Mongodb中Sharding集群

    随着mongodb数据量的增多，可能会达到单个节点的存储能力限制，以及application较大的访问量也会导致单个节点无法承担，所以此时需要构建集群环境，并通过sharding方案将整个数据集拆分成多个更小的chunk，并分布在集群中多个mongod节点上，最终达到存储和负载能力扩容、压力分流的作用。在sharding架构中，每个负责存储一部分数据的mongod节点称为shard（分片），shard上分布的数据块称为chunk，collections可以根据“shard key”（称为分片键）将数据集拆分为多个chunks，并相对均衡的分布在多个shards上。

    1）sharding模式将应用的数据访问操作分散到多个shard上，每个shard只承担一部分请求；比如read操作只需要访问持有数据的shard节点即可。

    2）sharding模式也减少每个shard节点的数据存储量。

    上图为sharded cluster的拓扑结构，它包含三个组件：shards、config servers和query routers：

    1）Shards：存储节点，为了提高可用性和数据一致性，通常每个shard是一个“replica set”结构。

    2）Query routers：查询路由节点，即mongos节点，mongos接收客户端请求，并负责将operations根据路由规则转发给合适的shard或者shards，然后再将result返回给客户端，它起到了一个路由、转发的作用，类似于proxy层。sharded集群可以有多个mongos节点，可以均衡客户端请求。对于Sharded集群，客户端（包括shell）访问数据需要通过mongos，如果直接与shard相连，只能看到一些零碎的数据表。

    3）Config servers：存储集群的metadata数据，数据中包含shards节点列表、chunk与数据集的映射关系、lock信息等等；它为集群的枢纽部分，mongos使用这些信息将请求路由到特定的shards上，对于production环境，一个集群必须有3个Condig servers。

    对于测试环境，shard节点可以为单个mongod，和一个Config server。

    数据的分区根据“shard key”，对于每个需要sharding的collection，都需要指定“shard key”（分片键）；分片键必须是索引字段或者为组合索引的左前缀；mongodb根据分片键将数据分成多个chunks，并将它们均匀分布在多个shards节点上。目前，mongodb支持两种分区算法：区间分区（Range）和哈希（Hash）分区。

    1）Range分区：首先shard key必须是数字类型，整个区间的上下边界分别为“正无穷大”、“负无穷大”，每个chunk覆盖一段子区间，即整体而言，任何shard key均会被某个特定的chunk所覆盖。区间均为作闭右开。每个区间均不会有重叠覆盖，且互相临近。当然chunk并不是预先创建的，而是随着chunk数据的增大而不断split。（参见下文）

    2）Hash分区：计算shard key的hash值（64位数字），并以此作为Range来分区，基本方式同1）；Hash值具有很强的散列能力，通常不同的shard key具有不同的hash值（冲突是有限的），这种分区方式可以将document更加随机的分散在不同的chunks上。

    Range分区更好的支持range查询，根据指定的shard key进行range查询，router可以很简单的判断出那些chunks覆盖此range，并将请求转发给特定的几个shards。不过当shard key是单调递增时，range分区会导致数据分布不均，因为在一定时间内，所有write请求（读取最新数据的read请求）将会映射到一个shard上，即少数shards在某段时间内承载了系统的大部分请求。

    Hash分区正好相反，即使是单调递增的shard key，它们的Hash值也有较大不同，因此这些数据将会比较随机的分散在多个chunks上，但是这引入了range查询的问题，临近的shard key可能分布在不同的chunks上甚至是shards上，这意味着range查询需要访问所有的shards，特别是在有sort、limit等操作时。

    数据的增删操作以及集群中增减shards节点，都可能导致数据的分布不均，不过mongos提供了balancer机制，它可以对chunks进行split（分裂）和迁移，最终动态平衡数据分布。

    Splitting：一个后台进程用于避免chunk增长的过大，当chunk尺寸超过指定的chunk size时（默认为64M，可以命令修改），mongodb将会把此chunk分成等同的2个；inserts和updates操作均可以触发split，分离时mongodb不会迁移任何数据，也不会对shard产生影响（split之后shard将会修改config server中的metadata，IO通讯方式同“chunk迁移”，参见下文）。

