MongoDB-分片（Sharding）集群配置

运维小路

发布于 2026-01-26 12:51:50

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作者介绍：简历上没有一个精通的运维工程师，下面的思维导图也是预计更新的内容和当前进度(不定时更新)。

数据库是一个系统（应用）最重要的资产之一，所以我们的数据库将从以下几个数据库来进行介绍。

MySQL

PostgreSQL

MongoDB（本章节）

Redis

Etcd

上个小节我们完成了分片（Sharding）集群的部署，服务器总共启动了3个进程，涉及到3个端口，我们应该怎么连接呢？怎么确认这个集群是正常的呢？今天我们就来介绍他。

部署 MongoDB 分片集群后，需从集群拓扑、分片均衡、副本集状态、路由节点连通性等维度验证集群健康状态，以下是系统化的验证步骤和命令：

一、基础前提：连接分片集群

所有验证操作需通过mongos（路由节点）执行（而非直接连分片或配置节点），确保路由层正常转发请求：

mongosh --host 192.168.31.211 --port 27017

二、查看分片集群状态

严格来说，我们上个小节只是完成了部署，实际上他还形成分片集群，而且我们只添加了一个分片，所以下面的分片部分还是空的。

[direct: mongos] test> sh.status()
shardingVersion
{ _id: 1, clusterId: ObjectId("69495c344f2b01bafc73e84d") }
---
shards
[]
---
active mongoses
[]
---
autosplit
{ 'Currently enabled': 'yes' }
---
balancer
{ 'Currently enabled': 'yes', 'Currently running': 'no' }
---
databases
[
  {
    database: { _id: 'config', primary: 'config', partitioned: true },
    collections: {}
  }
]

三、添加分片集群

这里的需要注意ip前面的分片名字：shard，需要和前面添加的分片集群名字对应。

[direct: mongos] test> sh.addShard("shard/192.168.31.211:27018,192.168.31.212:27018,192.168.31.213:27018")
{
  shardAdded: 'shard',
  ok: 1,
  '$clusterTime': {
    clusterTime: Timestamp({ t: 1766504553, i: 1 }),
    signature: {
      hash: Binary(Buffer.from("0000000000000000000000000000000000000000", "hex"), 0),
      keyId: Long("0")
    }
  },
  operationTime: Timestamp({ t: 1766504553, i: 1 })
}

四、再次检查分片集群状态

这里就看到了我们分片，当然由于这里只有一个分片，所以写数据还是会写到这一个分片复制集里面。

[direct: mongos] test> sh.status()
shardingVersion
{ _id: 1, clusterId: ObjectId("69495c344f2b01bafc73e84d") }
---
shards
[
  {
    _id: 'shard',
    host: 'shard/192.168.31.211:27018,192.168.31.212:27018,192.168.31.213:27018',
    state: 1,
    topologyTime: Timestamp({ t: 1766504552, i: 2 })
  }
]
---
active mongoses
[ { '7.0.25': 1 } ]
---
autosplit
{ 'Currently enabled': 'yes' }
---
balancer
{ 'Currently enabled': 'yes', 'Currently running': 'no' }
---
databases
[
  {
    database: { _id: 'config', primary: 'config', partitioned: true },
    collections: {}
  }
]

五、向分片集群写入数据测试

// 切换到test数据库（或者新建一个数据库）
use test

// 启用数据库分片，一个数据库只要执行一次即可，重复执行无影响 
sh.enableSharding("test")

// 创建一个集合，并创建分片键索引
db.myCollection.createIndex({ _id: "hashed" })

// 对集合进行分片
sh.shardCollection("test.myCollection", { _id: "hashed" })

// 插入一些数据
for (let i = 0; i < 1000; i++) {
    db.myCollection.insert({ _id: i, data: "sample data " + i })
}

// 检查分片状态
sh.status()

// 查看数据分布
db.myCollection.getShardDistribution()

六、再次检查分片集群状态

这里我们可以看到我们数据已经写入成功，目前写入的数据分为了2个chunk，这个chunk和我们前面讲的hdfs的块实际上有点类似。

[direct: mongos] test> sh.status()
// 中间省略部分信息 

databases
[
  {
    database: { _id: 'config', primary: 'config', partitioned: true },
    collections: {
      'config.system.sessions': {
        shardKey: { _id: 1 },
        unique: false,
        balancing: true,
        chunkMetadata: [ { shard: 'shard', nChunks: 1 } ],
        chunks: [
          { min: { _id: MinKey() }, max: { _id: MaxKey() }, 'on shard': 'shard', 'last modified': Timestamp({ t: 1, i: 0 }) }
        ],
        tags: []
      }
    }
  },
  {
    database: {
      _id: 'test',
      primary: 'shard',
      partitioned: false,
      version: {
        uuid: new UUID("c96d2d14-ab51-4bff-9274-cf52cefa3a5e"),
        timestamp: Timestamp({ t: 1766505193, i: 1 }),
        lastMod: 1
      }
    },
    collections: {
      'test.myCollection': {
        shardKey: { _id: 'hashed' },
        unique: false,
        balancing: true,
        chunkMetadata: [ { shard: 'shard', nChunks: 2 } ],
        chunks: [
          { min: { _id: MinKey() }, max: { _id: Long("0") }, 'on shard': 'shard', 'last modified': Timestamp({ t: 1, i: 0 }) },
          { min: { _id: Long("0") }, max: { _id: MaxKey() }, 'on shard': 'shard', 'last modified': Timestamp({ t: 1, i: 1 }) }
        ],
        tags: []
      }
    }
  }
]

七、查看分片状态

[direct: mongos] test> db.myCollection.getShardDistribution()
Shard shard at shard/192.168.31.211:27018,192.168.31.212:27018,192.168.31.213:27018
{
  data: '38KiB',
  docs: 1000,
  chunks: 2,
  'estimated data per chunk': '19KiB',
  'estimated docs per chunk': 500
}
---
Totals
{
  data: '38KiB',
  docs: 1000,
  chunks: 2,
  'Shard shard': [
    '100 % data',
    '100 % docs in cluster',
    '39B avg obj size on shard'
  ]
}

这样我们的就真正完成了分片的集群的部署，后续只需要增加分片就可以无限对数据库进行扩容。

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原始发表：2025-12-24，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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