MongoDB 常用运维实践总结

一、MongoDB 集群简介

MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，其目的在于为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。下面将以3台机器介绍最常见的集群方案。具体介绍，可以查看官网 https://docs.mongodb.com/v3.4/introduction/。

1、集群组件的介绍

• mongos（路由处理）：作为Client与MongoDB集群的请求入口，所有用户请求都会透过Mongos协调，它会将数据请求发到对应的Shard(mongod)服务器上，再将数据合并后回传给用户。
• config server（配置节点）：即：配置服务器；主要保存数据库的元数据，包含数据的分布(分片)以及数据结构，mongos收到client发出的需求后，会从config server加载配置信息并缓存于内存中。一般在生产环境会配置不只一台config server，因为它保存的元数据极为重要，若损坏则影响整个集群运作。
• shard（分片实例存储数据）：shard就是分片。MongoDB利用分片的机制来实现数据分布存储与处理，达到横向扩容的目的。默认情况下，数据在分片之间会自动进行移转，以达到平衡，此动作是靠一个叫平衡器(balancer)的机制达成。
• replica set（副本集）：副本集实现了数据库高可用，若没做副本集，则一旦存放数据的服务器节点挂掉，数据就丢失了，相反若配置了副本集，则同样的数据会保存在副本服务器中(副本节点)，一般副本集包含了一个主节点与多个副本节点，必要时还会配置arbiter(仲裁节点)作为节点挂掉时投票用。
• arbiter（仲裁节点）：仲裁服务器本身不包含数据，仅能在主节点故障时，检测所有副本服务器并选举出新的主节点，其实现方式是通过主节点、副本节点、仲裁服务器之间的心跳(Heart beat)实现。

2、MongoDB应用场景

• 网站数据：适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。
• 缓存：由于性能很高，也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后，搭建的持久化缓存可以避免下层的数据源过载。
• 大尺寸、低价值的数据：使用传统的关系数据库存储一些数据时可能会比较贵，在此之前，很多程序员往往会选择传统的文件进行存储。
• 高伸缩性的场景：非常适合由数十或者数百台服务器组成的数据库。
• 用于对象及JSON数据的存储：MongoDB的BSON数据格式非常适合文档格式化的存储及查询。

3、选用MongoDB的缘由

选用MongoDB的数据是以BSON的数据格式，高度伸缩方便扩展，并且数据水平扩展非常简单，支持海量数据存储，性能强悍。

二、集群的监测

1、监测数据库存储统计信息

docker中进入mongos或shard实例，执行以下命令：

docker exec -it mongos bash;
mongo --port 20001;
use admin;
db.auth("root","XXX");

说明:通过此命令，可以查询集群的成员的集合数量、索引数量等相关数据。

db.stats();

2、查看数据库的统计信息

说明：通过此命令，可以查看操作数量、内存使用状况、网络io等

db.runCommand( { serverStatus: 1 } )；

3、检查复制集成员状态

rs.status()；

三、基本的运维操作

1、设置和查看慢查询

# 设置慢查询
db.setProfilingLevel(1,200);
# 查看慢查询级别
db.getProfilingLevel();
# 查询慢查询日志，此命令是针对于某一库进行设置
db.system.profile.find({ ns : 'dbName.collectionName'}).limit(10).sort( { ts : -1 } ).pretty();

2、查看执行操作时间较长的动作

db.currentOp({"active" : true,"secs_running" : { "$gt" : 2000 }});

3、动态调整日志级别和设置缓存大小

# 设置日志级别参数
db.adminCommand( { "getParameter": 1, "logLevel":1});
# 设置cache大小参数
db.adminCommand( { "setParameter": 1, "wiredTigerEngineRuntimeConfig": "cache_size=4G"});

4、添加和移除复制集成员

# 查看复制集成员
rs.status().members;
# 添加成员
rs.add('127.0.0.1:20001')；
# 移除成员
rs.remove('127.0.0.1:20001')；

5、设置数据库和集合分片

# 在mongos admin库设置库允许分片
sh.enableSharding("dbName");
# 在mongos 的admin库设置集合分片片键
sh.shardCollection("dbName.collectionName", { filedName: 1} );

6、添加和移除分片

# 查看分片状态
sh.status()；
# 在mongos执行添加分片（可以为单个实例或复制集）
db.runCommand( { removeShard: "shardName" } )；
db.runCommand({addshard:"rs1/ip-1:20001,ip-2:20001,ip-3:20001"});
# 在mongos执行移除分片
db.runCommand( { removeShard: "shard3" } )；
# 在mongos执行刷新mongos配置信息
db.runCommand("flushRouterConfig"))；

