Mongo分片之分片管理

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Mongo分片:

　　1.Mongo分片介绍。

　　2.Mongo分片之配置分片。

　　3.Mongo分片之选择片键。

　　4.Mongo分片之分片管理。

　　对数据库管理员来说，分片集群是最困难的部署类型。本章将学习在集群上执行管理任务的方方面面，内容包括：

• • 检査集群状态：集群有哪些成员？数据保存在哪里？哪些连接是打开的？
  • 如何添加、删除和修改集群的成员；
  • 管理数据移动和手动移动数据。

 

1.检查集群状态

　　有一些辅助函数可用于找出数据保存位置、所在分片，以及集群正在进行的操作。

 

1.1 使用sh.status查看集群摘要信息

　　使用sh.status()可査看分片、数据库和分片集合的摘要信息。如果块的数量较少，则该命令会打印出每个块的保存位置。否则它只会简单地给出集合的片键，以及每个分片的块数：

> sh.status()
--- Sharding Status --- 
  sharding version: { "_id" : 1, "version" : 3 }
  shards:
    { "_id" : "shard0000", "host" : "localhost:30000", 
      "tags" : [ "USPS" , "Apple" ] }
    {  "_id" : "shard0001",  "host" : "localhost:30001" }
    {  "_id" : "shard0002",  "host" : "localhost:30002",  "tags" : [ "Apple" ] }
  databases:
    {  "_id" : "admin",  "partitioned" : false,  "primary" : "config" }
    {  "_id" : "test",  "partitioned" : true,  "primary" : "shard0001" }
      test.foo
        shard key: { "x" : 1, "y" : 1 }
        chunks:
          shard0000    4
          shard0002    4
          shard0001    4
        { "x" : { $minKey : 1 }, "y" : { $minKey : 1 } } -->> 
            { "x" : 0, "y" : 10000 } on : shard0000
        { "x" : 0, "y" : 10000 } -->> { "x" : 12208, "y" : -2208 } 
            on : shard0002
        { "x" : 12208, "y" : -2208 } -->> { "x" : 24123, "y" : -14123 } 
            on : shard0000 
        { "x" : 24123, "y" : -14123 } -->> { "x" : 39467, "y" : -29467 } 
            on : shard0002
        { "x" : 39467, "y" : -29467 } -->> { "x" : 51382, "y" : -41382 } 
            on : shard0000
        { "x" : 51382, "y" : -41382 } -->> { "x" : 64897, "y" : -54897 } 
            on : shard0002
        { "x" : 64897, "y" : -54897 } -->> { "x" : 76812, "y" : -66812 } 
            on : shard0000
        { "x" : 76812, "y" : -66812 } -->> { "x" : 92793, "y" : -82793 } 
            on : shard0002
        { "x" : 92793, "y" : -82793 } -->> { "x" : 119599, "y" : -109599 } 
            on : shard0001
        { "x" : 119599, "y" : -109599 } -->> { "x" : 147099, "y" : -137099 } 
            on : shard0001
        { "x" : 147099, "y" : -137099 } -->> { "x" : 173932, "y" : -163932 } 
            on : shard0001
        { "x" : 173932, "y" : -163932 } -->> 
            { "x" : { $maxKey : 1 }, "y" : { $maxKey : 1 } } on : shard0001
      test.ips
        shard key: { "ip" : 1 }
        chunks:
          shard0000    2
          shard0002    3
          shard0001    3
        { "ip" : { $minKey : 1 } } -->> { "ip" : "002.075.101.096" } 
          on : shard0000
        { "ip" : "002.075.101.096" } -->> { "ip" : "022.089.076.022" } 
          on : shard0002 
        { "ip" : "022.089.076.022" } -->> { "ip" : "038.041.058.074" }
          on : shard0002 
        { "ip" : "038.041.058.074" } -->> { "ip" : "055.081.104.118" }
          on : shard0002 
        { "ip" : "055.081.104.118" } -->> { "ip" : "072.034.009.012" }
          on : shard0000 
        { "ip" : "072.034.009.012" } -->> { "ip" : "090.118.120.031" }
          on : shard0001 
        { "ip" : "090.118.120.031" } -->> { "ip" : "127.126.116.125" }
          on : shard0001
        { "ip" : "127.126.116.125" } -->> { "ip" : { $maxKey : 1 } }
          on : shard0001
          tag: Apple { "ip" : "017.000.000.000" } -->> { "ip" : "018.000.000.000" }
          tag: USPS { "ip" : "056.000.000.000" } -->> { "ip" : "057.000.000.000" }
    {  "_id" : "test2",  "partitioned" : false,  "primary" : "shard0002" }

　　块的数量较多时，sh.status()命令会概述块的状态，而非打印出每个块的相关信息。如需査看所有的块，可使用sh.status(true)命令（true参数要求sh.status()命令打印出尽可能详尽的信息）。

　　sh.status()显示的所有信息都来自config数据库。

　　运行sh.status()命令，使MapReduce获取这一数据，因此，如果启动数据库时指定了 --noscripting选项，则无法运行sh.status()命令。