    Balancing：一个后台线程用于管理chunks迁移，balancer可以运行在任何一个（多个）mongos上；当集群中collection数据分布不均时，balancer将把一部分chunks从chunks量最大的shard上迁移到持有量最小的shards上，直到平衡为止；在chunk迁移时，源shard将会把此chunk数据全部发送给目标shard，在此期间，源shard仍负责接收客户端的请求（read、write）；最终，在config servers上变更chunks的位置信息。如果迁移过程中，发生异常，balancer将会终止此chunk的迁移，chunk也将继续保留在原来的shard上；当迁移成功后，mongodb将会删除原来shard上的chunk文件。

    集群环境可以动态调整，比如数据量增大到一定程度，可以向集群中增加shard节点；如果数据量紧缩，也可以移除shard；这些过程均会触发chunks的动态平衡。

一、Sharded集群构成

    1、Shards：上文已知，shards即为存储实际数据的mongodb节点，每个shard持有多个chunks。但是有些collection是不需要sharding的，即此collection的数据保存一个shard节点上，也不会被split，我们称这个节点为primary shard；一个database中，所有的非sharding类型的collections均会保存在同一个primary shard上；但不同的databases它们的primary shard可能不同。如果你希望修改某个database的primay shard，可以使用“movePrimary”指令。

    在production环境中，每个shard通常是replica set结构，为了避免数据丢失或者不一致的情况。如果一个shard的replica set中所有的members都失效，这意味着此shard的数据将不可用，但是其他shard仍然可以继续提供读写服务；不过application的查询需要能够应对这种问题，如果你希望某个shard失效后仍然可以查询部分数据，数据缺失是可以接收的，那么可以在read操作中指定“partial”选项：

MongoCursor<Document> cursor = collection.find(Filters.eq("name", "zhangsan")).batchSize(32)
                .limit(32)
                .partial(true)

    2、Config servers：配置服务器，Cluster的枢纽部分，用于保存metadata数据；production环境中，需要三个（exactly）config servers，所有的config servers都有效时才能将metadata保存成功；这三个config servers并非replica set结构，它们独立部署。（参见下文）不过对于测试环境，可以只有一个config server；如果只有一个config server，那么它将成为集群的单点。如果config servers失效，那么整个集群也将无法访问，如果metadata数据丢失，那么整个集群将无法使用。

    Config servers将metadata保存在config数据库中（稍后介绍），mongos实例将会从config server中获取metadata并在本地缓存，并用于路由reads、writes请求。mongodb只会在“chunk迁移之后”、“chunk split之后”才会修改metadata数据。当需要修改metadata时，协调者（mongos）将会把变更指令发送给三个config servers并获得它们的响应结果，如果结果不同，则意味着产生了数据不一致的情况，则可能需要人工干预；此时，balancer也将不会执行chunk迁移，mongos也不会执行chunks分裂。

    当mongos启动时将会从config servers获取metadata信息，运行时的某些错误也会导致mongos重新获取metadata。此外，config server中还保存了一些locks，我们稍后介绍。

    只要有一个config server失效，那么集群的metadata都将处于只读状态，可以对shards进行数据读写，但是chunks分离和迁移将不能进行，知道三个config servers全部有效为止。如果三个config servers都失效，那么意味着集群将不能读取metadata数据，如果此时重启mongos，那么它将不能获取metadata数据，将无法提供router，直到config servers有效。此外，metadata的数据量非常小，所以这不会对Config servers或者mongos带来存储上的压力。Config server的负载非常小，它对硬件配置要求很低，只需要较少的内存和存储空间即可。

    prodution环境中，需要三个config servers；如果仅仅为了测试可以只需要一个。

    备注：mongodb 3.2+版本终于调整了Config servers的部署模式（这里总有问不完的“为什么需要三个Config Servers”），放弃了必须使用三个Config Servers的要求；Config Servers可以采用“Replica set”架构模式，且必须使用WiredTiger存储引擎。这种调整，可以有效的提升config servers的数据一致性，可能利用replica set架构的优点，Config Servers的个数可以扩展到50个节点。不过replica set中，不能有“arbiters”、“delayed”类型的members，且它们的“buildIndexes”必须设定为true。

