<h2><strong>高可用集群的解决方案</strong></h2>    <p>高可用性即HA（High Availability）指的是通过尽量缩短因日常维护操作（计划）和突发的系统崩溃（非计划）所导致的停机时间，以提高系统和应用的可用性。</p>    <p>计算机系统的高可用在不同的层面上有不同的表现：</p>    <p><strong>（1）网络高可用</strong></p>    <p>由于网络存储的快速发展，网络冗余技术被不断提升，提高IT系统的高可用性的关键应用就是网络高可用性，网络高可用性与网络高可靠性是有区别的，网络高可用性是通过匹配冗余的网络设备实现网络设备的冗余，达到高可用的目的。</p>    <p>比如冗余的交换机，冗余的路由器等</p>    <p><strong>（2）服务器高可用</strong></p>    <p>服务器高可用主要使用的是服务器集群软件或高可用软件来实现。</p>    <p><strong>（3）存储高可用</strong></p>    <p>使用软件或硬件技术实现存储的高度可用性。其主要技术指标是存储切换功能，数据复制功能，数据快照功能等。当一台存储出现故障时，另一台备用的存储可以快速切换，达一存储不停机的目的。</p>    <h2><strong>MongoDB的高可用集群配置</strong></h2>    <p>高可用集群，即High Availability Cluster，简称HA Cluster。</p>    <p>集群（cluster）就是一组计算机，它们作为一个整体向用户提供一组网络资源。</p>    <p>这些单个的计算机系统 就是集群的节点（node）。</p>    <p>搭建高可用集群需要合理的配置多台计算机之间的角色，数据恢复，一致性等，主要有以下几种方式：</p>    <p><strong>（1）主从方式 （非对称方式）</strong></p>    <p>主机工作，备机处于监控准备状况；当主机宕机时，备机接管主机的一切工作，待主机恢复正常后，按使用者的设定以自动或手动方式将服务切换到主机上运行，数据的一致性通过共享存储系统解决。</p>    <p><strong>（2）双机双工方式（互备互援）</strong></p>    <p>两台主机同时运行各自的服务工作且相互监测情况，当任一台主机宕机时，另一台主机立即接管它的一切工作，保证工作实时，应用服务系统的关键数据存放在共享存储系统中。</p>    <p><strong>（3）集群工作方式（多服务器互备方式）</strong></p>    <p>多台主机一起工作，各自运行一个或几个服务，各为服务定义一个或多个备用主机，当某个主机故障时，运行在其上的服务就可以被其它主机接管。</p>    <p><strong>MongoDB集群配置的实践也遵循了这几个方案，主要有主从结构，副本集方式和Sharding分片方式。</strong></p>    <h2><strong>Master-Slave主从结构</strong></h2>    <p style="text-align: center;"><img src="https://simg.open-open.com/show/fa40baeca123a7675e70d46d54d795e6.png"></p>    <p>主从架构一般用于备份或者做读写分离。一般有一主一从设计和一主多从设计。</p>    <p>由两种角色构成：</p>    <p><strong>（1）主(Master)</strong></p>    <p>可读可写，当数据有修改的时候，会将oplog同步到所有连接的salve上去。</p>    <p><strong>（2）从(Slave)</strong></p>    <p>只读不可写，自动从Master同步数据。</p>    <p>特别的，对于Mongodb来说，并不推荐使用Master-Slave架构，因为Master-Slave其中Master宕机后不能自动恢复，推荐使用Replica Set，后面会有介绍，除非Replica的节点数超过50，才需要使用Master-Slave架构，正常情况是不可能用那么多节点的。</p>    <p>还有一点，Master-Slave不支持链式结构，Slave只能直接连接Master。Redis的Master-Slave支持链式结构，Slave可以连接Slave，成为Slave的Slave。</p>    <h2><strong>Relica Set副本集方式</strong></h2>    <p>Mongodb的Replica Set即副本集方式主要有两个目的，一个是数据冗余做故障恢复使用，当发生硬件故障或者其它原因造成的宕机时，可以使用副本进行恢复。</p>    <p>另一个是做读写分离，读的请求分流到副本上，减轻主（Primary）的读压力。</p>    <p>1.Primary和Secondary搭建的Replica Set</p>    <p style="text-align: center;"><img src="https://simg.open-open.com/show/e2cf17a0ff499df970acd574e04b6560.png"></p>    <p>Replica Set是mongod的实例集合，它们有着同样的数据内容。