如何为MongoDB添加分片副本集

   背景是这样的：线上一个mongodb集群保存了很多历史数据，这些历史数据是按照时间字段进行分片的，最近到了2021年，有些分片的截止时间要到了，为了能容纳更多的数据，需要在当前分片的基础上增加相应的分片。

   线上环境中，每个分片本身也是一个3副本的副本集，所以添加的时候有些特定的流程需要注意，我再测试环境中简单测了一下这个过程，记录下来。

    整个过程大概的流程是：

1、新建分片副本集

2、使用addshard命令将分片副本集添加到集群中

3、使用addshardtag命令为分片打标签

4、使用addtagrange命令为打好标签的分片设置片键的数值区间，注意，各个分片的数值区间不能有重复。

   目前测试环境的架构是：

01 新建副本集

   由于我们即将加入集群的分片是一个副本集，因此，需要提前将这个副本集创建好，创建的过程相对比较容易，按照之前的步骤来进行搭建，这里给出链接：

mongodb 副本集的搭建

02 副本集添加到已有的集群中(addshard)

   这一步也比较简单，可以直接在mongos上的admin数据库使用命令addshard即可：

db.runcommand({addshard:"sharding_yeyz1/127.0.0.1:27024,127.0.0.1:27025,127.0.0.1:27026"})

当然，你也可以直接使用db.admincommand命令来代替db.runcommand命令，这两个命令的区别是admincommand命令默认是在admin数据库下面执行的，而runcommand默认的是当前数据库。

上面的命令，将本地的：

27024、27025、27026端口加入到集群中。到这里架构会变成：

03 添加分片时间标签(addshardtag)

     分片加入到集群之后，还需要对分片添加tag，添加tag的目的，是让我们知道，当前分片上保留的业务数据是哪一个时间段的。在测试环境中，我使用1_1000和1000_2000这两个tag来测试，命令如下：

sh.addshardtag("sharding_yeyz", "1_1000")
sh.addshardtag("sharding_yeyz1", "1000_2000")

对上面的命令简单进行解释，其中：

sharding_yeyz和sharding_yeyz1是分片副本集的名称；

1_1000和1000_2000是tag的名称。

添加完毕之后，我们可以通过系统的config库下面的tag表看到tag的情况，如下：

mongos> db.shards.find()
{ "_id" : "sharding_yeyz", "host" : "sharding_yeyz/127.0.0.1:27018,127.0.0.1:27019,127.0.0.1:27020", "state" : 1, "tags" : [ "1_1000" ] }
{ "_id" : "sharding_yeyz1", "host" : "sharding_yeyz1/127.0.0.1:27024,127.0.0.1:27025,127.0.0.1:27026", "state" : 1, "tags" : [ "1000_2000" ] }

04 给打好的标签添加具体的数值范围(addtagrange)

   设定好标签之后，需要设置每个标签所代表的分片上具体的数值范围，这就要用到addtagrange函数，使用方法如下：

sh.addtagrange( "new.test",
  { number: 1},
  { number: 1000},
  "1_1000"
  )
sh.addtagrange( "new.test",
  { number: 1000},
  { number: 2000},
  "1000_2000"
  )