    3、mongos：routers，本身不保存任何用户数据，负责转发客户端的读写请求、对shard的结果进行收集归并、运行balancer进程、跟踪split等；通常我们在每个application节点上部署一个mongos，因为mongos占用内存极少，几乎不占用磁盘，它只需要消耗一定的内存、CPU用于处理数据即可，此外这样部署application与mongos通信距离最短、效率较高。你可能想在applications与mongos之间搭建提个proxy或者负载均衡器，这种方式是很难实施的，而且可能会带来很多的问题，proxy需要能够对mongodb的数据protocol进行编解码。对于read、write操作，客户端通常会随机选择一个mongos，这在一定程度上提供了简单的负载均衡；不过对于有Cursor的read操作，在Cursor遍历期间，请求只会发送给一个mongos，因为只有那个mongos持有Curosr信息。

    如果query中指定了sort，mongos将$orderby参数传递到选定的shards上（根据shard key选定chunks和shards），有此database的primary shard负责接收和merge每个shard排序后的结果，并将结果通过mongos返回给客户端。如果query指定了limit()，那么mongos将limit传给指定的shards，每个shards通过limit限定数据返回的条数，最终mongos收到的数据条数可能大于limit，所以mongos需要再次应用limit，然后才将结果返回给客户端。如果客户端使用了skip()，mongos不会将skip参数传递给shards，因为这这对结果筛选没有帮助，mongos将收到shards尚未skip的数据，然后skip并组装数据返回给客户端，主要原因是，每个shard时刻都会有新的数据插入，所以mongos无法提前计算该从何处skip。如果skip和limit同时使用，这稍微简单一些，mongos将limit + skip的和，作为limit传递给shards，然后和skip一样，再次在本地执行skip，用于提高查询的性能。这也要求women，需要skip操作时，尽可能指定limit以提高效率，而且在sharding环境中，使用sort通常是一个比较高耗的操作（尽管shard key索引是有序的）。

    对于没有指定shard key的查询、update、remove以及“聚合”方法，mongos都会将操作广播给所有的shards。对于以上非sharded collection，它们的数据会被保存在primary shard上，尽管application可以直接链接此shard获取数据，但是为了集群数据访问的协调性，我们建议仍使用mongos作为router。

二、shard key（分片键）

    shark key可以决定collection数据在集群的分布，shard key必须为索引字段或者为组合索引的左前缀。documents插入成功后，任何update操作都不能修改shard key，否则会抛出异常。我们不能将

“multikey index”作为shard key。  

    Hashed类型分片键，只能对单个Filed建立hashed索引；所以选择分片键需要非常慎重，最好它具有较好的“维度”（cardinality，基数），即此字段的重复值较少；单调递增的字段值作为Hashed分片键是一个不错的选择，比如ObjectId或者timestamp。如果对一个空的collection使用Hashed分片键，默认情况下mongodb自动在每个shard节点上创建2个空的chunks，不过我们可以在shardCollection指令中指定“numInitialChunks”参数来限定初始化chunks的个数。

    在选择shard key时，需要考虑到应用的需求，读写比、以及读取数据的方式。如果cluster有较大的write请求，极少的read或者update，那么shard key就需要注意write压力的分流，尽可能让write操作分散在多个shards上，比如采用Hashed分区、使用ObjectId（单调递增）作为shard key。如果read量很大，只有较少的write，此时需要考虑read的方式，如果通常为range查询（比如timestamp > 某个时间），那么就需要使用Range分区 + 单调递增的shard key方式（timestamp），如果通常查询的匹配方式通常为“相等”比较，那么采用Hash分区可以获得更好的性能。

    就是高效的查询方式就是mongos只需要将请求转发到单个shard上，相反，如果查询中没有指定shard key，mongos将会把请求转发到所有的shards，并且等待它们都返回结果，这种“scatter/gather”方式会导致操作时间很长，通常在“聚合方式”中才会出现。如果查询时指定的完整的shard key字段（可能为组合键），那么mongos只会将请求路由到一个shard上；如果查询指定了shard key字段的最左前缀，那么mongos将可能将请求路由到少数多个shards，而且覆盖shard key的字段数量越多，参与查询的shard个数将越少，这个原理和索引的特性非常类似；比如shard key为{"zipcode":1,"name":1,"age":1}，那么查询条件为{"zipcode":"10010","name":1}将比只使用"zipcode"查询获得的性能更高，参与查询的shard更少。

    通常我们应该使用组合字段作为shard key，除非能够断定某单个字段值是“唯一的、不重复的”才会使用单个字段作为shard key，最终组合字段必须能够提高cardinality（降低重复值），这样对chunk分裂有很大的帮助。

