高可用的MongoDB集群

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davidpp
2015.09.22 23:48 字数 2542

刚接触MongoDB,就要用到它的集群,只能硬着头皮短时间去看文档和尝试自行搭建。迁移历史数据更是让人恼火,近100G的数据文件,导入、清理垃圾数据执行的速度蜗牛一样的慢。趁着这个时间,把这几天关于Mongod集群相关的内容整理一下。大概介绍一下MongoDB集群的几种方式:Master-Slave、Relica Set、Sharding,并做简单的演示。

使用集群的目的就是提高可用性。高可用性H.A.(High Availability)指的是通过尽量缩短因日常维护操作(计划)和突发的系统崩溃(非计划)所导致的停机时间,以提高系统和应用的可用性。它与被认为是不间断操作的容错技术有所不同。HA系统是目前企业防止核心计算机系统因故障停机的最有效手段。

HA的三种工作方式:

  • 主从方式 (非对称方式)

    工作原理:主机工作,备机处于监控准备状况;当主机宕机时,备机接管主机的一切工作,待主机恢复正常后,按使用者的设定以自动或手动方式将服务切换到主机上运行,数据的一致性通过共享存储系统解决。

  • 双机双工方式(互备互援)

    工作原理:两台主机同时运行各自的服务工作且相互监测情况,当任一台主机宕机时,另一台主机立即接管它的一切工作,保证工作实时,应用服务系统的关键数据存放在共享存储系统中。

  • 集群工作方式(多服务器互备方式)

    工作原理:多台主机一起工作,各自运行一个或几个服务,各为服务定义一个或多个备用主机,当某个主机故障时,运行在其上的服务就可以被其它主机接管

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主从架构(Master-Slave)


Mater-Slaves

主从架构一般用于备份或者做读写分离。由两种角色构成:

  • 主(Master)

    可读可写,当数据有修改的时候,会将oplog同步到所有连接的salve上去。

  • 从(Slave)

    只读不可写,自动从Master同步数据。

特别的,对于Mongodb来说,并不推荐使用Master-Slave架构,因为Master-Slave其中Master宕机后不能自动恢复,推荐使用Replica Set,后面会有介绍,除非Replica的节点数超过50,才需要使用Master-Slave架构,正常情况是不可能用那么多节点的。

还有一点,Master-Slave不支持链式结构,Slave只能直接连接Master。Redis的Master-Slave支持链式结构,Slave可以连接Slave,成为Slave的Slave。

下面演示一下搭建过程:

1>. 启动Master

mongod --port 2000 --master --dbpath masterdb/

2>. 启动Slave

mongod --port 2001 --slave --source 127.0.0.1:2000 --dbpath slavedb/

3>. 给Master里面导入数据,查看Master和Slave的数据。你会发现导入Master的数据同时也会在Slave中出现。

mongoimport --port 2000 -d test -c dataset dataset.json
mongo --port 2000 test
db.dataset.count()

> 25359
mongo --port 2001 test
db.dataset.count()

> 25359

4>. 试一下Master和Slave的写操作。你会发现,只有Master才可以对数据进行修改,Slave修改时候会报错。

mongo --port 2001 test
db.dataset.drop()

>  Error: drop failed: { "note" : "from execCommand", "ok" : 0, "errmsg" : "not master" }

mongoimport --port 2001 -d test -c dataset dataset.json

> Failed: error checking connected node type: no reachable servers

副本集架构(Replica Set)

为了防止单点故障就需要引副本(Replication),当发生硬件故障或者其它原因造成的宕机时,可以使用副本进行恢复,最好能够自动的故障转移(failover)。有时引入副本是为了读写分离,将读的请求分流到副本上,减轻主(Primary)的读压力。而Mongodb的Replica Set都能满足这些要求。

Replica Set的一堆mongod的实例集合,它们有着同样的数据内容。包含三类角色:

  • 主节点(Primary)

    接收所有的写请求,然后把修改同步到所有Secondary。一个Replica Set只能有一个Primary节点,当Primar挂掉后,其他Secondary或者Arbiter节点会重新选举出来一个主节点。默认读请求也是发到Primary节点处理的,需要转发到Secondary需要客户端修改一下连接配置。

  • 副本节点(Secondary)

    与主节点保持同样的数据集。当主节点挂掉的时候,参与选主。

  • 仲裁者(Arbiter)

    不保有数据,不参与选主,只进行选主投票。使用Arbiter可以减轻数据存储的硬件需求,Arbiter跑起来几乎没什么大的硬件资源需求,但重要的一点是,在生产环境下它和其他数据节点不要部署在同一台机器上。

注意,一个自动failover的Replica Set节点数必须为奇数,目的是选主投票的时候要有一个大多数才能进行选主决策。

应用客户端

客户端连接单个mongod和副本集的操作是相同,只需要配置好连接选项即可,比如下面是node.js连接Replica Set的方式:

mongoose.connect('mongodb://[username:password@]host1[:port1][,host2[:port2],...[,hostN[:portN]]][/[database][?options]]' [, options]);
Primary和Secondary搭建的Replica Set