说明：移除分片命令至少执行两次才能成功删除，执行到state为completed才真正删除，否则就是没用删除成功，该分片处于{"draining" : true}状态，该状态下不但该分片没用删除成功，而且还影响接下来删除其他分片操作，遇到该状态再执行一次removeshard即可，最好就是删除分片时一直重复执行删除命令，直到state为completed；  还有一个需要注意的地方就是：被成功删除的分片如果想要再加入集群时，必须将data数据目录清理干净才可以再加入集群，否则即使能加入成功也不会存储数据，集合都不会被创建   另外：在删除分片的时有可能整个过程出现无限{"draining" : true}状态，等多久还是这样，而且分片上面的块一个都没有移动到别的分片，解决办法是：在config的config数据库的shard集合中找到该分片的信息，并将draining字段由True改为False,再继续试着删除操作”   上面这句会立即返回，实际在后台执行。 在数据移除的过程当中，一定要注意实例的日志信息，可能出现数据块在迁移的过程中，始终找不到边界条件，导致一直数据迁移不成功，一直重试，解决方案是删除边界数据，重启实例；。如果此分片为主分片，需要先迁移主分片。db.runCommand( { movePrimary: "XXX", to: "other" })；在完成删除后，所有mongos上运行下面命令，再对外提供服务，当然也可以重新启动所有mongos实例 。

7、数据的导入导出

# 导出允许指定导出条件和字段
mongoexport -h 127.0.0.1 --port 20001 -uxxx -pxxx -d xxx -c mobileIndex -o XXX.txt 
mongoimport -h 127.0.0.1 --port 20001 -uxxx -pxxx -d xxx -c mobileIndex --file XXX.txt

四、MongoDB数据迁移

1、迁移复制集当中的成员

• 关闭 mongod 实例,为了确保安全关闭,使用 shutdown 命令；
• 将数据目录(即 dbPath )转移到新机器上；
• 在新机器上启动 mongod，其中节点的数据目录为copy的文件目录 ；
• 连接到复制集当前的主节点上；

如果新节点的地址发生变化,使用 rs.reconfig() 更新 复制集配置文档 ；举例,下面的命令过程将成员中位于第 2 位的地址进行更新:

cfg = rs.conf()
cfg.members[2].host = "127.0.0.1:27017"
rs.reconfig(cfg)

使用 rs.conf() 确认使用了新的配置. 等待所有成员恢复正常,使用 rs.status() 检测成员状态。

2、迁移复制集主节点

在迁移主节点的时候,需要复制集选举出一个新的主节点,在进行选举的时候,复制集将读写,通常,这只会持续很短的时间,不过,应该尽可能在影响较小的时间段内迁移主节点.

• 主节点降级,以使得正常的 failover开始.要将主节点降级,连接到一个主节点,使用 replSetStepDown方法或者使用rs.stepDown()方法,下面的例子使用了 rs.stepDown()方法进行降级:

rs.stepDown()

• 等主节点降级为从节点,另一个成员成为 PRIMARY 之后,可以按照 “迁移复制集的一个成员”迁移这个降级了的节点.可以使用 rs.status()来确认状态的改变。

3、从复制集其他节点恢复数据

MongoDB 通过复制集能保证高可靠的数据存储，通常生产环境建议使用「3节点复制集」，这样即使其中一个节点崩溃了无法启动，我们可以直接将其数据清掉，重新启动后，以全新的 Secondary 节点加入复制集，或者是将其他节点的数据复制过来，重新启动节点，它会自动的同步数据，这样也就达到了恢复数据的目的。

• 关闭需要数据同步的节点

docker stop node;  # docker环境中
db.shutdownServer({timeoutSecs: 60}); # 非docker环境

• 拷贝目标节点机器的数据存储目录(/dbPath)到当前机器的指定目录。

scp 目标节点 shard/data -> 当前节点 shard/data

• 当前节点以复制过来的数据文件启动节点
• 将新的节点添加到复制集

# 进入复制集的主节点，执行添加新的节点命令
rs.add("hostNameNew:portNew"); 
# 等待所有成员恢复正常,检测成员状态
rs.status();
# 移除原来的节点
rs.remove("hostNameOld>:portOld"); 