三、sharding机制

    1、balancing：如果一个shard上chunks比其他shard更多，即不平衡状态，那么mongos将会自动对chunks迁移以达到平衡，balancing的过程不会影响用户的数据操作。集群中任何mongos实例都可以启动balancing线程，默认balancer是开启状态；Config 数据库（Config servers中）中有个lock表，当balancer活跃时，相应的mongos将会尝试通过修改document方式获取“lock”，如果获取“lock”成功，则此mongos负责balancing工作。大家需要注意，mongos实例的本地系统时间会对lock机制带来影响，需要所有的mongos（包括集群中的所有shards、config servers）的时间保持一致（ntpd指令）。

    balancer将chunks从持有chunks最多的shard上迁移到持久chunks最少的shard，每次迁移一个，直到集群相对平衡（最多与最少之间相差不超过2个）。chunks迁移可能会消耗磁盘空间，那些已经迁移出去的chunks不会立即删除，而是归档到一个特定的目录下，“归档”（archive）特性默认是开启的；此外迁移还会消耗一定的网络带宽，或许会影响到性能，影响用户操作的IO吞吐量。建议每次迁移一个chunk，且只有当“最多”与“最少”的差值达到threshold时才开始balancer；或者指定一个时间区间，balancer只会在此时间段内才会迁移chunks。

    threshold：最小化balancing对集群的影响，只有当shards上“最多”与“最少”chunks个数差值达到阀值时，才会重新平衡chunks分布。threshold的值目前没有办法修改，当chunks总数< 20时，此值为2，总数 >= 80时，此值为8，其他为4。一旦balancing工作启动，只有当chunks分布均衡后才会停止，即“最多”与“最少”的差值不大于2。

    默认情况下，mongodb会尽可能的耗尽可用磁盘空间，所以我们需要关注mongodb对磁盘的消耗量；不过当向集群中添加shard节点时，可以指定当前shard允许使用的最大磁盘空间（max size），当shard的磁盘消耗量达到最大值后，balancer将不会向其再迁移chunks，但这不影响此shard上继续接受write操作。（参见下文addShard指令）

    2、chunks迁移过程：

• balancer向source shard发送“moveChunk”指令。（参见下文moveChunk）
• source shard开始move指定chunk；在迁移期间，用户操作仍然会被route到source shard，它仍负责此chunk上的read、write操作。
• destination shard没有source所需要的indexes的话，此时构建相应的索引。
• destination shard开始请求chunk中的documents，并在本地保存。
• 在此期间，可能此chunk上已经有数据变更了；那么当chunk数据发送完毕后，destination shard将会同步这些变更数据。
• 当同步结束后，destination shard将会与Config servers建立链接，并在medata中更新此chunk的位置信息。此期间source会阻塞客户端的write操作。（此后原chunk做下线操作）
• 此后的read、write请求将会被route到新的shard上；对于旧的chunk，如果其上没有打开的cursor，则source shard将会删除它。（默认是移动到归档目录下，位于dbpath下的“moveChunk”目录）

    最后一步主要是source shard等待cursor关闭并删除chunk，称为“删除阶段”，不过balancer可以不需要等待它结束即可开始下一个chunk的迁移，在一定程度上提高了迁移的效率，可以让chunks数据尽快迁移完毕，集群尽快达到均衡。有时候，“删除阶段”可能需要等到很长时间，那么我们可以指定“_waitForDelete”参数表示等待“删除阶段”的最长时间，超时后balancer将放弃等待转而开始迁移下一个chunk。

    如果被迁移的chunk尺寸已经超过了设定值或者其持有的documents个数超过最大值（参见此文），它将不能被迁移，需要等待被split后才能迁移。

    _secondaryThrottle（节流，阀门）：通常每个shard是一个replica set结构，对于chunk迁移，其实就是destination批量读取source中的documents并写入到replica set的过程（primary），这时就涉及到“write concern”问题，即write写入到多少个secondaries之后才返回。sharding环境中“_secondaryThrottle”参数就是用于控制此特性，默认为true，表示至少同步给一个secondary，语义等同于write concern中的{w:2}，只有chunks中所有的documents同步到至少一个secondary后才会继续迁移下一个chunk；可以将此值设置为false，即关闭“阀门”，默认效果等同于{w : 1}，不过此时我们还可以额外的指定“write concern”参数表示documents需要同步到多个secondaries。（运维方式参见下文）