Primary和Secondary搭建的Replica Set

奇数个数据节点构成的Replica Set,下面演示精典的3个数据节点的搭建过程。

1> 启动3个数据节点,--relSet指定同一个副本集的名字

mongod --port 2001 --dbpath rs0-1 --replSet rs0
mongod --port 2002 --dbpath rs0-2 --replSet rs0
mongod --port 2003 --dbpath rs0-3 --replSet rs0

2> 连接到其中一个,配置Replica Set,同时正在执行rs.add的节点被选为Primary。开发环境中<hostname>指的是机器名,生产环境下就是机器的IP。

mongo --port 2001

rs.initiate()
rs.add("<hostname>:2002")
rs.add("<hostname>:2003")
rs.conf()

3> 连接Primary节点,导入数据成功。

mongoimport --port 2001 -d test -c dataset dataset.json
mongo --port 2001 test
db.dataset.count()

> 25359

4> 默认情况下,Secondary不能读和写。

mongo --port 2003 test
db.dataset.count()

> Error: count failed: { "note" : "from execCommand", "ok" : 0, "errmsg" : "not master" }

注意,其中Secondary宕机,不受影响,若Primary宕机,会进行重新选主:


自动Failover
使用Arbiter搭建Replica Set

偶数个数据节点,加一个Arbiter构成的Replica Set,下面演示精典的2个数据节点加一个仲裁者的搭建过程。
特别的,生产环境中的Arbiter节点,需要修改一下配置:

journal.enabled = false
smallFiles = true

使用Arbiter搭建Replica Set

1> 启动两个数据节点和一个Arbiter节点

mongod --port 2001 --dbpath rs0-1 --replSet rs0
mongod --port 2002 --dbpath rs0-2 --replSet rs0

mongod --port 2003 --dbpath arb --replSet rs0

2> 连接到其中一个,添加Secondary和Arbiter。当仅需要添加Aribiter的时候,只需连接当前Replica Set的Primary,然后执行rs.addArb

mongo --port 2001

rs.initiate()
rs.add("<hostname>:2002")
rs.addArb("<hostname>:2003")
rs.conf()

数据分片架构(Sharding)

当数据量比较大的时候,我们需要把数据分片运行在不同的机器中,以降低CPU、内存和IO的压力,Sharding就是这样的技术。数据库主要由两种方式做Sharding:纵向,横向,纵向的方式就是添加更多的CPU,内存,磁盘空间等。横向就是上面说的方式,如图所示:


MongoDB的Sharding架构:

MongoDB的Sharding架构
MongoDB分片架构中的角色:
  • 数据分片(Shards)

    保存数据,保证数据的高可用性和一致性。可以是一个单独的mongod实例,也可以是一个副本集。在生产环境下Shard是一个Replica Set,以防止该数据片的单点故障。所有Shard中有一个PrimaryShard,里面包含未进行划分的数据集合:


  • 查询路由(Query Routers)

    mongos的实例,客户端直接连接mongos,由mongos把读写请求路由到指定的Shard上去。一个Sharding集群,可以有一个mongos,也可以有多mongos以减轻客户端请求的压力。

  • 配置服务器(Config servers)

    保存集群的元数据(metadata),包含各个Shard的路由规则。

搭建一个有2个shard的集群

1> 启动两个数据分片节点。在此仅演示单个mongod的方式,Replica Set类似。

mongod --port 2001 --shardsvr --dbpath shard1/
mongod --port 2002 --shardsvr --dbpath shard2/

2> 启动配置服务器

mongod --port 3001 --dbpath cfg1/
mongod --port 3002 --dbpath cfg2/
mongod --port 3003 --dbpath cfg3/

3> 启动查询路由mongos服务器

mongos --port 5000 --configdb 127.0.0.1:3001,127.0.0.1:3002,127.0.0.1:3003

4> 连接mongos,为集群添加数据分片节点。

mongo --port 5000 amdmin

sh.addShard("127.0.0.1:2001")
sh.addShard("127.0.0.1:2002")

如果Shard是Replica Set,添加Shard的命令:

sh.addShard("rsname/host1:port,host2:port,...")

rsname - 副本集的名字

5> 可以连接mongos进行数据操作了。

mongo --port 5000 test

mongoimport.exe --port 5000 -d test dataset.json
> 25359
`

数据的备份和恢复

MongodDB的备份有多种方式,这里只简单介绍一下mongodumpmongorestore的用法。

1> 备份和恢复所有db

mongodump -h IP --port PORT -o BACKUPPATH

mongorestore -h IP --port PORT BACKUPPATH

2> 备份和恢复指定db

mongodump -h IP --port PORT -d DBNAME -o BACKUPPATH

mongorestore -h IP --port PORT  -d DBNAME BACKUPPATH
mongorestore -h IP --port PORT --drop -d DBNAME BACKUPPATH

3> 备份和恢复指定collection

mongodump -h IP --port PORT -d DBNAME -c COLLECTION -o xxx.bson

mongorestore -h IP --port PORT  -d DBNAME -c COLLECTION xxx.bson
mongorestore -h IP --port PORT --drop -d DBNAME -c COLLECTION xxx.bson

小结

MongoDB的集群能力还是很强的,搭建还算是简单。最关键的是要明白上面提到的3种架构的原理,才能用的得心应手。当然不限于MongoDB,或许其他数据库也多多少少支持类似的架构。

参考资料

我是程序员