 

1.2 检查配置信息

　　集群相关的所有配置信息都保存在配置服务器上config数据库的集合中。可直接访问该数据库，不过shell提供了一些辅助函数，并通过这些函数获取更适于阅读的信息。不过，可始终通过直接査询config数据库的方式，获取集群的元数据。

　　提示：永远不要直接连接到配置服务器，以防配置服务器数据被不小心修改或删除。应先连接到mongos,然后通过config数据库来査询相关信息，方法与查询其他数据库一样：

mongos> use config

　　如果通过mongos操作配置数据（而不是直接连接到配置服务器），mongos会保证将修改同步到所有配置服务器，也会防止危险操作的发生，如意外删除config数据库等。

　　

　　总的来说，不应直接修改config数据库的任何数据（例外情况下面会提到）。如果确实修改了某些数据，通常需要重启所有的mongos服务器，才能看到效果。

　　config数据库中有一些集合，本节将介绍这些集合的内容和使用方法。

 

　　1.config.shards

　　shards集合跟踪记录集群内所有分片的信息。shards集合中的一个典型文档结构如下：

> db.shards.findOne()
{
    "_id" : "spock", 
    "host" : "spock/server-1:27017,server-2:27017,server-3:27017",
    "tags" : [
        "us-east",
        "64gb mem",
        "cpu3"
    ]
}

　　分片的"_id"来自于副本集的名称，所以集群中的每个副本集名称都必须是唯一的。

　　更新副本集配置的时候（比如添加或删除成员），host字段会自动更新。

 

　　2.config.databases

　　databases集合跟踪记录集群中所有数据库的信息，不管数据库有没有被分片：

> db.databases.find()
{ "_id" : "admin", "partitioned" : false, "primary" : "config" }
{ "_id" : "test1", "partitioned" : true, "primary" : "spock" }
{ "_id" : "test2", "partitioned" : false, "primary" : "bones" }

　　如果在数据库上执行过enableSharding，则此处的"partitioned"字段值就是true。"primary"是“主数据库”（home base)。数据库的所有新集合均默认被创建在数据库的主分片上。

 

　　3.config.collections

　　collections集合跟踪记录所有分片集合的信息（非分片集合信息除外）。其中的文档 结构如下：

> db.collections.findOne()
{ 
    "_id" : "test.foo", 
    "lastmod" : ISODate("1970-01-16T17:53:52.934Z"), 
    "dropped" : false, 
    "key" : { "x" : 1, "y" : 1 }, 
    "unique" : true 
}

　　下面是一些重要字段。

• _id

　　集合的命名空间。

• key

　　片键。本例中指由x和y组成的复合片键。

• unique

　　表明片键是一个唯一索引。该字段只有当值为true时才会出现（表明片键唯一的）。片键默认不是唯一的

 

　　4.config.chunks

　　chunks 集合记录有集合中所有块的信息。Chunks集合中的一个典型文档结构如下所示：

{ 
    "_id" : "test.hashy-user_id_-1034308116544453153", 
    "lastmod" : { "t" : 5000, "i" : 50 }, 
    "lastmodEpoch" : ObjectId("50f5c648866900ccb6ed7c88"), 
    "ns" : "test.hashy", 
    "min" : { "user_id" : NumberLong("-1034308116544453153") }, 
    "max" : { "user_id" : NumberLong("-732765964052501510") }, 
    "shard" : "test-rs2" 
}

　　下面这些字段最为有用。

• _id

　　块的唯一标识符。该标识符通常由命名空间、片键和块的下边界值组成。

• ns

　　块所属的集合名称。

• in

　　块范围的最小值（包含）。

• max

　　块范围的最大值（不包含）。

• shard

　　块所属的分片。

　　

　　这里的lastmod和lastmodEpoch字段用于记录块的版本。例如，如一个名为foo.bar-_id-1的块被拆分为两个块，原本的foo.bar-_id-1会成为一个较小的新块，我们需要一种方式来区别该块与之前的块。因此，我们用t和i字段表示块的主（major)版本和副（minor)版本：主版本会在块被迁移至新的分片时发生改变，副版本会在块被拆分时发生改变。

　　sh.status()获取的大部分信息都来自于config.chunks集合。

 

　　5.config.changelog

　　changelog集合可用于跟踪记录集群的操作，因为该集合会记录所有的拆分和迁移操作。

　　拆分记录的文档结构如下：

{ 
    "_id" : "router1-2013-02-09T18:08:12-5116908cab10a03b0cd748c3", 
    "server" : "spock-01", 
    "clientAddr" : "10.3.1.71:62813", 
    "time" : ISODate("2013-02-09T18:08:12.574Z"), 
    "what" : "split", 
    "ns" : "test.foo", 
    "details" : { 
        "before" : { 
            "min" : { "x" : { $minKey : 1 }, "y" : { $minKey : 1 } }, 
            "max" : { "x" : { $maxKey : 1 }, "y" : { $maxKey : 1 } }, 
            "lastmod" : Timestamp(1000, 0), 
            "lastmodEpoch" : ObjectId("000000000000000000000000") 
        }, 
        "left" : { 
            "min" : { "x" : { $minKey : 1 }, "y" : { $minKey : 1 } }, 
            "max" : { "x" : 0, "y" : 10000 }, 
            "lastmod" : Timestamp(1000, 1), 
            "lastmodEpoch" : ObjectId("000000000000000000000000") 
        }, 
        "right" : { 
            "min" : { "x" : 0, "y" : 10000 }, 
            "max" : { "x" : { $maxKey : 1 }, "y" : { $maxKey : 1 } }, 
            "lastmod" : Timestamp(1000, 2), 
            "lastmodEpoch" : ObjectId("000000000000000000000000") 
        } 
    } 
}

