Mongodb是时下流行的NoSql数据库,它的存储方式是文档式存储,并不是Key-Value形式。关于Mongodb的特点,这里就不多介绍了,大家可以去看看官方说明:http://docs.mongodb.org/manual/

        今天主要来说说Mongodb的三种集群方式的搭建:Replica Set / Sharding / Master-Slaver。这里只说明最简单的集群搭建方式(生产环境),如果有多个节点可以此类推或者查看官方文档。OS是Ubuntu_x64系统,客户端用的是Java客户端。Mongodb版本是mongodb-linux-x86_64-2.2.2.tgz


###Replica Set
        中文翻译叫做副本集,不过我并不喜欢把英文翻译成中文,总是感觉怪怪的。其实简单来说就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。如下图:

        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。
介绍完了集群方案,那么现在就开始搭建了。
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。

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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。

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#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
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#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

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#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

参数解释:
dbpath:数据存放目录

logpath:日志存放路径

pidfilepath:进程文件,方便停止mongodb

directoryperdb:为每一个数据库按照数据库名建立文件夹存放

logappend:以追加的方式记录日志

replSet:replica set的名字

bind_ip:mongodb所绑定的ip地址

port:mongodb进程所使用的端口号,默认为27017

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%

fork:以后台方式运行进程

noprealloc:不预先分配存储

3.启动mongodb

进入每个mongodb节点的bin目录下

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/monood -f master.conf

/mongod -f slaver.conf

/mongod -f arbiter.conf

注意配置文件的路径一定要保证正确,可以是相对路径也可以是绝对路径。

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。

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./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)

        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:

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{
"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:

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"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。

###Sharding
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。部署图如下:

1.启动数据节点

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./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

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./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

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./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。

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./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

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./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。

###Master-Slaver

        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。

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./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。

        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。