    3、spit：默认每个chunk的大小为64M，我们可以调节此值；较小的chunk可以将使数据分布的更加均衡，便于迁移，但是带来的问题就是split更加频繁，也增加了mongos路由的开支（每个chunk持有的数据量小，每个query意味着需要访问的chunk个数较多）；较大的chunk不便于迁移，但是split次数较少，metadata信息较少，mongos路由简单，不过如果chunk过大会导致数据分布不均。不过个人认为64M还是太小了，建议增加到256M。

    因为spit操作只会有insert或者update触发。

    4、shark key indexes：前文已经了解到，将一个collection开启sharding时需要指定shard key，不过在此之前，需要创建一个以shard key字段开头的索引。比如shard key为{"zipcode" : 1,"username" : 1}，那么需要创建所以{"zipcode" : 1,"username" : 1}或者{"zipcode" : 1,"username" : 1,"others":1...}。

四、部署

    我们本机构建一个sharding测试环境，节点部署列表如下：

    1）shard：2个，端口分别为27018、28018，单节点。（提示，线上环境，至少2个shards，且每个shard都是replica set结构）

    2）config server：1个，端口为27019。（提示，线上环境，必须三个config servers）

    3）mongos：一个，端口为27017。（提示，线上环境，随application节点部署，通常有多个）

    需要注意，我们确保所有同类型的节点的配置一样（除端口、文件路径外），以免出现问题。如下配置是基于“测试环境”的，如果为production，需要将“smallFiles”设置为true。

    1、Config server部署 

systemLog:
    quiet: false
    path: /data/configdb/logs/mongod.log
    logAppend: false
    destination: file
processManagement:
    fork: true
    pidFilePath: /data/configdb/mongod.pid
net:
    bindIp: 127.0.0.1
    port: 27019
    maxIncomingConnections: 65536
    wireObjectCheck: true
    ipv6: false	
storage:
    dbPath: /data/configdb/db
    indexBuildRetry: true
    journal:
        enabled: true
    directoryPerDB: false
    engine: mmapv1
    syncPeriodSecs: 60 
    mmapv1:
        quota:
            enforced: false
            maxFilesPerDB: 8
        smallFiles: true	
        journal:
            commitIntervalMs: 100
operationProfiling:
    slowOpThresholdMs: 100
    mode: off
sharding:
    clusterRole: configsvr

    大家需要清楚，config server上需要保存数据，比如“config”数据库，所以需要配置engine的参数；此外比较重要的就是sharding部分，指定clusterRole为“configsvr”。

>./mongod -f configsvr.conf

    2、shard节点部署：本例中有2个shard节点，配置文件除了port和dbpath不同之外，其他配置一样，如下为shard_0.conf示例：

systemLog:
    quiet: false
    path: /data/shard_0/logs/mongod.log
    logAppend: false
    destination: file
processManagement:
    fork: true
    pidFilePath: /data/shard_0/mongod.pid
net:
    bindIp: 127.0.0.1
    port: 27018
    maxIncomingConnections: 65536
    wireObjectCheck: true
    ipv6: false	
storage:
    dbPath: /data/shard_0/db
    indexBuildRetry: true
    journal:
        enabled: true
    directoryPerDB: false
    engine: mmapv1
    syncPeriodSecs: 60 
    mmapv1:
        quota:
            enforced: false
            maxFilesPerDB: 8
        smallFiles: true	
        journal:
            commitIntervalMs: 100
operationProfiling:
    slowOpThresholdMs: 100
    mode: off
sharding:
    clusterRole: shardsvr
    archiveMovedChunks: false

    配置与config server差不多，需要注意的是clusterRole需要为“shardsvr”；此外我们设定了“archiveMovedChunks”为false表示在chunks迁移完成之后直接删除，否则将chunks移动到“moveChunk”目录下。

>./mongod -f shard_0.conf
>./mongod -f shard_1.conf

    3、mongos部署

systemLog:
    quiet: false
    path: /data/mongos/logs/mongod.log
    logAppend: false
    destination: file
processManagement:
    fork: true
    pidFilePath: /data/mongos/mongod.pid
net:
    bindIp: 127.0.0.1
    port: 27017
    maxIncomingConnections: 65536
    wireObjectCheck: true
    ipv6: false	
sharding:
    configDB: 127.0.0.1:27019
    chunkSize: 64

    mongos不需要存储任何数据，所以它不需要配置storage有关的参数，最重要的参数为configDB，指定congfig servers的地址列表，如果为多个则已“,”分割。启动mongos进程：