　　从details字段中可以看到文档在拆分前和拆分后的内容。

　　这里显示的是集合第一个块被拆分后的情景。注意，每个新块的副版本都发生了增长：新块的lastmod分别是Timestamp(1000，1)和Timestamp(1000，2).

　　数据迁移的操作比较复杂，每次迁移实际上会创建4个独立的changelog文档：一条是迁移开始时的状态，一条是from分片的文档，一条是to分片的文档，还有一条是迁移完成时的状态。中间的两个文档比较有参考价值，因为可从中看出每一步操作耗时多久。这样就可得知，造成迁移瓶颈的到底是磁盘、网络还是其他什么原因了。

　　例如，from分片的文档结构如下:

{ 
     "_id" : "router1-2013-02-09T18:15:14-5116923271b903e42184211c", 
     "server" : "spock-01", 
     "clientAddr" : "10.3.1.71:27017", 
     "time" : ISODate("2013-02-09T18:15:14.388Z"), 
     "what" : "moveChunk.to", 
     "ns" : "test.foo", 
     "details" : { 
         "min" : { "x" : 24123, "y" : -14123 }, 
         "max" : { "x" : 39467, "y" : -29467 }, 
         "step1 of 5" : 0, 
         "step2 of 5" : 0, 
         "step3 of 5" : 900, 
         "step4 of 5" : 0, 
         "step5 of 5" : 142 
     } 
};

　　details字段中的每一步表示的都是时间，stepN of 5信息以毫秒为单位，显示了步骤的耗时长短。当from分片收到mongos发来的moveChunk命令时，它会：

　　　　(1) 检査命令的参数；

　　　　(2) 向配置服务器申请获得一个分布锁，以便进入迁移过程；

　　　　(3) 尝试连接到to分片；

　　　　(4) 数据复制，这是整个过程的“临界区”（critical section);

　　　　(5) 与to分片和配置服务器一起确认迁移是否成功完成。

　　注意:step4 of 5中的to和from分片间进行的是直接通信：每个分片都是直接连接到另一个分片和配置服务器上，以进行迁移。如果from分片在迁移过程的最后一步出现短暂的网络连接问题，它可能会处于无法撤销迁移操作也无法继续进行下去的状态。在这种情况下，mongod会关闭。

　　to分片的changloe文档与from分片类似，但步骤有些许不同：

{ 
     "_id" : "router1-2013-02-09T18:15:14-51169232ab10a03b0cd748e5", 
     "server" : "spock-01", 
     "clientAddr" : "10.3.1.71:62813", 
     "time" : ISODate("2013-02-09T18:15:14.391Z"), 
     "what" : "moveChunk.from", 
     "ns" : "test.foo", 
     "details" : { 
          "min" : { "x" : 24123, "y" : -14123 }, 
          "max" : { "x" : 39467, "y" : -29467 }, 
          "step1 of 6" : 0, 
          "step2 of 6" : 2, 
          "step3 of 6" : 33, 
          "step4 of 6" : 1032, 
          "step5 of 6" : 12, 
          "step6 of 6" : 0 
     } 
}

　　当to分片收到from分片发来的命令时，它会执行如下操作。

　　　　(1) 迁移索引。如果该分片不包含任何来自迁移集合的块，则需知道有哪些字段上建立过索引。如果在此之前to分片已有来自于该集合的块，则可忽略此步骤。

　　　　(2) 刪除块范围内已存在的任何数据。之前失败的迁移（如果有的话）可能会留有数据残余，或者是正处于恢复过程当中，此时我们不希望残留数据与新数据混杂在一起。

　　　　(3) 将块中的所有文档复制到to分片。

　　　　(4) 复制期间，在to分片上重新执行曾在这些文档上执行过的操作。

　　　　(5) 等待to分片将新迁移过来的数据复制到集群的大多数服务器上。

　　　　(6) 修改块的元数据以完成迁移过程，表明数据已被成功迁移到to分片上。

 

　　6.config.tags

　　该集合的创建是在为系统配置分片标签时发生的。每个标签都与一个块范围相关联:

