高可用的MongoDB集群【转】
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://host1[:port1][,host2[:port2],...[,hostN[:portN]]][/[?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mongodump和mongorestore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
[*]百度百科： http://baike.baidu.com/view/2850255.htm
[*]MongodDB官网文档：http://docs.mongodb.org/
转自
高可用的MongoDB集群 - 简书
http://www.jianshu.com/p/2825a66d6aed
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