教程分类名称
MongoDB是什么？
MongoDB的文档数据模型
MongoDB的文档存储结构
MongoDB的安装与测试
MongoDB创建集合
MongoDB update()和save()方法：更新或修改数据
MongoDB删除数据：remove()和delete()方法
MongoDB find()方法：查询数据
MongoDB索引完全攻略
MongoDB分布式集群架构（3种模式）
将MongoDB部署到分布式集群（实操）
Java操作MongoDB数据库（简明版）
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将MongoDB部署到分...
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# MongoDB分布式集群架构（3种模式） 本教程前面的内容基本涵盖了 MongoDB 的基本知识，现在在单机环境下操作 MongoDB 已经不存在问题，但是单机环境只适合学习和开发测试，在实际的生产环境中，MongoDB 基本是以集群的方式工作的。集群的工作方式能够保证在生产遇到故障时及时恢复，保障应用程序正常地运行和数据的安全。 接下来我们重点介绍 MongoDB 的集群工作方式，以及在集群工作方式下，MongoDB 是如何使用分片和复制的机制来完成对数据的管理和恢复的。 本节我们从理论上讲解 MongoDB 分布式集群架构的三种模式，下节《[将MongoDB部署到分布式集群（实操）](http://dandelioncloud.cn/view/6568.html)》我们会使用三台机器实际部署 MongoDB，带着大家实践一把，光说不练假把式。 MongoDB 有三种集群部署模式，分别为主从复制（Master-Slaver）、副本集（Replica Set）和分片（Sharding）模式。 - Master-Slaver 是一种主从副本的模式，目前已经不推荐使用。 - Replica Set 模式取代了 Master-Slaver 模式，是一种互为主从的关系。Replica Set 将数据复制多份保存，不同服务器保存同一份数据，在出现故障时自动切换，实现故障转移，在实际生产中非常实用。 - Sharding 模式适合处理大量数据，它将数据分开存储，不同服务器保存不同的数据，所有服务器数据的总和即为整个数据集。 Sharding 模式追求的是高性能，而且是三种集群中最复杂的。在实际生产环境中，通常将 Replica Set 和 Sharding 两种技术结合使用。 ## 主从复制 虽然 MongoDB 官方建议用副本集替代主从复制，但是本节还是从主从复制入手，让大家了解 MongoDB 的复制机制。 主从复制是 MongoDB 中最简单的数据库同步备份的集群技术，其基本的设置方式是建立一个主节点（Primary）和一个或多个从节点（Secondary），如下图所示。  这种方式比单节点的可用性好很多，可用于备份、故障恢复、读扩展等。集群中的主从节点均运行 MongoDB 实例，完成数据的存储、查询与修改操作。 主从复制模式的集群中只能有一个主节点，主节点提供所有的增、删、查、改服务，从节点不提供任何服务，但是可以通过设置使从节点提供查询服务，这样可以减少主节点的压力。 另外，每个从节点要知道主节点的地址，主节点记录在其上的所有操作，从节点定期轮询主节点获取这些操作，然后对自己的数据副本执行这些操作，从而保证从节点的数据与主节点一致。 在主从复制的集群中，当主节点出现故障时，只能人工介入，指定新的主节点，从节点不会自动升级为主节点。同时，在这段时间内，该集群架构只能处于只读状态。 ## 副本集 副本集的集群架构如下图所示。  此集群拥有一个主节点和多个从节点，这一点与主从复制模式类似，且主从节点所负责的工作也类似，但是副本集与主从复制的区别在于：当集群中主节点发生故障时，副本集可以自动投票，选举出新的主节点，并引导其余的从节点连接新的主节点，而且这个过程对应用是透明的。 可以说，MongoDB 的副本集是自带故障转移功能的主从复制。 MongoDB 副本集使用的是 N 个 mongod 节点构建的具备自动容错功能、自动恢复功能的高可用方案。在副本集中，任何节点都可作为主节点，但为了维持数据一致性，只能有一个主节点。 主节点负责数据的写入和更新，并在更新数据的同时，将操作信息写入名为 oplog 的日志文件当中。主节点还负责指定其他节点为从节点，并设置从节点数据的可读性，从而让从节点来分担集群读取数据的压力。 另外，从节点会定时轮询读取 oplog 日志，根据日志内容同步更新自身的数据，保持与主节点一致。 在一些场景中，用户还可以使用副本集来扩展读性能，客户端有能力发送读写操作给不同的服务器，也可以在不同的数据中心获取不同的副本来扩展分布式应用的能力。 在副本集中还有一个额外的仲裁节点（不需要使用专用的硬件设备），负责在主节点发生故障时，参与选举新节点作为主节点。 副本集中的各节点会通过心跳信息来检测各自的健康状况，当主节点出现故障时，多个从节点会触发一次新的选举操作，并选举其中一个作为新的主节点。为了保证选举票数不同，副本集的节点数保持为奇数。 ## 分片 副本集可以解决主节点发生故障导致数据丢失或不可用的问题，但遇到需要存储海量数据的情况时，副本集机制就束手无策了。副本集中的一台机器可能不足以存储数据，或者说集群不足以提供可接受的读写吞吐量。这就需要用到 MongoDB 的分片（Sharding）技术，这也是 MongoDB 的另外一种集群部署模式。 分片是指将数据拆分并分散存放在不同机器上的过程。有时也用分区来表示这个概念。将数据分散到不同的机器上，不需要功能强大的大型计算机就可以存储更多的数据，处理更大的负载。 MongoDB 支持自动分片，可以使数据库架构对应用程序不可见，简化系统管理。对应用程序而言，就如同始终在使用一个单机的 MongoDB 服务器一样。 MongoDB 的分片机制允许创建一个包含许多台机器的集群，将数据子集分散在集群中，每个分片维护着一个数据集合的子集。与副本集相比，使用集群架构可以使应用程序具有更强大的数据处理能力。 MongoDB 分片的集群模式如下图所示。  构建一个 MongoDB 的分片集群，需要三个重要的组件，分别是分片服务器（Shard Server）、配置服务器（Config Server）和路由服务器（Route Server）。 #### Shard Server 每个 Shard Server 都是一个 mongod 数据库实例，用于存储实际的数据块。整个数据库集合分成多个块存储在不同的 Shard Server 中。 在实际生产中，一个 Shard Server 可由几台机器组成一个副本集来承担，防止因主节点单点故障导致整个系统崩溃。 #### Config Server 这是独立的一个 mongod 进程，保存集群和分片的元数据，在集群启动最开始时建立，保存各个分片包含数据的信息。 #### Route Server 这是独立的一个 mongos 进程，Route Server 在集群中可作为路由使用，客户端由此接入，让整个集群看起来像是一个单一的数据库，提供客户端应用程序和分片集群之间的接口。 Route Server 本身不保存数据，启动时从 Config Server 加载集群信息到缓存中，并将客户端的请求路由给每个 Shard Server，在各 Shard Server 返回结果后进行聚合并返回客户端。 以上介绍了 MongoDB 的三种集群模式，副本集已经替代了主从复制，通过备份保证集群的可靠性，分片机制为集群提供了可扩展性，以满足海量数据的存储和分析的需求。 在实际生产环境中，副本集和分片是结合起来使用的，可满足实际应用场景中高可用性和高可扩展性的需求。