> db.tags.find()
{
    "_id" : {
        "ns" : "test.ips",
        "min" : {"ip" : "056.000.000.000"}
    },
    "ns" : "test.ips",
    "min" : {"ip" : "056.000.000.000"},
    "max" : {"ip" : "057.000.000.000"},
    "tag" : "USPS"
}
{
    "_id" : {
        "ns" : "test.ips",
        "min" : {"ip" : "017.000.000.000"}
    },
    "ns" : "test.ips",
    "min" : {"ip" : "017.000.000.000"},
    "max" : {"ip" : "018.000.000.000"},
    "tag" : "Apple"
}

　　7.config.settings

　　该集合含有当前的均衡器设置和块大小的文档信息。通过修改该集合的文档，可开启或关闭均衡器，也可以修改块的大小。注意，应总是连接到mongos修改该集合的值，而不应直接连接到配置服务器进行修改。

 

2.查看网络连接

　　集群的各组成部分间存在大量的连接。本节将学习与分片相关的连接信息。

 

2.1 查看连接统计

　　可使用connPoolStats命令，査看mongos和mongod之间的连接信息，并可得知服务器上打开的所有连接：

> db.adminCommand({"connPoolStats" : 1})
{
    "createdByType": {
        "sync": 857,
        "set": 4
    },
    "numDBClientConnection": 35,
    "numAScopedConnection": 0,
    "hosts": {
        "config-01:10005,config-02:10005,config-03:10005": {
            "created": 857,
            "available": 2
        },
        "spock/spock-01:10005,spock-02:10005,spock-03:10005": {
            "created": 4,
            "available": 1
        }
    },
    "totalAvailable": 3,
    "totalCreated": 861,
    "ok": 1
}

　　形如"host1,host2,host3"的主机名是来自配置服务器的连接，也就是用于“同步”的连接。形如"name/host1,host2，...,hostN"的主机是来自分片的连接。available的值表明当前实例的连接池中有多少可用连接。

　　注意：只有在分片内的mongos和mongod上运行这个命令才会有效。

　　在一个分片上执行connPoolStats,输出信息中可看到该分片与其他分片间的连接，包括连接到其他分片做数据迁移的连接。分片的主连接会直接连接到另一分片的主连接上，然后从目标分片吸取数据。

　　进行迁移时，分片会建立一个ReplicaSetMonitor(该进程用于监控副本集的健康状况），用于追踪记录迁移另一端分片的健康状况。由于mongod不会销毁这个监控器，所以有时会在一个副本集的日志中看到其他副本集成员的信息。这是很正常的，不会对应用程序造成任何影响。

 

2.2 限制连接数量

　　当有客户端连接到mongos时，mongos会创建一个连接，该连接应至少连接到一个分片上，以便将客户端请求发送给分片。因此，每个连接到mongos的客户端连接都会至少产生一个从mongos到分片的连接。

　　如果有多个mongos进程，可能会创建出非常多的连接，甚至超出分片的处理能力：一个mongos最多允许20 000个连接（mongod也是如此）。如果有5个mongos进程，每个mongos有10 000个客户端连接，那么这些mongos可能会试图创建50 000个到分片的连接！

　　为防止这种情况的发生，可在mongos的命令行配置中使用maxConns选项，这样可以限制mongos能够创建的连接数量。可使用下列公式计算分片能够处理的来自单一mongos的连接数量：

　　maxConns=20 000 - (mongos进程的数量x3)-(毎个副本集的成员数量x3) -(其他/mongos进程的数量）

　　以下为公式的相关说明。

• (mongos进程的数量x 3)

　　每个mongos会为每个mongod创建3个连接：一个用于转发客户端请求，一个用于追踪错误信息，即写回监听器（writeback listener),—个用于监控副本集状态。

• (每个副本集的成员数量x 3)

　　主节点会与每个备份节点创建一个连接，而每个备份节点会与主节点创建两个连接，因此总共是3个连接。

• (其他/mongos进程的数量）

　　这里的其他指其他可能连接到mongod的进程数量，这种连接包括MMS代理、shell的直接连接（管理员用），或者是迁移时连接到其他分片的连接。

　　注意：maxConns只会阻止mongos创建多于maxConns数量的连接，但并不会帮助处理连接耗尽的问题。连接耗尽时，请求会发生阻塞，等待某些连接被释放。因此，必须防止应用程序使用超过maxConns数量的连接，尤其是在mongos进程数量不断增加时。

　　MongoDB实例在安全退出时，会在终止运行之前关闭所有连接。已经连接到MongoDB的成员会立即收到套接字错误（socket error),并能够重新刷新连接。但是，如果MongoDB实例由于断电、崩溃或者网络问题突然离线，那些已经打开的套接字很可能没有被关闭。在这种情况下，集群内的其他服务器很可能会认为这个MongoDB实例仍在有效运转，但是当试图在该MongoDB实例上执行操作时，就会遇到错误，继而刷新连接（如果此时该MongoDB实例再次上线且运转正常的话）。

　　连接数量较少时，可快速检测到某台MongoDB实例是否已离线。但是，当有成千上万个连接时，每个连接都需要经历被尝试、检测失败，并重新建立连接的过程，此过程中会得到大量的错误。在出现大量重新连接时，除了重启进程，没有其他特殊有效的方法。

 