>./mongos -f mongos.conf

    4、addShard：上文的配置文件可知，mongos配置了config servers的地址，那么mongos与config servers可以建立通讯；但是我们尚没有看到shard节点如何参与到集群的。在sharding集群中，提供了addShard指令，我们可以在运行时动态添加shard节点。注意以后几乎所有的用户操作，均需要通过mongos，我们通过mongo shell链接到mongos并执行如下操作，将shard_0和shard_1添加到sharding集群中：

> ./mongo -host 127.0.0.1 -port 27017
mongos> sh.addShard("127.0.0.1:27018");
mongos> sh.addShard("127.0.0.1:28018");
mongos> sh.status();

    我们将两个“孤立”的shard通过addShard方法添加到sharding集群，addShard方法接收host地址，如果shard为replica set结构，那么需要通过addShard方法将所有的members添加到集群（复制集架构模式参）：

mongos> sh.addShard("rs0/127.0.0.1:27018");
mongos> sh.addShard("rs0/127.0.0.1:28018");

    我们可以通过sh.status()方法查看sharding集群的状态，其中包括shards列表信息。

    如果你想限制shard的磁盘使用量，则使用addShard指令来指定maxSize（单位MB）

>use admin;
>db.runCommand(addShard:"127.0.0.1:27017",maxSize:1024,name:"shard0000")
###如果对已经指定maxSize的shard可以通过如下方式update
>use config;
>db.shards.update({_id:"shard0000"},{$set:{maxSize:125}})

    5、开启sharding

    sharding集群已经构建完成，接下来需要存储数据；但是首先需要将Database开启sharding，否则数据仍然无法在集群中分布，即数据库、collection默认为non-sharding。对于non-sharding的database或者collection均会保存在primary shard上（概念参见上文），直到开启sharding才会在集群中分布。

mongos> use test
switched to db test
mongos> sh.enableSharding("test");
{ "ok" : 1 }

    此后我们可以对collection开启sharding，在此之前需要先指定shard key和建立“shard key索引”，我们根据application对数据访问的模式，来设定shard key，比如我们有一个address表用户的地址，这个表通常使用zipcode来查询数据（）：

mongos> use test
switched to db test
mongos> db.address.createIndex({"zipcode":1,"name":1});
mongos> sh.shardCollection("test.address",{"zipcode":1,"name":1});
{ "collectionsharded" : "test.address", "ok" : 1 }

    那么address表将使用“zipcode”作为第一维shard key，采用range分区模式，如果某个chunk中的数据到达“max chunk size”时将会根据zipcode分裂成2个chunk；如果某个chunk中所有的documents的zipcode都一样时，则会使用“name”作为第二维shard key，仍采用range分区模式（name可以为字符串，根据其索引排序分裂），将此chunk分裂成2个，我们可以通过sh.status()查看每个chunk的分裂区间：

{ "zipcode" : { "$minKey" : 1 }, "name" : { "$minKey" : 1 } } -->> { "zipcode" : 100010, "name" : "AACKszLd" } on : shard0001 Timestamp(3, 0) 
{ "zipcode" : 100010, "name" : "AACKszLd" } -->> { "zipcode" : 100010, "name" : "ELGCzqPb" } on : shard0001 Timestamp(4, 0) 
{ "zipcode" : 100010, "name" : "ELGCzqPb" } -->> { "zipcode" : 100010, "name" : "IVKDDqod" } on : shard0000 Timestamp(4, 1) 
{ "zipcode" : 100010, "name" : "IVKDDqod" } -->> { "zipcode" : 100010, "name" : "JhAwtBbT" } on : shard0000 Timestamp(3, 13) 
...			
{ "zipcode" : 100010, "name" : "zzzqUAyi" } -->> { "zipcode" : { "$maxKey" : 1 }, "name" : { "$maxKey" : 1 } } on : shard0001 Timestamp(3, 7)

    我们可以看出“name”在chunk中是按照字典顺序排序的。我们使用“组合shard key”，在一定程度上可以提高选择性的维度和chunk的可分裂性，如果你是在找不到组合key那么可以将_id作为补充字段：

sh.shardCollection("test.record",{"state":1,"_id":1})

