mongodb运维之副本集实践

mongodb运维之副本集实践

正式环境，
4台机器+一台定时任务的机器。 
服务器是阿里云的ECS， 
负载均衡用的是阿里云的SLB， 
mysql用阿里云的RDS， 
缓存用阿里云的OCS， 
运维基本上是都不需要担心了， 
现在的云服务已经非常完善了， 
其实我们用阿里云的服务非常多， 
大概有20多个类型的服务， 
感谢阿里云。 

而我的技术栈是nodejs + mongodb，而阿里云有k-v兼容redis协议的nosql，无mongodb，所以就要悲剧的自己运维mongodb了。

阿里的ots是非结构化存储，没有nodejs的sdk，就算有，不兼容mongodb，也没啥可玩的。

云服务

MongoDB存储服务的云平台（MongoHQ, MongoLabs 和 Mongo Machine）

国内的貌似只有 http://developer.baidu.com/wiki/index.php?title=docs/cplat/bae/mongodb

芋头推荐用pg，支持json格式存储

还有就是parse和leancloud这类面向api的。

京东和腾讯都有过，后来关闭了，不知何故

mongodb部署最佳实践

常识： replset + shard

replset是副本集，shard是分片

mongoDB的主从模式其实就是一个单副本的应用，没有很好的扩展性和容错性。而副本集具有多个副本保证了容错性，就算一个副本挂掉了还有很多副本存在，并且解决了上面第一个问题“主节点挂掉了，整个集群内会自动切换”。

比如游戏，开了某一个服，那么所有的数据都在一台服务器上，此时它要保证的是服务不挂就可以，不用考虑更多的并发上的压力，那么它首先是副本集。

如果有节点挂了，它会重新选举新的主节点

而更多的情况是，你要考虑并发，而且可能是千万，亿万并发，副本集是搞不定的。

于是shard就登场了。

分片并不是mongo独有的概念，很多数据库都有，mongodb里的分片是指通过mongos来当网关路由，分发请求到每个shard，然后每个shard会对应各自的副本集。

既然是分发请求，就会有一定的性能损耗，但好处是你能处理更多请求。所以按照场景选择

• 性能最佳，当然是一个副本集，如果能满足需求，优先
• 如果副本集不足及支撑并发，那么就选shard

准备3台阿里云主机

• 10.51.83.118
• 10.51.77.129
• 10.44.204.241

先各自ping一下，保证网络通畅。

确定我的目标是1主，2从，奇数个

这篇文字讲了Bully算法以及为啥是奇数个

http://www.lanceyan.com/tech/mongodb_repset2.html

注意点

• 服务器节点之前时间要同步
• 开启防火墙的一定要允许通过
• 开启selinux的也要进行设置
• 建立双击互信模式最好不过

格式化阿里云的新增硬盘

http://www.cnblogs.com/dudu/archive/2012/12/07/aliyun-linux-fdisk.html

然后挂载到/data目录下

配置文件

~/config/r0.config

port=27000 
fork=true 
logpath=/data/replset/log/r0.log 
dbpath=/data/replset/r0 
logappend=true 
replSet=rs 
#keyFile=/data/replset/key/r0 

~/config/r1.config

port=27001 
fork=true 
logpath=/data/replset/log/r1.log 
dbpath=/data/replset/r1 
logappend=true 
replSet=rs 
#keyFile=/data/replset/key/r1 

~/config/r2.config

port=27002 
fork=true 
logpath=/data/replset/log/r2.log 
dbpath=/data/replset/r2 
logappend=true replSet=rs 
#keyFile=/data/replset/key/r2 

启动

确保目录为空，杀死所有mongod进程

rm -rf /data/replset/  
ps -ef|grep mongod | awk ‘{print $2}‘ | xargs kill -9 
ps -ef|grep mongod 

创建目录

mkdir -p /data/replset/r0 
mkdir -p /data/replset/r1 
mkdir -p /data/replset/r2 
mkdir -p /data/replset/key 
mkdir -p /data/replset/log 

准备key文件

echo "replset1 key" > /data/replset/key/r0 
echo "replset1 key" > /data/replset/key/r1 
echo "replset1 key" > /data/replset/key/r2 
chmod 600 /data/replset/key/r*   

注意第一次不能用keyFile

mongod -f ~/config/r0.config & 
mongod -f ~/config/r1.config & 
mongod -f ~/config/r2.config & 

配置文件里是fork=true，所以启动需要点时间

初始化

> rs.initiate()   
{
   "info2" : "no configuration explicitly specified -- making one",
   "me" : "iZ25xk7uei1Z:27001",
   "ok" : 1 
} 

擦，超级慢。。。。

使用下面语句初始化

mongo --port 27000 
rs.initiate({ _id:‘rs‘,members:[{ _id:0, host:‘10.51.77.129:27000‘ }]}) 