包含三类角色：</p>    <p><strong>（1）主节点（Primary）</strong></p>    <p>接收所有的写请求，然后把修改同步到所有Secondary。一个Replica Set只能有一个Primary节点，当Primary挂掉后，其他Secondary或者Arbiter节点会重新选举出来一个主节点。默认读请求也是发到Primary节点处理的，需要转发到Secondary需要客户端修改一下连接配置。</p>    <p><strong>（2）副本节点（Secondary）</strong></p>    <p>与主节点保持同样的数据集。当主节点挂掉的时候，参与选主。</p>    <p><strong>（3）仲裁者（Arbiter）</strong></p>    <p>不保有数据，不参与选主，只进行选主投票。使用Arbiter可以减轻数据存储的硬件需求，Arbiter跑起来几乎没什么大的硬件资源需求，但重要的一点是，在生产环境下它和其他数据节点不要部署在同一台机器上。</p>    <p>注意，一个自动failover的Replica Set节点数必须为奇数，目的是选主投票的时候要有一个大多数才能进行选主决策。</p>    <p><strong>（4）选主过程</strong></p>    <p>其中Secondary宕机，不受影响，若Primary宕机，会进行重新选主：</p>    <p style="text-align: center;"><img src="https://simg.open-open.com/show/ad4430d2b3e648a5b3c51bb5dd7aefb1.png"></p>    <p><strong>2.使用Arbiter搭建Replica Set</strong></p>    <p>偶数个数据节点，加一个Arbiter构成的Replica Set方式：</p>    <p style="text-align: center;"><img src="https://simg.open-open.com/show/c1f5e3e9fb8fcda15a658de1ec9c4cef.png"></p>    <h2><strong>Sharding分片技术</strong></h2>    <p>当数据量比较大的时候，我们需要把数据分片运行在不同的机器中，以降低CPU、内存和IO的压力，Sharding就是数据库分片技术。</p>    <p>MongoDB分片技术类似MySQL的水平切分和垂直切分，数据库主要由两种方式做Sharding：垂直扩展和横向切分。</p>    <p>垂直扩展的方式就是进行集群扩展，添加更多的CPU，内存，磁盘空间等。</p>    <p>横向切分则是通过数据分片的方式，通过集群统一提供服务：</p>    <p style="text-align: center;"><img src="https://simg.open-open.com/show/f408914f106a64f5a45be9d4d22cfb4a.png"></p>    <p><strong>（1）MongoDB的Sharding架构</strong></p>    <p style="text-align: center;"><img src="https://simg.open-open.com/show/235caebbfafac8f9b916a8439fc50a25.png"></p>    <p><strong>（2）MongoDB分片架构中的角色</strong></p>    <p><strong>A.数据分片（Shards）</strong></p>    <p>用来保存数据，保证数据的高可用性和一致性。可以是一个单独的 mongod 实例，也可以是一个副本集。</p>    <p>在生产环境下Shard一般是一个Replica Set，以防止该数据片的单点故障。所有Shard中有一个PrimaryShard，里面包含未进行划分的数据集合：</p>    <p style="text-align: center;"><img src="https://simg.open-open.com/show/887c7cb007cf4ecca27aefdf330bda99.png"></p>    <p><strong>B.查询路由（Query Routers）</strong></p>    <p>路由就是mongos的实例，客户端直接连接mongos，由mongos把读写请求路由到指定的Shard上去。</p>    <p>一个Sharding集群，可以有一个mongos，也可以有多mongos以减轻客户端请求的压力。</p>    <p>C.配置服务器（Config servers）</p>    <p>保存集群的元数据（metadata），包含各个Shard的路由规则。</p>    <p>参考：</p>    <p><a href="/misc/goto?guid=4959720532491425336" rel="nofollow,noindex">百度百科-高可用集群</a></p>    <p><a href="/misc/goto?guid=4959720532578032085" rel="nofollow,noindex">MongoDB 教程</a></p>    <p> </p>    <p>来自：https://yq.aliyun.com/articles/61516</p>    <p> </p>