mongodb 可以以单复制集的方式运行，client 直连 mongod 读取数据。
单复制集的方式下，数据的水平扩展的责任推给了业务层解决（分实例，分库分表），mongodb 原生提供集群方案，该方案的简要架构如下：
mongodb集群是一个典型的去中心化分布式集群。mongodb集群主要为用户解决了如下问题：
- 元数据的一致性与高可用（Consistency + Partition Torrence）
- 业务数据的多备份容灾(由复制集技术保证)
- 动态自动分片
- 动态自动数据均衡
下文通过介绍 mongodb 集群中各个组成部分，逐步深入剖析 mongodb 集群原理。
ConfigServer
mongodb 元数据全部存放在configServer中，configServer 是由一组（至少三个）MongoDb实例组成的集群。
ConfigServer 的唯一功能是提供元数据的增删改查。和大多数元数据管理系统（etcd，zookeeper）类似，也是保证一致性与分区容错性。本身不具备中心化的调度功能。
ConfigServer与复制集
ConfigServer 的分区容错性(P)和数据一致性(C)是复制集本身的性质。
mongodb 的读写一致性由 WriteConcern 和 ReadConcern 两个参数保证。
两者组合可以得到不同的一致性等级。
指定 writeConcern:majority 可以保证写入数据不丢失，不会因选举新主节点而被回滚掉。
readConcern:majority + writeConcern:majority 可以保证强一致性的读
readConcern:local + writeConcern:majority 可以保证最终一致性的读
mongodb 对configServer全部指定writeConcern:majority 的写入方式，因此元数据可以保证不丢失。
对 configServer 的读指定了 ReadPreference:PrimaryOnly 的方式，在 CAP 中舍弃了A与P得到了元数据的强一致性读。
Mongos
数据自动分片
对于一个读写操作，mongos 需要知道应该将其路由到哪个复制集上，mongos通过将片键空间划分为若干个区间，计算出一个操作的片键的所属区间对应的复制集来实现路由。
Collection1 被划分为4个chunk，其中
chunk1 包含（-INF，1) , chunk3 包含[20, 99) 的数据，放在shard1上。
chunk2 包含 [1,20), chunk4 包含[99, INF) 的数据，放在shard2上。
chunk 的信息存放在configServer 的mongod实例的 config.chunks 表中，格式如下：
{
"_id" : "mydb.foo-a_\"cat\"",
"lastmod" : Timestamp(1000, 3),
"lastmodEpoch" : ObjectId("5078407bd58b175c5c225fdc"),
"ns" : "mydb.foo",
"min" : { "animal" : "cat" },
"max" : { "animal" : "dog" },
"shard" : "shard0004"
}
值得注意的是：chunk是一个逻辑上的组织结构，并不涉及到底层的文件组织方式。
启发式触发chunk分裂
mongodb 默认配置下，每个chunk大小为16MB。超过该大小就需要执行chunk分裂。chunk分裂是由mongos发起的，而数据放在mongod处，因此mongos无法准确判断每个增删改操作后某个chunk的数据实际大小。因此mongos采用了一种启发式的触发分裂方式：
mongos在内存中记录一份 chunk_id -> incr_delta 的哈希表。
对于insert和update操作，估算出incr_delta的上界(WriteOp::targetWrites), 当incr_delta超过阈值时，执行chunk分裂。 值得注意的是：
1) chunk_id->incr_delta 是维护在mongos内存里的一份数据，重启后丢失 2) 不同mongos之间的这份数据相互独立 3) 不带shardkey的update 无法对 chunk_id->incr_delta 作用
因此这个启发式的分裂方式很不精确，而除了手工以命令的方式分裂之外，这是mongos自带的唯一的chunk分裂方式。
chunk分裂的执行过程
1) 向对应的mongod 发起splitVector 命令，获得一个chunk的可分裂点 2) mongos 拿到这些分裂点后，向mongod发起splitChunk 命令
splitVector执行过程：
1) 计算出collection的文档的 avgRecSize= coll.size/ coll.count 2) 计算出分裂后的chunk中，每个chunk应该有的count数， split_count = maxChunkSize / (2 * avgRecSize) 3) 线性遍历collection 的shardkey 对应的index的 [chunk_min_index, chunk_max_index] 范围，在遍历过程中利用split_count 分割出若干spli
splitChunk执行过程：
1) 获得待执行collection的分布式锁（向configSvr 的mongod中写入一条记录实现） 2) 刷新（向configSvr读取）本shard的版本号，检查是否和命令发起者携带的版本号一致 3) 向configSvr中写入分裂后的chunk信息，成功后修改本地的chunk信息与shard的版本号 4) 向configSvr中写入变更日志 5) 通知mongos操作完成，mongos修改自身元数据
chunk分裂的执行流程图：
问题与思考