3.服务器管理

　　随着集群的增长，我们可能需要增加集群容量或者是修改集群配置。本节将讲解向集群添加服务器以及从集群删除服务器的方法。

 

3.1 添加服务器

　　可随时向集群中添加新的mongos。只要保证在mongos的--configdb选项中指定了一组正确的配置服务，mongos即可立即与客户端建立连接。

　　可使用addShard命令，向集群添加新分片。

 

3.2 修改分片的服务器

　　使用分片集群时，我们可能会希望修改某单独分片的服务器。要修改分片的成员，需直接连接到分片的主服务器上（而不是通过mongos),然后对副本集进行重新配置。集群配置会自动检测更改，并将其更新到config.shards上。不要手动修改config.shards。

　　只有在使用单机服务器作为分片，而不是使用副本集作为分片时，才需手动修改config.shards。 

 

　　将单机服务器分片修改为副本集分片

　　最简单的方式是添加一个新的空副本集分片，然后移除单机服务器分片

　　如果希望把单机服务器分片转换为副本集分片，过程会复杂得多，而且需要停机。

　　　　(1) 停止向系统发送请求。

　　　　(2) 关闭单机服务器（这里称其为server-1)和所有的mongos进程。

　　　　(3) 以副本集模式重启server-1 (使用--replSet选项）。

　　　　(4) 连接到server-1，将其作为一个单成员副本集进行初始化。

　　　　(5) 连接到配置服务器，替换该分片的入口，在config.shards中将分片名称替换为 setName/server-1:27017的形式^确保三个配置服务器都拥有相同的配置信息。手动修改配置服务器是有风险的！

　　　　　　可在每个配置服务器上执行dbhash命令，以确保配置信息相同：

>  db.runCommand({"dbhash" : 1})

　　　　　　这样可以得到每个集合的MD5散列值。不同配置服务器上，config数据库的集合可能会有所不同，但config.shards应始终保持一致。

　　　　(6) 重启所有mongos进程。它们会在启动时从配置服务器读取分片数据，然后将副本集当作分片对待。

　　　　(7) 重启所有分片的主服务器，刷新其配置数据。

　　　　(8) 再次向系统发送请求。

　　　　(9) 向server-1副本集中添加新成员。

　　这一过程非常复杂，而且很容易出错，因此不建议使用。应尽可能地将空的副本集作为新的分片添加到集群中，数据迁移的事情交给集群去做就好了。

 

3.3 删除分片

　　通常来说，不应从集群中删除分片。如果经常在集群中添加和删除分片，会给系统带来很多不必要的压力。如果向集群中添加了过多的分片，最好是什么也不做，系统早晚会用到这些分片，而不应该将多余的分片删掉，等以后需要的时候再将其重新添加到集群中。不过，在必要的情况下，是可以删除分片的。

　　首先保证均衡器是开启的。在排出数据（draining)的过程中，均衡器会负责将待删除分片的数据迁移至其他分片。执行removeShard命令，开始排出数据。removeShard将待删除分片的名称作为参数，然后将该分片上的所有块都移至其他分片上：

> db.adminCommand({"removeShard" : "test-rs3"})
{
    "msg" : "draining started successfully",
    "state" : "started",
    "shard" : "test-rs3",
    "note" : "you need to drop or movePrimary these databases",
    "dbsToMove" : [
        "blog",
        "music",
        "prod"
    ],
    "ok" : 1
}

　　如果分片上的块较多，或者有较大的块需要移动，排出数据的过程可能会耗时更长。 如果存在特大块（jumbo chunk），可能需临时提高其他分片的块大小，以便能够将特大块迁移到其他分片。

　　如需査看哪些块已完成迁移，可再次执行removeShard命令，查看当前状态：

> db.adminCommand({"removeShard" : "test-rs3"})
{
    "msg" : "draining ongoing",
    "state" : "ongoing",
    "remaining" : {
        "chunks" : NumberLong(5),
        "dbs" : NumberLong(0)
    },
    "ok" : 1
}

　　在一个处于排出数据过程的分片上，可执行removeShard任意多次。

　　块在移动前可能需要被拆分，所以有可能会看到系统中的块数量在排出数据时发生了增长。假设有一个拥有5个分片的集群，块的分布如下：

test-rs0 10
test-rs1 10
test-rs2 10
test-rs3 11
test-rs4 11

　　该集群共有52个块。如果删除test-rs3分片，最终的结果可能会是:

test-rs0 15
test-rs1 15
test-rs2 15
test-rs4 15

　　集群现在拥有60个块，其中18个来自test-rs3分片（原本有11个，还有7个是在 排出数据的过程中创建的）。

　　所有的块都完成迁移后，如果仍有数据库将该分片作为主分片，需在删除分片前将这些数据库移除掉。removeShard命令的输出结果可能如下：

> db.adminCommand({"removeShard" : "test-rs3"})
{
    "msg" : "draining ongoing",
    "state" : "ongoing",
    "remaining" : {
        "chunks" : NumberLong(0),
        "dbs" : NumberLong(3)
    },
    "note" : "you need to drop or movePrimary these databases",
    "dbsToMove" : [
        "blog",
        "music",
        "prod"
    ],
    "ok" : 1
}

