器上，也可以在不同的服务器上），然后在每个实例的配置文件中配置相应的配置项，最后启动实例后，登录并且在做一次配置即可。

注意: 文中都是通过配置文件的方式来启动mongod实例的，你也可以通过启动参数来启动实例，同时本文中的mongod实例是通过 supervisor 来管理的，关于如何通过supervisor管理进程，可以自行查阅相关资料或者参考 这里

对于每一个配置项，如果不明白每个配置项的释义，请参考: mongo配置文件 。另外，如果实例在同一台机器上，则针对每个实例，需要区分 path , pidFilePath , port , dbPath 这几个的配置值，并且每个配置文件中的 replSetName 必须相同。

在supervisorctl中执行update，此时三个实例便启动成功。

分片是将MongoDB中的数据集分割成多个数据片，每片数据存放在不同的MongoDB实例中，可以理解为将一个MongoDB数据集拆分成多个小型数据集，而小数据集分布在相同或者不同的物理机器上，分割只是从物理层面进行分割，逻辑上仍然属于同一个数据集合。

分片包含三部分, 如下图所示:

注意: 不同的分片集群必须使用不同的配置服务器(Config Servers)，不能使用同一个配置服务器(Config Servers)

分片实例的搭建与副本集类似，都是配置不同的配置文件，然后启动相应的实例:

这里只给出了关键配置项，其他配置项根据自己的实际情况配置，图中的 replSetName 表示当前实例属于哪个副本集，该副本集中的每个节点的该配置项必须一致， clusterRole 表示当前节点在分片中的的角色，可选值有: shardsvr 和 configsvr ， shardsvr 表示该节点是作为Shards节点提供服务，而 configsvr 表示该节点作为Config Server节点提供服务。

至此，分片搭建完成。

准备工作：在导入数据前，先配置好要分片的数据库及表。

不然导入完成后，发现数据库，表没有同步到另外一个集群。

我这里做了从原单机数据库数据导出后，再分片集群库中导入 *** 作。

当设置了要分片的库，及表后，系统会自动帮你添加库及表。

设置完成后，就可以导入数据了。

use admin

db.runCommand({enablesharding:"ip"})

db.runCommand({shardcollection:"ip.ipaddress",key:{ip1:1}})

./mongorestore -h 192.168.20.11 --port 28000 -d ip /opt/backup/ip20141109/ip

./mongorestore -h 192.168.20.11 --port 28000 -d dmp /opt/backup/dmp/dmp

1.先在路由添加5W填数据

2.开启分片

查看B片数据

查看A片数据

问题：在路由中添加5W数据，然后分片，但是呢数据现在竟然不平衡啦，查看一下原因

解决：在路由执行sh.isBalancerRunning() 返回啦false，证明平衡器没有开启

现在刚刚分片的集合开启平衡器sh.enableBalancing("user")

在查看A片数据

在查看B片数据

这时数据就恢复成正常现象啦

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