问题一：为何mongos在接收到splitVector的返回后，执行splitChunk 要放在mongod执行而不是mongos中呢，为何不是mongos自己执行完了splitChunk再通知mongod 修改元数据？
我们知道chunk元数据在三个地方持有，分别是configServer，mongos，mongod。如果chunk元信息由mongos更改，则其他mongos与mongod都无法第一时间获得最新元数据。可能会发生这样的问题，如下图描述：
Mongos对元数据的修改还没有被mongod与其他mongos感知，其他mongos与mongod的版本号保持一致，导致其他mongos写入错误的chunk。
如果chunk元信息由mongod更改，mongod 先于所有的mongos感知到本shard的元数据被更改，由于mongos对mongod的写入请求都会带有版本号（以发起者mongos的POV 持有的版本号），mongod发现一个读写带有的版本号低于自身版本号时就会返回 StaleShardingError，从而避免对错误的chunk进行读写。
Mongos对读写的路由
读请求：
mongos将读请求路由到对应的shard上，如果得到StaleShardingError，则刷新本地的元数据（从configServer读取最新元数据）并重试。
写请求：
mongos将写请求路由到对应的shard上，如果得到StaleShardingError，并不会像读请求一样重试，这样做并不合理，截至当前版本，mongos也只是列出了一个TODO(batch_write_exec.cpp:185)
185 // TODO: It may be necessary to refresh the cache if stale, or maybe just
186 // cancel and retarget the batch
chunk迁移
chunk迁移由balancer模块执行，balancer模块并不是一个独立的service，而是mongos的一个线程模块。同一时间只有一个balancer模块在执行，这一点是mongos在configServer中注册分布式锁来保证的。
balancer 对于每一个collection的chunk 分布，计算出这个collection需要进行迁移的chunk，以及每个chunk需要迁移到哪个shard上。计算的过程在BalancerPolicy 类中，比较琐碎。
chunk迁移.Step1
MigrationManager::scheduleMigrations balancer对于每一个collection，尝试获得该collection的分布式锁（向configSvr申请），如果获得失败，表明该collection已有正在执行的搬迁任务。这一点说明对于同一张表统一时刻只能有一个搬迁任务。如果这张表分布在不同的shard上，完全隔离的IO条件可以提高并发，不过mongos并没有利用起来这一点。
如果获得锁成功，则向源shard发起moveChunk 命令
chunk迁移.Step2
mongod 执行moveChunk命令
cloneStage
1) 源mongod 根据需要迁移的chunk 的上下限构造好查询计划，基于分片索引的扫描查询。并向目标mongod发起recvChunkStart 指令，让目标chunk 开始进入数据拉取阶段。
2) 源mongod对此阶段的修改， 将id字段buffer在内存里(MigrationChunkClonerSourceLegacy类)，为了防止搬迁时速度过慢buffer无限制增长，buffer大小设置为500MB，在搬迁过程中key的更改量超过buffer大小会导致搬迁失败。
3) 目标mongod 在接收到recvChunkStart命令后
a. 基于chunk的range，将本mongod上的可能脏数据清理掉 b. 向源发起_migrateClone指定，通过1）中构造好的基于分配索引的扫描查询得到该chunk 数据的snapshot c. 拷贝完snapshot后，向源发起_transferMods命令，将2）中维护在内存buffer中的修改 d. 源在收到_transferMods后，通过记录的objid查询对应的collection，将真实数据返回给目标。 e. 目标在收完_transferMods 阶段的数据后，进入steady状态，等待源接下来的命令。这里有必要说明的是：用户数据源源不断的写入，理论上_transferMods 阶段会一直有新数据，但是必须要找到一个点截断数据流，将源的数据（搬迁对应的chunk的数据）设置为不可写，才能发起路由更改。因此这里所说的“_transferMods阶段的所有数据”只是针对于某个时间点，这个时间点过后依然会有新数据进来。 f. 源心跳检查目标是否已经处于steady状态，如果是，则封禁chunk的写入，向目标发起_recvChunkCommit命令，之后源的chunk上就无修改了。 g. 目标收到_recvChunkCommit命令后，拉取源chunk上的修改并执行，执行成功后源解禁路由并清理源chunk的数据
流程图如下：
总结
经过分析，我们发现Mongos在迁移方面有很大的待提升空间
1) 一张表同一时间只能有一个chunk在搬迁，没有充分利用不同机器之间的IO隔离来做并发提速。 2) 搬迁时需要扫描源的数据集，一方面会与业务争QPS，一方面会破坏(如果是Mmap引擎)热点读写的working-set 3) Mongos启发式分裂chunk的方式极不靠谱，mongos重启后，启发信息就丢失了，而且部分常见的写入模式也不会记录启发信息
经过CMongo团队的测试，mongos自带的搬迁方案处理100GB的数据需要33小时。CMongo团队分析了mongos自带的搬迁方案的缺陷，自研了一套基于备份的搬迁方案，速度有30倍以上的提升,敬请期待！
相关推荐
腾讯云开发者