　　为完成分片的删除，需先使用movePrimary命令将这些数据库移走：

> db.adminCommand({"movePrimary" : "blog", "to" : "test-rs4"})
{
    "primary " : "test-rs4:test-rs4/ubuntu:31500,ubuntu:31501,ubuntu:31502",
    "ok" : 1
}

　　然后再次执行removeShard命令：

> db.adminCommand({"removeShard" : "test-rs3"})
{
    "msg" : "removeshard completed successfully",
    "state" : "completed",
    "shard" : "test-rs3",
    "ok" : 1
}

　　最后一步不是必需的，但可确保已确实完成了分片的删除。如果不存在将该分片作为主分片的数据库，则块的迁移完成后，即可看到分片删除成功的输出信息。

　　注意，如果分片开始排出数据，就没有内置办法停止这一过程了。

 

3.4 修改配置服务器

　　修改配置服务器是非常困难的，而且有风险，通常还需要停机。注意，修改配置服务器前，应做好备份。

　　在运行期间，所有mongos进程的--configdb选项值都必须相同。因此，要修改配置服务器，首先必须关闭所有的mongos进程（mongos进程在使用旧的--configdb参数时，无法继续保持运行状态），然后使用新的--configdb参数重启所有mongos进程。

　　例如，将一台配置服务器增至三台是最常见的任务之一。为实现此操作，首先应关闭所有的mongos进程、配置服务器，以及所有的分片。然后将配置服务器的数据目录复制到两台新的配置服务器上（这样三台配置服务器就可以拥有完全相同的数据目录）。接着，启动这三台配置服务器和所有分片。然后，将--configdb选项指定为这三台配置服务器，最后重启所有的mongos进程。

 

4.数据均衡

　　通常来说，MongoDB会自动处理数据均衡。本节将学习如何启用和禁用自动均衡，以及如何人为干涉均衡过程。

 

4.1 均衡器

　　在执行几乎所有的数据库管理操作之前，都应先关闭均衡器。可使用下列shell辅助函数关闭均衡器：

> sh.setBalancerState(false)

　　均衡器关闭后，系统则不会再进入均衡过程，但该命令并不能立即终止进行中的均衡过程：迁移过程通常无法立即停止。因此，应检査config.locks集合，以查看均衡过程是否仍在进行中：

>db.locks.find({"_id" : "balancer"})["state"]
0

　　此处的0表明均衡器已被关闭。

　　均衡过程会增加系统负载：目标分片必须査询源分片块中的所有文档，将文档插入目标分片的块中，源分片最后必须删除这些文档。在以下两种特殊情况下，迁移会导致性能问题。

　　　　(1) 使用热点片键可保证定期迁移（因为所有的新块都是创建在热点上的）。系统必须有能力处理源源不断写入到热点分片上的数据。

　　　　(2) 向集群中添加新的分片时，均衡器会试图为该分片写入数据，从而触发一系列的迁移过程。

　　如果发现数据迁移过程影响了应用程序性能，可在config.settings集合中为数据均 衡指定一个时间窗口。执行下列更新语句，均衡则只会在下午1点到4点间发生：

> db.settings.update({"_id" : "balancer"}, 
... {"$set" : {"activeWindow" : {"start" : "13:00", "stop" : "16:00"}}}, 
... true )

　　如指定了均衡时间窗，则应对其进行严密监控，以确保mongos确实只在指定的时间内做均衡。

　　如需混用手动均衡和自动均衡，必须格外小心。因为自动均衡器总是根据数据集的当前状态来决定数据迁移，而不考虑数据集的历史状态。例如，假设有两个分片shardA和shardB,每个分片都有500个块。由于shardA上的写请求比较多，因此我们关闭了均衡器，从最活跃的块中取出30个移至shardB。此时如再启用均衡器，则会立即将30个块（很可能不是刚刚的30块）从shardB移至shardA,以均衡两个分片拥有的块数量。

　　为防止这种情况发生，可在启用均衡器之前从shardB选取30个不活跃的块移至 shardA。这样两个分片间就不会存在不均衡，均衡器也不会进行数据块的移动了。另外，也可在shardA上拆分出一些块，以实现shardA和shardB的均衡。

　　注意:均衡器只使用块的数量，而非数据大小，作为衡量分片间是否均衡的指标。 因此，如果A分片只拥有几个较大的数据块，而B分片拥有许多较小的块（但总数据大小比A小），那么均衡器会将B分片的一些块移至A分片，从而实现均衡。

 

4.2 修改块大小

　　块中的文档数量可能为0,也可能多达数百万。通常情况下，块越大，迁移至分片的耗时就越长。有案例使用的是1 MB的块，所以块移动起来非常容易与迅速。但在实际系统中，这通常是不现实的。MongoDB需要做大量非必要的工作，才能将分片大小维持在几MB以内。块的大小默认为64 MB，这个大小的块既易于迁移，又不会导致过多的流失。