注意，这里数值范围是指分片的那个集合的片键的数值范围。

分片永远是针对集合说的。

上面的命令是说，我们对数据库new下面的test集合做了分片，它的片键值是number这个字段：

当number属于[1,1000）的时候，该文档存放在tag是"1_1000"的这个分片上,也就是sharding_yeyz；

当number属于[1000,2000）的时候，该文档存放在tag是"1000_2000"的这个分片上,也就是sharding_yeyz1；

注意，区间为左闭右开。

05 查看结果

    添加分片并设置分片的数值范围之后，我们可以使用：

db.printshardingstatus()命令或者sh.status()命令来查看当前集群中的分片情况：

mongos> sh.status()
--- sharding status --- 
 sharding version: {
 "_id" : 1,
 "mincompatibleversion" : 5,
 "currentversion" : 6,
 "clusterid" : objectid("5fafaf4f5785d9965548f687")
 }
 shards:
 { "_id" : "sharding_yeyz", "host" : "sharding_yeyz/127.0.0.1:27018,127.0.0.1:27019,127.0.0.1:27020", "state" : 1, "tags" : [ "1_1000" ] }
 { "_id" : "sharding_yeyz1", "host" : "sharding_yeyz1/127.0.0.1:27024,127.0.0.1:27025,127.0.0.1:27026", "state" : 1, "tags" : [ "1000_", "1000_2000" ] }
 active mongoses:
 "4.0.6" : 1
 autosplit:
 currently enabled: yes
 balancer:
 currently enabled: yes
 currently running: no
 failed balancer rounds in last 5 attempts: 0
 migration results for the last 24 hours: 
  no recent migrations
 databases:
 { "_id" : "config", "primary" : "config", "partitioned" : true }
  config.system.sessions
   shard key: { "_id" : 1 }
   unique: false
   balancing: true
   chunks:
    sharding_yeyz 1
   { "_id" : { "$minkey" : 1 } } -->> { "_id" : { "$maxkey" : 1 } } on : sharding_yeyz timestamp(1, 0) 
 { "_id" : "new", "primary" : "sharding_yeyz", "partitioned" : true, "version" : { "uuid" : uuid("68c70c64-f732-4478-8851-06dad4b94d6b"), "lastmod" : 1 } }
  new.test
   shard key: { "number" : 1 }
   unique: false
   balancing: true
   chunks:
    sharding_yeyz 3
    sharding_yeyz1 1
   { "number" : { "$minkey" : 1 } } -->> { "number" : 1 } on : sharding_yeyz timestamp(2, 1) 
   { "number" : 1 } -->> { "number" : 1000 } on : sharding_yeyz timestamp(1, 2) 
   { "number" : 1000 } -->> { "number" : 2000 } on : sharding_yeyz1 timestamp(2, 0) 
   { "number" : 2000 } -->> { "number" : { "$maxkey" : 1 } } on : sharding_yeyz timestamp(1, 5) 
    tag: 1_1000 { "number" : 1 } -->> { "number" : 1000 }
    tag: 1000_2000 { "number" : 1000 } -->> { "number" : 2000 }

到了这里，我们开始验证最终的结果，先通过下面的命令生成一组测试数据，如下：

for (var i=1 ;i<=2000 ; i++){ db.test.insert({"number":i})}

去查看每个分片上的内容，可以发现：

sharding_yeyz

sharding_yeyz:primary> db.test.find().sort({"number":-1})
{ "_id" : objectid("5ffc051dd4c416daac620af5"), "number" : 2000 }
{ "_id" : objectid("5ffc0511d4c416daac620325"), "number" : 2000 }
{ "_id" : objectid("5ffc051bd4c416daac62070c"), "number" : 999 }
{ "_id" : objectid("5ffc050fd4c416daac61ff3c"), "number" : 999 }
{ "_id" : objectid("5ffc051bd4c416daac62070b"), "number" : 998 }
{ "_id" : objectid("5ffc050fd4c416daac61ff3b"), "number" : 998 }
{ "_id" : objectid("5ffc051bd4c416daac62070a"), "number" : 997 }
{ "_id" : objectid("5ffc050fd4c416daac61ff3a"), "number" : 997 }
{ "_id" : objectid("5ffc051bd4c416daac620709"), "number" : 996 }
{ "_id" : objectid("5ffc050fd4c416daac61ff39"), "number" : 996 }
{ "_id" : objectid("5ffc051bd4c416daac620708"), "number" : 995 }

    这里需要注意，为什么2000这个值还是出现在分片一上呢？

这个原因是在设置分片的数值范围的时候，我们设置的区间是左闭右开的。而我们设置的分片范围分别是[1,1000）和[1000,2000）,因此2000这个数字就被随机分配到这两个分片中，实际的情况是，它被分配到了分片一中。

sharding_yeyz1

sharding_yeyz1:primary> db.test.find().sort({"number":-1})
{ "_id" : objectid("5ffc051dd4c416daac620af4"), "number" : 1999 }
{ "_id" : objectid("5ffc0511d4c416daac620324"), "number" : 1999 }
{ "_id" : objectid("5ffc051dd4c416daac620af3"), "number" : 1998 }
{ "_id" : objectid("5ffc0511d4c416daac620323"), "number" : 1998 }
{ "_id" : objectid("5ffc051dd4c416daac620af2"), "number" : 1997 }
{ "_id" : objectid("5ffc0511d4c416daac620322"), "number" : 1997 }
{ "_id" : objectid("5ffc051dd4c416daac620af1"), "number" : 1996 }
{ "_id" : objectid("5ffc0511d4c416daac620321"), "number" : 1996 }
{ "_id" : objectid("5ffc051dd4c416daac620af0"), "number" : 1995 }
{ "_id" : objectid("5ffc0511d4c416daac620320"), "number" : 1995 }
{ "_id" : objectid("5ffc051dd4c416daac620aef"), "number" : 1994 }
{ "_id" : objectid("5ffc0511d4c416daac62031f"), "number" : 1994 }
{ "_id" : objectid("5ffc051dd4c416daac620aee"), "number" : 1993 }
{ "_id" : objectid("5ffc0511d4c416daac62031e"), "number" : 1993 }
{ "_id" : objectid("5ffc051dd4c416daac620aed"), "number" : 1992 }
{ "_id" : objectid("5ffc0511d4c416daac62031d"), "number" : 1992 }

这个结果看着就比较正常了。

今天的内容就到这里吧。

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