五、MongoDB线上问题场景解决

1、MongoDB 新建索引导致库被锁

问题说明：某线上千万级别集合，为优化业务，直接执行新建索引命令，导致整个库被锁，应用服务出现不可用。

解决方案：找出此操作进程，并且杀死。改为后台新建索引，速度会很慢，但是不会影响业务，该索引只会在新建完成之后，才会生效；

# 查询运行时间超过200ms操作     
db.currentOp({"active" : true,"secs_running" : { "$gt" : 2000 }}) ；
# 杀死执行时间过长操作操作
db.killOp(opid)
# 后台新建索引
db.collectionNmae.ensureIndex({filedName:1}, {background:true});

2、MongoDB没有限制内存，导致实例退出

问题说明：生产环境某台机器启动多个mongod实例，运行一段时间过后，进程莫名被杀死；

解决方案：现在MongoDB使用WiredTiger作为默认存储引擎，MongoDB同时使用WiredTiger内部缓存和文件系统缓存。从3.4开始，WiredTiger内部缓存默认使用较大的一个：50％（RAM - 1 GB），或256 MB。例如，在总共4GB RAM的系统上，WiredTiger缓存将使用1.5GB的RAM（）。相反，具有总共1.25 GB RAM的系统将为WiredTiger缓存分配256 MB，因为这超过总RAM的一半减去1千兆字节（）。0.5 * (4 GB - 1GB) = 1.5 GB``0.5 * (1.25 GB - 1 GB) = 128 MB < 256 MB。如果一台机器存在多个实例，在内存不足的情景在，操作系统会杀死部分进程；

# 要调整WiredTiger内部缓存的大小，调节cache规模不需要重启服务，我们可以动态调整：
db.adminCommand( { "setParameter": 1, "wiredTigerEngineRuntimeConfig": "cache_size=xxG"})

3、MongoDB删除数据，不释放磁盘空间

问题说明：在删除大量数据(本人操作的数据量在2000万+)的情景下，并且在生产环境中请求量较大，此时机器的cpu负载会显得很高，甚至机器卡顿无法操作，这样的操作应该谨慎分批量操作；在删除命令执行结束之后，发现磁盘的数据量大小并没有改变。

解决方案：

• 方案一：我们可以使用MongoDB提供的在线数据收缩的功能，通过Compact命令db.collectionName.runCommand("compact")进行Collection级别的数据收缩，去除集合所在文件碎片。此命令是以Online的方式提供收缩，收缩的同时会影响到线上的服务。为了解决这个问题，可以先在从节点执行磁盘整理命令，操作结束后，再切换主节点，将原来的主节点变为从节点，重新执行Compact命令即可。

• 方案二：使用从节点重新同步，secondary节点重同步，删除secondary节点中指定数据，使之与primary重新开始数据同步。当副本集成员数据太过陈旧，也可以使用重新同步。数据的重新同步与直接复制数据文件不同，MongoDB会只同步数据，因此重同步完成后的数据文件是没有空集合的，以此实现了磁盘空间的回收。

  针对一些特殊情况，不能下线secondary节点的，可以新增一个节点到副本集中，然后secondary就自动开始数据的同步了。总的来说，重同步的方法是比较好的，第一基本不会阻塞副本集的读写，第二消耗的时间相对前两种比较短。

1. 若是primary节点，先强制将之变为secondary节点，否则跳过此步骤：rs.stepdown(120)；
2. 然后在primary上删除secondary节点：rs.remove("IP:port");
3. 删除secondary节点dbpath下的所有文件
4. 将节点重新加入集群，然后使之自动进行数据的同步：rs.add("IP:port");
5. 等数据同步完成后，循环1-4的步骤可以将集群中所有节点的磁盘空间释放

4、MongoDB机器负载极高

问题说明：此情景是在客户请求较大的情景性，由于部署MongoDB的机器包含一主一从，MongoDB使得IO100%，数据库阻塞，出现大量慢查询，进而导致机器负载极高，应用服务完全不可用。

解决方案：在没有机器及时扩容的状况下，首要任务便是减小机器的IO，在一台机器出现一主一从，在大量数据写入的情况下，会互相抢占IO资源。于是此时摒弃了MongoDB高可用的特点，摘掉了复制集当中的从节点，保证每台机器只有一个节点可以占用磁盘资源。之后，机器负载立马下来，服务变为正常可用状态，但是此时MongoDB无法保证数据的完整性，一旦有主节点挂掉便会丢失数据。此方案只是临时方法，根本解决是可以增加机器的内存、使用固态硬盘，或者采用增加分片集来减少单个机器的读写压力。