　　有时可能会发现移动64 MB的块耗时过长。可通过减小块的大小，提高迁移速度。使用shell连接到mongos,然后修改config.settings集合，从而完成块大小的修改：

> db.settings.findOne()
{
    "_id" : "chunksize", 
    "value" : 64 
}
> db.settings.save({"_id" : "chunksize", "value" : 32})

　　以上修改操作将块的大小减至32 MB。已经存在的块不会立即发生改变，执行块拆分操作时，这些块即可拆分成32 MB大小。mongos进程会自动加载新的块大小。

　　注意：该设置的有效范围是整个集群：它会影响所有集合和数据库。因此，如需对一个集合使用较小的块，而对另一集合使用较大的块，比较好的解决方式是取一个折中的值（或者将这两个集合放在不同的集群中）。

　　如果MongoDB频繁进行数据迁移或文档较大，则可能需要增加块的大小。

 

4.3 移动块

　　如前所述，同一块内的所有数据都位于同一分片上。如该分片的块数量比其他分片多，则MongoDB会将其中的一部分块移至其他块数量较少的分片上。移动块的过程叫做迁移（migration), MongoDB就是这样在集群中实现数据均衡的。

　　可在shell中使用moveChunk辅助函数，手动移动块：

> sh.moveChunk("test.users", {"user_id" : NumberLong("1844674407370955160")}, 
... "spock") 
{ "millis" : 4079, "ok" : 1 }

　　以上命令会将包含文档user_id为1844674407370955160的块移至名为spock的分片上。必须使用片键来找出所需移动的块（本例中的片键是user_id)。通常,指定一个块最简单的方式是指定它的下边界，不过指定块范围内的任何值都可以(块的上边界值除外，因为其并不包含在块范围内）。该命令在块移动完成后才会返回，因此需一定耗时才能看到输出信息。

　　如某个操作耗时较长，可在日志中详细査看问题所在。如某个块的大小超出了系统指定的最大值，mongos则会拒绝移动这个块:

> sh.moveChunk("test.users", {"user_id" : NumberLong("1844674407370955160")}, 
... "spock")
{
    "cause" : {
        "chunkTooBig" : true,
        "estimatedChunkSize" : 2214960,
        "ok" : 0,
        "errmsg" : "chunk too big to move"
    },
    "ok" : 0,
    "errmsg" : "move failed"
}

　　本例中，移动这个块之前，必须先手动拆分这个块。可使用splitAt命令对块进行拆分：

> db.chunks.find({"ns" : "test.users", 
... "min.user_id" : NumberLong("1844674407370955160")})
{
    "_id" : "test.users-user_id_NumberLong("1844674407370955160")", 
    "ns" : "test.users", 
    "min" : { "user_id" : NumberLong("1844674407370955160") }, 
    "max" : { "user_id" : NumberLong("2103288923412120952") }, 
    "shard" : "test-rs2" 
}
> sh.splitAt("test.ips", {"user_id" : NumberLong("2000000000000000000")})
{ "ok" : 1 }
> db.chunks.find({"ns" : "test.users", 
... "min.user_id" : {"$gt" : NumberLong("1844674407370955160")},
... "max.user_id" : {"$lt" : NumberLong("2103288923412120952")}})
{ 
    "_id" : "test.users-user_id_NumberLong("1844674407370955160")", 
    "ns" : "test.users", 
    "min" : { "user_id" : NumberLong("1844674407370955160") }, 
    "max" : { "user_id" : NumberLong("2000000000000000000") }, 
    "shard" : "test-rs2" 
}
{ 
    "_id" : "test.users-user_id_NumberLong("2000000000000000000")", 
    "ns" : "test.users", 
    "min" : { "user_id" : NumberLong("2000000000000000000") }, 
    "max" : { "user_id" : NumberLong("2103288923412120952") }, 
    "shard" : "test-rs2" 
}

　　块被拆分为较小的块后，就可以被移动了。也可以调高最大块的大小，然后再移动这个较大的块。不过应尽可能地将大块拆分为小块。不过有时有些块无法被拆分，这些块被称作特大块。

 

4.4 特大块

　　假设使用date字段作为片键。集合中的date字段是一个日期字符串，格式为year/month/day,也就是说，mongos—天最多只能创建一个块。最初的一段时间内一切正常，直到有一天，应用程序的业务量突然出现病毒式增长，流量比平常大了上千倍！

　　这一天的块要比其他日期的大得多，但由于块内所有文档的片键值都是一样的，因此这个块是不可拆分的。

　　如果块的大小超出了config.settings中设置的最大块大小，那么均衡器就无法移动 这个块了。这种不可拆分和移动的块就叫做特大块，这种块相当难对付。

　　举例来说，假如有3个分片shard1、shard2和shard3。如果使用热点片键模式，假设shard1是热点片键，则所有写请求都会被分发到shard1上。mongos会试图将块均衡地分发在这些分片上。但是，均衡器只能移动非特大块，因此它只会将所有较小块从热点分片迁移到其他分片。

　　现在，所有分片上的块数基本相同，但shard2和shard3上的所有块都小于64MB。如shard1上出现了特大块，则shard1上会有越来越多的块大于64MB。这样，即使三个分片的块数非常均衡，但shard1会比另两个分片更早被填满。

　　出现特大块的表现之一是，某分片的大小增长速度要比其他分片快得多。也可使用sh.status()来检查是否出现了特大块：特大块会存在一个jumbo属性。

> sh.status()
...
    { "x" : -7 } -->> { "x" : 5 } on : shard0001 
    { "x" : 5 } -->> { "x" : 6 } on : shard0001 jumbo
    { "x" : 6 } -->> { "x" : 7 } on : shard0001 jumbo
    { "x" : 7 } -->> { "x" : 339 } on : shard0001
...

