成都创新互联网站制作重庆分公司

CentOS7上的mongodb分片群集-创新互联

CentOS7的mongodb分片群集

简介

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的压力,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,就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。

创新互联2013年开创至今,先为新乡等服务建站,新乡等地企业,进行企业商务咨询服务。为新乡企业网站制作PC+手机+微官网三网同步一站式服务解决您的所有建站问题。

分片的优势

  • 使用分片减少了每个分片需要处理的请求数,通过水平扩展,群集可以提高自己的存储容量和吞吐量。

  • 使用分片减少了每个分片存储的数据

分片群集的组成

  1. Shard:分片服务器,用于存储实际的数据块
  2. configserver:配置服务器,存储整个分片群集的配置信息
  3. routers:路由服务器

分片群集管理的实验

CentOS7上的mongodb分片群集

实验配置图如上

下面开始实验,这里我在一台机器上开启多个实例来代替多台服务器

安装mongodb3.2版本(手工编译安装)

  • 安装软件环境包

yum -y install openssl-devel

  • 解压缩mongodb软件包

tar zxvf mongodb-linux-x86_64-3.2.1.tgz -C /opt

  • 移动软件包至系统识别的目录下

mv mongodb-linux-x86_64-3.2.1/ /usr/local/mongodb

  • 创建mongodb的数据存储(/data/mongodb1、2、3、4、)和日志存储目录(/data/logs)

mkdir -p /data/mongodb/mongodb{1,2,3,4}

mkdir /data/mongodb/logs

touch /data/mongodb/logs/mongodb{1,2,3,4}.log

chmod -R 777 /data/mongodb/logs/*.log

CentOS7上的mongodb分片群集

  • 设置ulimit -n和ulimit -u 的值

当mongodb处于频繁访问的状态,如果shell启动进程所占用的资源设置过低,将会产生错误导致无法连接mongodb实例,所以这里需要设置ulimit -n和ulimit -u 的值大于20000
ulimit -n 25000
ulimit -u 25000

CentOS7上的mongodb分片群集

  • 创建配置服务器的配置文件

cd /usr/local/mongodb/bin/
vim mongodb1.conf

port=37017           #端口
dbpath=/data/mongodb/mongodb1    #数据存储位置
logpath=/data/mongodb/logs/mongodb1.log    #日志存储位置
logappend=true   #错误日志采用追加模式,配置这个选项后mongodb的日志会追加到现有的日志文件,而不是从新创建一个新文件     
fork=true      #后台运行
maxConns=5000    #大同时连接数
storageEngine=mmapv1    #指定存储引擎为内存映射文件
configsvr=true    #指定配置服务器的模式
  • 设置内核参数
    当某节点内存不足时,系统会从其他节点分配内存

sysctl -w vm.zone_reclaim_mode=0 #永久设置
echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled
echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag

  • 创建软链接,方便管理

ln -s /usr/local/mongodb/bin/mongo /usr/bin/mongo
ln -s /usr/local/mongodb/bin/mongod /usr/bin/mongod

  • 开启第一个实例(配置服务器)

CentOS7上的mongodb分片群集

  • 配置分片服务器的实例
    复制生成配置文件

    cp -p mongodb1.conf mongodb2.conf #复制配置服务器的配置文件生成实例2的配置文件
    cp -p mongodb1.conf mongodb3.conf #复制配置服务器的配置文件生成实例2的配置文件

  • 修改实例2、3的配置文件

vim mongodb2.conf

port=47017               #修改端口号 
dbpath=/data/mongodb/mongodb2       #修改数据存放目录
logpath=/data/mongodb/logs/mongodb2.log      #修改日志存放目录
logappend=true
  fork=true
maxConns=5000
storageEngine=mmapv1
shardsvr=true          #指定分片服务器的模式

vim mongodb3.conf

port=47018
dbpath=/data/mongodb/mongodb3
logpath=/data/mongodb/logs/mongodb3.log
logappend=true
fork=true
maxConns=5000
storageEngine=mmapv1
shardsvr=true
  • 开启两个分片服务器的实例

mongod -f mongodb2.conf
mongod -f mongodb3.conf

CentOS7上的mongodb分片群集

  • 启动路由服务器

./mongos --port 27017 --fork --logpath=/usr/local/mongodb/bin/route.log --configdb 192.168.234.177:37017 --chunkSize 1

CentOS7上的mongodb分片群集

这里关于mongos命令不知道该怎么使用,可以查看帮助信息

CentOS7上的mongodb分片群集

  • 启用分片服务器

mongo

CentOS7上的mongodb分片群集

  • 添加分片服务器

sh.addShard("192.168.234.177:47017")
sh.addShard("192.168.234.177:47018")

添加分片服务器之后再次查看

CentOS7上的mongodb分片群集

  • 测试分片功能

    mongos> show dbs
    config 0.031GB
    mongos> use kgc #进入并创建一个use的集合
    switched to db kgc
    mongos> db.users.insert({"id":1,"name":"zhangsan"}) #添加一条数据
    WriteResult({ "nInserted" : 1 })
    mongos> for(var i=2;i<=20000;i++)db.users.insert({"id":i,"name":"zyc"+i}) #使用for循环添加20000条数据
    WriteResult({ "nInserted" : 1 })
    mongos> show dbs #查看表空间就会有一个kgc
    config 0.031GB
    kgc 0.078GB
    mongos> show tables #查看表信息也可以看到users表
    system.indexes
    users

CentOS7上的mongodb分片群集

  • 开启分片功能

sh.enableSharding("kgc")

CentOS7上的mongodb分片群集

  • 对数据库中的集合开启分片

db.users.createIndex({"id":1}) #对users表创建索引
sh.shardCollection("kgc.users",{"id":1}) #表分片
sh.status() #此时再次查看,就可以已经进行分片处理了

CentOS7上的mongodb分片群集

CentOS7上的mongodb分片群集

到这里mongodb分片群集管理的介绍就全部完成了,如果觉得有帮助记得点赞、打赏下小弟哦!!!

另外有需要云服务器可以了解下创新互联cdcxhl.cn,海内外云服务器15元起步,三天无理由+7*72小时售后在线,公司持有idc许可证,提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案,具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势,专为企业上云打造定制,能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。


本文标题:CentOS7上的mongodb分片群集-创新互联
文章地址:http://cxhlcq.com/article/hjjic.html

其他资讯

在线咨询

微信咨询

电话咨询

028-86922220(工作日)

18980820575(7×24)

提交需求

返回顶部