# 进入主节点，执行移除成员的命令
rs.remove("127.0.0.1:20001");
# 注意：切勿直接关停实例

5、MongoDB分片键选择不当导致热读热写

问题说明：生产环境中，某一集合的片键使用了与_id生成方式相似，含有时间序列的字段作为升序片键，导致数据写入时都在一个数据块，随着数据量增大，会造成数据迁移到前面的分区，造成系统资源的占用，偶尔出现慢查询。

解决方案：临时方案设置数据迁移的窗口，放在在正常的时间区段，对业务造成影响。根本解决是更换片键。

# 连接mongos实例，执行以下命令
db.settings.update({ _id : "balancer" }, { $set : { activeWindow : { start : "23:00", stop : "4:00" } } }, true )；
# 查看均衡窗口
sh.getBalancerWindow()；

六、MongoDB优化建议

1、应用层面优化

查询优化：确认你的查询是否充分利用到了索引，用explain命令查看一下查询执行的情况，添加必要的索引，避免扫表操作。

合理设计分片键：增量sharding-key：适合于可划分范围的字段，比如integer、float、date类型的，查询时比较快。随机sharding-key: 适用于写操作频繁的场景，而这种情况下如果在一个shard上进行会使得这个shard负载比其他高，不够均衡，故而希望能hash查询key，将写分布在多个shard上进行,考虑复合key作为sharding key， 总的原则是查询快，尽量减少跨shard查询，balance均衡次数少；单一递增的sharding key，可能会造成写数据全部在最后一片上，最后一片的写压力增大，数据量增大，会造成数据迁移到前面的分区。MongoDB默认是单条记录16M，尤其在使用GFS的时候，一定要注意shrading-key的设计。不合理的sharding-key会出现，多个文档，在一个chunks上，同时，因为GFS中存贮的往往是大文件，导致MongoDB在做balance的时候无法通过sharding-key来把这多个文档分开到不同的shard上， 这时候MongoDB会不断报错最后导致MongoDB倒掉。解决办法：加大chunks大小（治标），设计合理的sharding-key（治本）。

通过profile来监控数据：进行优化查看当前是否开启profile功能 用命令db.getProfilingLevel() 返回level等级，值为0|1|2，分别代表意思：0代表关闭，1代表记录慢命令，2代表全部。开启profile功能命令为 db.setProfilingLevel(level); #level等级，值level为1的时候，慢命令默认值为100ms，更改为db.setProfilingLevel(level,slowms)如db.setProfilingLevel(1,50)这样就更改为50毫秒通过db.system.profile.find() 查看当前的监控日志。

2、硬件层面优化

2.1 确定热数据大小：可能你的数据集非常大，但是这并不那么重要，重要的是你的热数据集有多大，你经常访问的数据有多大(包括经常访问的数据和所有索引数据)。使用MongoDB，你最好保证你的热数据在你机器的内存大小之下，保证内存能容纳所有热数据；2.2 选择正确的文件系统：MongoDB的数据文件是采用的预分配模式，并且在Replication里面，Master和Replica Sets的非Arbiter节点都是会预先创建足够的空文件用以存储操作日志。这些文件分配操作在一些文件系统上可能会非常慢，导致进程被Block。所以我们应该选择那些空间分配快速的文件系统。这里的结论是尽量不要用ext3，用ext4或xfs；

3、架构上的优化

尽可能让主从节点分摊在不同的机器上，避免IO操作的与MongoDB在同一台机器；

七、总结

MongoDB具有高性能、易扩展、易上手等特点，在正确使用的情况下，其本身性能还是非常强悍，在一些关键点如片键的选择、内存的大小和磁盘IO，往往是限制其性能的最大瓶颈。针对于片键，在业务系统初期，可以先不对集合进行数据分片，因为分片键一旦确定就无法修改，后期可根据业务系统的情况，认真筛选字段。一般情况下，不建议使用升序片键（是一种随着时间稳定增长的字段,自增长的主键是升序键 ），因为这个会导致局部的热读热写，不能发挥分片集群的真正实力。建议使用hash片键或者随机分发的片键，这样可以保证数据的均匀分发在分片节点；针对于内存，建议内存的大小能够包含热数据的大小加索引大小，保证内存能容纳所有热数据 。针对于磁盘资源，MongoDB的高速读写是以磁盘的IO作为基础，为了保证其性能，建议将主从节点以及高IO的应用分离，以保证IO资源尽可能不存在抢占。