　　可使用dataSize命令检查块大小。

　　首先，使用config.chunks集合，查看块范围：

> use config
> var chunks = db.chunks.find({"ns" : "acme.analytics"}).toArray()

　　然后根据这些块范围，找出可能的特大块：

> use dbName
> db.runCommand({"dataSize" : "dbName.collName",
... "keyPattern" : {"date" : 1}, // shard key
... "min" : chunks[0].min, 
... "max" : chunks[0].max})
{ "size" : 11270888, "numObjects" : 128081, "millis" : 100, "ok" : 1 }

　　但要小心，因为dataSize命令要扫描整个块的数据才能知道块的大小。因此如果可能，应首先根据自己对数据的了解，尽可能缩小搜索范围：特大块是在特定日期出现的吗？例如，如果11月1号的时候系统非常繁忙，则可尝试检查这一天创建的块的片键范围。如使用了GridFS,而且是依据files_id字段进行分片的，则可通过fs.files集合查看文件大小。

 

　　1.分发特大块

　　为修复由特大块引发的集群不均衡，就必须将特大块均衡地分发到其他分片上。

　　这是一个非常复杂的手动过程，而且不应引起停机（可能会导致系统变慢，因为要迁移大量的数据）。接下来，我们以from分片来指代拥有特大块的分片，以to分片来指代特大块即将移至的目标分片。注意，如有多个from分片，则需对每个from分片重复下列步骤：

　　(1) 关闭均衡器，以防其在这一过程中出来捣乱：

>  sh.setBalancerState(false)

　　(2) MongoDB不允许移动大小超出最大块大小设定值的块，所以需临时调高最大块大小的设定值。记下特大块的大小，然后将最大块大小设定值调整为比特大块大一些的数值，比如10000。块大小的单位是MB:

> use config
> db.settings.findOne({"_id" : "chunksize"})
{
    "_id" : "chunksize", 
    "value" : 64
}
> db.settings.save({"_id" : "chunksize", "value" : 10000})

　　(3) 使用moveChunk命令将特大块从from分片移至to分片。如担心迁移会对应用程序的性能造成影响，可使用secondaryThrootle选项，放慢迁移的过程，减缓对系统性能的影响：

> db.adminCommand({"moveChunk" : "acme.analytics", 
... "find" : {"date" : new Date("10/23/2012")}, 
... "to" : "shard0002", 
... "secondaryThrottle" : true})

　　secondaryThrottle会强制要求迁移过程间歇进行，每迁移完一些数据，需等待集群中的大多数分片成功完成数据复制后再进行下一次迁移。该选项只有在使用副本集分片时才会生效。如使用单机服务器分片，则该选项不会生效。

　　(4) 使用splitChunk命令对from分片剩余的块进行拆分，这样可以增加from分片的块数，直到实现from分片与其他分片块数的均衡。

　　(5) 将块大小修改回最初值：

>  db.settings.save({"_id" : "chunksize", "value" : 64})

　　(6) 启用均衡器。

>  sh.setBalancerState(true)

　　均衡器被再次启用后，仍旧不能移动特大块，不过此时那些特大块都已位于合适的位置了。

 

　　2.防止出现特大块

　　随着存储数据量的增长，上一节提到的手动过程变得不再可行。因此，如在特大块方面存在问题，应首先想办法避免特大块的出现。

　　为防止特大块的出现，可修改片键，细化片键的粒度。应尽可能保证每个文档都拥有唯一的片键值，或至少不要出现某个片键值的数据块超出最大块大小设定值的情况。

　　例如，如使用前面所述的年/月/日片键，可通过添加时、分、秒来细化片键粒度。类似地，如使用粒度较大的片键，如日志级別，则可添加一个粒度较细的字段作为片键的第二个字段，如MD5散列值或UDID。这样一来，即使有许多文档片键的第一个字段值是相同的，也可一直对块进行拆分，也就防止了特大块的出现。

 

4.5 刷新配置

　　最后一点，mongos有时无法从配置服务器正确更新配置。如发现配置有误，mongos的配置过旧或无法找到应有数据，可使用flushRouterConfig命令手动刷新所有缓存：

> db.adminCommand({"flushRouterConfig" : 1})

　　如flushRouterConfig命令没能解决问题，则应重启所有的mongos或mongod 进程，以便清除所有可能的缓存。