在MongoDB分片集群中，使用分片键将数据分割成连续的数据块，这种数据块称之为chunk。
创建用户，该用户在集群环境中可见（相当于单机版root用户，用于创建用户，数据库等操作）
先启动配置服务器和分片服务器,后启动路由实例启动路由实例:（mongo1,mongo2,mongo3）
经常有同学会问, client/mongos/mongod之间的连接模型是怎样的关系，一个客户端连接对应多少个对后端mongod的连接。这个问题是有意义的，因为我们知道，client到mongod之间的连接，是 one-thread-per-connection的模式的，而且每个连接线程默认分配1MB内存，一千个连接就是1GB的内存; 而且活跃连接多了，内核态的线程切换引起的性能开销又是一个让人头痛的问题。one-thread-per-connection的模型相当传统（落后），该模型将线程切换/调度交给操作系统管理，带来的结果就是：延迟不可控。不过mongos接入层的引入，较好的缓解了该问题，本文主要介绍mongos和mongod之间的连接池模型，以及调优参数项。
在默认情况下，mongos对客户端的连接都是每个连接对应一个线程，每个线程1M的内存，所以连接数增多，对于MongoS的内存消耗还是很大的。
mongodb是最常用的nosql数据库，以下记录如何搭建高可用mongodb集群（分片+副本）
shard：每个分片是分片数据的子集。从MongoDB 3.6开始，必须将分片部署为副本集。
接上一篇MongoDB PSA架构痛点以及如何应对有朋友指出,5.0分片集群采用PSA时,出现S宕机时,客户端写入hang,并没有按官方文档描述那样PSA默认写是w:1.我当初只是验证PSA副本集发现与官方描述一致,但并没有验证分片架构.导致存在偏差.
随着技术的发展，目前数据库系统对于海量数据的存储和高效访问海量数据要求越来越高，MongoDB分片机制就是为了解决海量数据的存储和高效海量数据访问而生。 MongoDB分片集群由mongos路由进程（轻量级且非持久化进程）、复制集组成的片shards（分片一般基于复制集故障转移和冗余备份功能）、一组配置服务器（存储元数据信息，一般冗余3台）构成。
Posted on 29 三月, 2014 by lanceyan | 104 Replies
分片是什么？分片就是将数据存储在多个机器上。当数据集超过单台服务器的容量，服务器的内存，磁盘IO都会有问题，即超过单台服务器的性能瓶颈。此时有两种解决方案，垂直扩展和水平扩展（分片）。
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写，旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/83180943
本文档回答了有关分片的常见问题。或者可以参考手册的分片章节，其提供了 分片的概述，包括如下细节：
更新时间：2016年01月15日 09:10:01 作者：aqszhuaihuai
许多用户使用 MongoDB 存储用户的评论数据，并使用 find().skip().limit() 来实现“翻页”功能。
前段时间线上陆续遇到MongoDB 4.2版本sharding实例的mongos crash并且实例不可用的问题，现象为：在mongos的日志中出现如下信息、同时mongos crash，并且重启mongos后仍然会继续crash，无法提供服务，问题比较严重。
主从复制和副本集区别 主从集群和制本集最大的区别就是副本集没有固定的“主节点";整个集群会选出一个主节点当其挂掉后，又在剩下的从节点中选中其他节点为"主节点"。副本集总有一个活跃点(主primary和一 个或多个备份节点(从secondary)。
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分片的优势在于提供类似线性增长的架构，提高数据可用性，提高大型数据库查询服务器的性能。当MongoDB单点数据库服务器存储成为瓶颈、单点数据库服务器的性能成为瓶颈或需要部署大型应用以充分利用内存时，可以使用分片技术。
高数据量和吞吐量的数据库应用会对单机的性能造成较大压力，大的查询量会将单机的CPU耗尽，大的数据量对单机的存储压力较大，最终会耗尽系统的内存而将压力转移到磁盘IO上 MongoDB分片是使用多个服务器存储数据的方法，以支持巨大的数据存储和对数据进行操作。分片技术可以满足MongoDB数据量大量增长的需求，当一台MongoDB服务器不足以存储海量数据或不足以提供可接受的读写吞吐量时，可以通过在多台服务器上分割数据，使得数据库系统能存储和处理更多的数据
💝💝💝首先，欢迎各位来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里不仅可以有所收获，同时也能感受到一份轻松欢乐的氛围，祝你生活愉快！
结合我们的生产需求，本次详细整理了最新版本 MonogoDB 7.0 集群的规划及部署过程，具有较大的参考价值，基本可照搬使用。
考虑这样一个场景，有个数据量有10多亿数据的设备库，里面存放了注册的设备的信息，并且设备数据还可能会递增，然后业务集群需要对指定条件的设备群发信息，那么如何才能高效的来处理这个问题那？
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写，旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
一、MongoDB分片介绍 一般的像小型企业和业务量不是太大的集群架构，我们使用MongoDB分片就可以足够满足业务需求，或者随着业务的不断增长我们多做些副本集也是可以解决问题，多搞几个主从就可以了。还有一种情况是，类似于腾讯或者阿里有着庞大的集群以及业务量和数据量，不可能一个库分成多个库，其实MongoDB也有这种功能叫做分片，也就是今天所用到的！如下： 分片就是将数据库进行拆分，将大型集合分隔到不同服务器上。比如，本来100G的数据，可以分割成10份存储到10台服务器上，这样每台机器只有10G的数据。