这个其实也很慢。。。。

待完成后，继续增加其他2个节点（一定要注意，在rs:PRIMARY即主节点上才能增加rs:SECONDARY和ARBITER。如果之前连的是其他端口，需要切换的。）

rs.add("10.51.77.129:27001") 
rs.addArb("10.51.77.129:27002") 

查看状态

rs.status(); 

如果想移除某一个节点

rs.remove("10.51.77.129:27001") 
rs.remove("10.51.77.129:27000") 
rs.remove("10.51.77.129:27002") 

reconfig

如果想删除，重置用rs.reconfig(),这样做不一定会成功，有的时候无法切换到主节点，所以需要，删除/data/replset目录，然后重启所有mongo的进程。

rs.reconfig({ _id:‘rs‘,members:[{ _id:1, host:‘10.51.77.129:27000‘ }]}) 
rs.add("10.51.77.129:27000") rs.addArb("10.51.77.129:27002") 

db.oplog.rs

rs:PRIMARY> use local switched to db local 
rs:PRIMARY> show collections me oplog.rs startup_log system.indexes system.replset 
rs:PRIMARY>  
rs:PRIMARY>  
rs:PRIMARY> db.oplog.rs.find() 
{ 
"ts" : Timestamp(1435495192, 1), 
"h" : NumberLong(0), 
"v" : 2, 
"op" : "n", 
"ns" : "", 
"o" : { "msg" : "initiating set" } 
} 

{ "ts" : Timestamp(1435495306, 1), 
"h" : NumberLong(0), 
"v" : 2, 
"op" : "n", 
"ns" : "", 
"o" : { "msg" : "Reconfig set", "version" : 2 } 
} 

{ "ts" : Timestamp(1435495323, 1), 
"h" : NumberLong(0), 
"v" : 2, 
"op" : "n", 
"ns" : "", 
"o" : { "msg" : "Reconfig set", "version" : 3 } 
} 

在SECONDARY节点无法show dbs

主从启动之后，连接slave可以成功连上，但是在slave中执行 show dbs 的时候就报错了:

QUERY    Error: listDatabases failed:{ "note" : "from execCommand", "ok" : 0, "errmsg" : "not master" } 

解决方法：

在报错的slave机器上执行 rs.slaveOk()方法即可。

解释一下具体slaveOk方法是什么意思？

Provides a shorthand for the following operation:  

db.getMongo().setSlaveOk() 
This allows the current connection to allow read operations to run on secondary members. 
See the readPref() method for more fine-grained control over read preference in the mongo shell. 

see

• http://segmentfault.com/a/1190000002924522
• http://www.it165.net/database/html/201402/5280.html

内存问题

查看内存情况最常用的是free命令：

[deploy@iZ25xk7uei1Z config]$ free -m              
total       used       free     shared    buffers     cached 
Mem:          7567       6821        745          8        129       6122 
-/+ buffers/cache:        569       6997 
Swap:            0          0          0 

限制内存

所有连接消耗的内存加起来会相当惊人，推荐把Stack设置小一点，比如说1024：

ulimit -s 1024 

通过调整内核参数drop_caches也可以释放缓存：

sysctl vm.drop_caches=1 

有时候，出于某些原因，你可能想释放掉MongoDB占用的内存，不过前面说了，内存管理工作是由虚拟内存管理器控制的，幸好可以使用MongoDB内置的closeAllDatabases命令达到目的：

mongo> use admin 
mongo> db.runCommand({closeAllDatabases:1}) 

平时可以通过mongo命令行来监控MongoDB的内存使用情况，如下所示：

mongo> db.serverStatus().mem: 
{  
"resident" : 22346,  
"virtual" : 1938524,  
"mapped" : 962283 
} 

还可以通过mongostat命令来监控MongoDB的内存使用情况，如下所示：

shell> mongostat 
mapped vsize res faults  
940g 1893g 21.9g 0 

其中内存相关字段的含义是：

• mapped：映射到内存的数据大小
• visze：占用的虚拟内存大小
• res：占用的物理内存大小

注：如果操作不能在内存中完成，结果faults列的数值不会是0，视大小可能有性能问题。 在上面的结果中，vsize是mapped的两倍，而mapped等于数据文件的大小，所以说vsize是数据文件的两倍，之所以会这样，是因为本例中，MongoDB开启了journal，需要在内存里多映射一次数据文件，如果关闭journal，则vsize和mapped大致相当。

see

• http://www.oschina.net/question/16840_44521

更好的做法是使用docker，一劳永逸

• 手把手教你用Docker部署一个MongoDB集群 http://dockone.io/article/181

全文完

http://my.oschina.net/nodeonly/blog/471834

欢迎关注我的公众号【node全栈】

mongodb运维之副本集实践

原文：http://www.blogjava.net/paulwong/archive/2015/06/30/425955.html