浅尝key-value数据库（三）——MongoDB的分布式

测试了单机MongoDB的随机读和写入性能，这一节来讲一讲MongoDB的分布式。

MongoDB的分布式分成两种，一种是Replication，一种是Sharding。我们主要来看一下Sharding。

先贴一张结构示意图：

MongoDB Auto-Sharding的配置非常简单，在不同的机器分别开启shard, config server, mongos的进程即可。（假设config serevr的IP为192.168.1.11）

mongod --shardsvr --dbpath /var/db/mongo_shade --port 10000 --fork --logpath /var/log/mongodb.log --logappend --nohttpinterface

mongod --configsvr --dbpath /var/db/mongo_config/ --port 20000 --fork --logpath /var/log/mongodb_config.log --logappend --nohttpinterface

mongos --configdb 192.168.1.11:20000 --fork --logpath /var/log/mongodb_shard.log --logappend

这里需要注意的是，如果你的多台shard是打算用ip连接，那么mongos中也要用ip连接config server，如果是用机器名，则都要用机器名。不然会报错。

之后使用客户端连接到mongos服务上（默认还是27017端口），进行分布式的设置（假设两台shard的IP分别为192.168.1.12和192.168.1.13，共享数据库a的collection b）

./mongo

MongoDB shell version: 1.6.0

connecting to: test

> use admin

switched to db admin

> db.runCommand( { addshard : "192.168.1.12:10000" } )

{ "shardadded" : "shard0000", "ok" : 1 }

> db.runCommand( { addshard : "192.168.1.13:10000" } )

{ "shardadded" : "shard0001", "ok" : 1 }

> db.runCommand( { enablesharding : "a" } )

{"ok" : 1}

> db.runCommand( { shardcollection : "a.b", key : {_id : 1} } )

{"ok" : 1}

之后用db.runCommand({ listShards : 1}) 或db.printShardingStatus()就可以看到分布式的状态了。

性能测试下来发现速度和未使用分布式的时候速度差不多，插入的数据以chunk_size为单位，插入到某台shade server。有一个单独的Balancer线程比较各个shade server的chunk数，将他们分布平均。这样的算法显然不会提高写入性能。

在测试的过程中发现两个bug。一是当某台shade server断掉再恢复时，Balancer线程运行不正常，也就是说之后所有数据都会往一台上插。。-.- 很挫的bug吧。还有一个是当插入数据部采用safe=True模式(见Python的客户端文档)时，一定时间后某一台server会因Out of Memory被系统kill掉。。不知这两个bug何时能fix掉。