    比如有一个orders表，用于保存用户的订单，这个表通常根据用户id查询，那么我们可以对“userid”字段建立hash索引，以及建立hash分区的shard key：

mongos> db.orders.createIndex({"userid":"hashed"});
mongos> sh.shardCollection("test.orders",{"userid":"hashed"});

    前文已经提到，如果使用hash分区的话，那么shard key的重复值一定要尽可能的少，否则这些相同值的document将会保存在同一个shard上，而导致shard无法分裂，从而失去sharding的意义。“_id”字段可以在hash分区时非常有效，可以考虑选用。

五、运维

    1、查看集群信息

    上文中我们提到sh.status()方法，此方法可以查看集群中有关“database是否开启sharding”、“primary shard的位置”、“collection的chunks列表”等详细信息，因为版面问题，暂不赘言，请参考“db.status()”。

    此外，我们在“config”数据库中也可以看到很多系统自建的collections：

mongos> use config
switched to db config
mongos> show collections;
actionlog
changelog
chunks
collections
databases
lockpings
locks
mongos
settings
shards
system.indexes
tags
version

    比如我要查看集群中chunks的列表，那么可以直接从“chunks”这个collection查询即可。“collections”表存储了每个collection的配置信息，“databases”表可以查看是否开启了sharding，“setttings”表中查看cluster的整体配置信息等等。

    2、Balancer配置

    balancer运行在mongos实例上，控制chunks的分布和迁移，全局只有一个balancer处于active状态，我们可以通过“sh.getBalancerState()”或者“sh.status()”查看balancer是否开启，可以通过“sh.getBalancerHost()”查看balancer运行在哪个mongos上。

    1）可以通过sh.setBalancerState(false)来关闭balancer功能。当然可以通过设定为true开启balancer。

    2）尅通过sh.startBlancer()或者sh.stopBalancer()来开关闭balancer。同上。

    3）可以通过db.locks.find({_id:"balancer"})查看balancer持有锁的情况。

    4）可以通过修改settting表中的配置来指定balancer的运行时间区间：

db.settings.update(
   { _id: "balancer" },
   { $set: { activeWindow : { start: "23:00", stop: "6:00" } } },
   { upsert: true }
)

    其中start和stop格式为“HH:mm”，不需要指定日期。修改activeWindow配置时需要确保balancer的state为true。

    3、_secondaryThrottle与waitForDelete

    这两个参数都与chunk迁移有关，其中_secondaryThrottle表示是对secondary进行节流，默认为true，其语义等同write concern中的{w:2}，即当chunk迁移时（documents复制）destination shard中至少有一个secondary接收成功，balancer才会继续进行下一个chunk；不过开发者可以关闭此参数（同{w:1}），同时与write concern一起使用：

use config
db.settings.update(
   { "_id" : "balancer" },
   { $set : { "_secondaryThrottle" : false ,
              "writeConcern": { "w": "majority" } } },
   { upsert : true }
)

    _waitForDelete表示balancer是否等待source shard删除已经迁移成功的chunk后才继续处理下一个chunk，默认为false，即不等待。

use config
db.settings.update(
   { "_id" : "balancer" },
   { $set : { "_waitForDelete" : true } },
   { upsert : true }
)

    4、split

    chunk的分裂通常由mongos于shard配合自动完成，不过有些情况下我们可能希望手动split：

sh.splitFind("test.address",{"zipcode":"63109"})
sh.splitAt("test.address",{"zipcode":"63019"})

    spiltFind语义为：查找符合条件的第一个document所在的chunk，并将此chunk分裂成相同大小的2份。splitAt语义为：查找符合条件的第一个document所在的chunk，并以其为界限分成2个chunk，有可能这两个chunk大小不等。

    5、修改chunk size配置

    chunkSize默认为64，需要在mongos配置文件中指定，我们也通过指令修改：

use config
db.settings.save({_id:"chunksize",value:<sizeInMB>})

其他：

1）config数据库详解：https://docs.mongodb.org/manual/reference/config-database/，从中我们可以了解到sharding集群的通讯方式。

2）sharding指令和shell方法参考：https://docs.mongodb.org/manual/reference/sharding/

3）http://www.slideshare.net/deysigmarra/mongo-db-shardingguide