分片是指将数据拆分，拆分后存放在不同的机器上的过程，以此来降低单个服务器的压力，同时也解决单个服务器硬盘空间不足的问题，让我们可以用廉价的机器实现高性能的数据架构。有的小伙伴不理解分片和副本集的差异，一言以蔽之：副本集上每个备份节点存储的数据都是相同的，分片上存储的数据则是不同的。好了，本文我们就先来看看分片环境的搭建。 ---- 环境准备 准备三台已经装好了MongoDB的服务器，地址分别是： 192.168.248.128 192.168.248.135 192.168.248.136 本文使用的Mon
某核心JAVA长连接服务使用MongoDB作为主要存储，客户端数百台机器连接同一MongoDB集群，短期内出现多次性能抖动问题，此外，还出现一次“雪崩”故障，同时流量瞬间跌零，无法自动恢复。本文分析这两次故障的根本原因，包括客户端配置使用不合理、MongoDB内核链接认证不合理、代理配置不全等一系列问题，最终经过多方努力确定问题根源。
分别在每台机器建立conf、mongos、config、shard1、shard2、shard3六个目录，因为mongos不存储数据，只需要建立日志文件目录即可。
按照上一节中《搭建高可用mongodb集群（三）—— 深入副本集》搭建后还有两个问题没有解决：
configserver: 28017,28018,28019 三个端口搭建 route： 27017,27018,27019 三个端口搭建 shardserver: 29017,29018,29019,29020四个端口搭建
数据分片 分片缘由 分片（sharding）是MongoDB用来将大型集合分割到不同服务器（集群）上所采用的方法。当单台服务器CPU，Memory，IO等无法满足需求，就需要将数据分片存放，减缓服务器
mongodb副本集模式由如下几部分组成： 1、路由实例mongos 2、配置实例configsvr 3、副本集集群replset(一主多从) tips： 1、以上实例都是mongod守护进程 2、以上实例应在同一网段 配置一个集群分两步：启动和配置。 1、启动 对于下面实例的管理，你可以将各个实例都创建一个目录，然后将数据和配置还有log都放在实例的目录下，启动脚本可以仿照下面的方式编写。 路由实例：10.94.99.53:29017 tips:--configdb为路由实例的ip:port，这里即为10
对于单台数据库服务器，庞大的数据量及高吞吐量的应用程序对它而言无疑是个巨大的挑战。频繁的CRUD操作能够耗尽服务器的CPU资源，快速的数据增长也会让硬盘存储无能为力，最终内存无法满足数据需要导致大量的I/O，主机负载严重。为了解决这种问题，对于数据库系统一般有两种方法：垂直扩展和分片（水平扩展）。
小黄鸡今日推荐>>>MongoDB篇 diligence redeems stupidity
在MongoDB中，我们经常会和mongo shell打交道，通常情况下，我们不会修改mongo shell的配置，因为原生的配置已经足够我们应对日常中的问题了。
MongoDB目前3大核心优势：『灵活模式』+ 『高可用性』 + 『可扩展性』，通过json文档来实现灵活模式，通过复制集来保证高可用，通过Sharded cluster来保证可扩展性。
本文为2020年MongoDB应用案例与解决方案征集活动优秀应用案例：MongoDB在七牛云的应用，作者李鑫。
分片（sharding）是指将数据库拆分，将其分散在不同的机器上的过程。将数据分散到不同的机器上，不需要功能强大的服务器就可以存储更多的数据和处理更大的负载。基本思想就是将集合切成小块，这些块分散到若干片里，每个片只负责总数据的一部分，最后通过一个均衡器来对各个分片进行均衡（数据迁移）。通过一个名为mongos的路由进程进行操作，mongos知道数据和片的对应关系（通过配置服务器）。大部分使用场景都是解决磁盘空间的问题，对于写入有可能会变差，查询则尽量避免跨分片查询。使用分片的时机：
mongod --dbpath=d://path/mongodb_ds/mongodb_config --port 1234
最近云上用户用户遇到一个 sharding 集群性能问题的疑惑，比较有代表性，简单分享一下。
分片则指为处理大量数据，将数据分开存储，不同服务器保存不同的数据，它们的数据总和即为整个数据集。追求的是高性能。 在生产环境中，通常是这两种技术结合使用，分片+副本集
计划分几篇文章把近一个月技术上的一些实践记录一下，这第一篇记录一下mongodb的高可用集群部署。
1、mongodb分片的实质是将数据分散到不同的物理机器，以分散IO，提供并发与吞吐量 2、mongodb分片依赖于片键，即任意一个需要开启的集合都需要创建索引 3、开启分片的集合需要首先在DB级别启用库级分片 4、mongodb的分片由分片服务器，配置服务器以及路由服务器组成 5、基于分片可以结合副本集(replicate set)来实现高可用
《MongoDB command命令处理模块源码实现一》中我们分析了一个客户端请求到来后，mognodb服务端大体处理流程如下：
本来今天应该是MYSQL的文字，不过最近搞的MONGO比较多，测试MGR 的集群出了问题正在解决，所以今天和明天都是MONGODB 的文字
MongoDB从3.6开始推出了Change Stream功能，提供实时的增量数据流功能，为同步、分析、监控、推送等多种场景使用带来福音。4.0中引入的混合逻辑时钟，可以支持分片集群在不关闭balancer的情况下，吐出的增量数据在即使发生move chunk发生的情况下，还能够保证数据的因果一致性。不但如此，随着4.0.7开始推出的High Water Mark功能，使得返回的change stream cursor包括Post Batch Resume Token，更好的解决Change Stream中ResumeToken推进的问题。关于Change Stream的功能解读，网上可以找到比较多的资料，比如张友东的这篇解读介绍了Change Stream与oplog拉取的对比以及基本的使用。本文将主要侧重从内核源码层面进行解读，主要介绍分片集群版下Change Stream在mongos和mongod上都执行了哪些操作。此外，由于4.0开始MongoDB使用了混合逻辑时钟，从而保证了move chunk的因果一致性，所以本文还会先简单介绍一下MongoDB中混合逻辑时钟的原理。
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