MongoDB高可用分为哪些方式

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1：MongDB 的架构设计之中，MongoDB 支持多个机器之间通过异步复制达到故障转移和实现冗余，多台的机器之中只有一台是用于写操作，正是由于这个原因，在 MongoDB 之中只有一台充当了 Primary 角色的机器能把读操作分发给 Slave。

MongoDB 高可用可以分为两种的方式：

1：master——Slave 主从复制，目前已经不怎么实用了

2：Replica Sets 复制集

 MongoDB 在 1.6 版之后加入了新的一个功能点叫做复制及：replica Set，增加了故障的自动切换和自动修复成员节点。各个 DB 之间的数据完全一致。大大降低了维护成功，

如图：

    数学上来将，就是一个同构型的集合：也就是一个集群。MongoDB 的 Relica Set 架构是通过一个日志来存储写操作的。这个操作就叫做”oplog“，oplog.rs 是一个固定长度的 CappedCollection。这个 Collection 的位置存在于“Local 数据库之中”，用于记录 Replica Set 操作的日志，它在默认的情况之下，对于 64 位的 MongoDB，opLog 是比较大的。可以达到 5% 的磁盘空间，oplog 的大小是可以通过 Mongod 的参数  ”—oplogSize“来改变。

    除了固定的复制集意外，还保持了较好的伸缩性，一旦需求得不到满足，那么就需要添加新的机器。那么句需要增加一些节点将压力平均分配一下。

        增加节点的方式，一般可以通过 oplog 直接进行增加节点，操作简单并且无需人工干预，可是 oplog 是

capped collection，采用的循环方式进行日志处理，所以采用的是 oplog 的方式来添加，可能会有不一致的问题。

因为日志中间存储的信息由可能已经刷新过了。不过没关系。通常而言，你可以通过数据库的快照 –fastsync 和 oplog 结合的

方式来增加节点。这种方式的操作流程是，先取某一个复制集成员的物理文件来作为一个初始化的数据，然后剩余的部分用

oplog 的方式去添加。

而 Sharding，这是一种将海量的数据水平扩展的数据库集群系统，数据库分表存储在  sharding 的各个节点之上。MongoDB 的数据分块成为 chunk，每一个 Chunk 都是 Collection 中一段连续的数据记录，通常的最大的尺寸是 200MB。超出那么就会生成一个最新的数据块。这个和 Hbase Region 的分裂是一样的。

整个分拆的过程大致如下：

对于 MongoDB

首先在 CL：Client 这一层面来说，底层是否需要分片？是否需要这样的一个复制集对与使用者来说完全不必要知道。Mongos：好比就是一个大管家，要怎么去分拆 Collections？，你 Client 完全不必要知道，只需要你告诉我一个东西：分区的 Key 是什么？在很多的组件之中，包括在 hadoop，Storm，等个各种数据库之中都会有这样的一个 Partition Key 的概念。对应于我们的网络之上就会充当了这样一个路由的功能。并且将自己所把控的一些集群的信息存放在 Config 服务器之中。

在其他的数据库中间也就是如此，对于 Hbase。依然需要对于表再进行分拆。对应于 Hbase 之中的 Region。和 MongoDB 的分片其实用一个比较常用的英文名字就叫做 Segment。

如果你对于 Hbase 之流不够了解没关系。你只是需要知道，Region 是表分裂的一个片段，region 按大小分割的，每个表一开始就只是一个 Region，Region 随着数据的写入会不断的扩大，以至于达到了设计阈值以后，Region 就开始分裂了，由 1 分二。当 table 中的行越来越多的时候，Region 的数量就越来越多。

HRegion 是 Hbase 之中分布式存储和负载的最小的单位，在这里给出一个比照的图：如下：

而在 kafka 之中之中的 Replication，其实更加相当于 Hadoop 体系之中的【副本机制】，和分片所需要解决的矛盾不同。

    简单的额来说，分布式系统有自己独特的属性与性质，对于其存存储体系有着固定的诉求。

到此，关于“MongoDB 高可用分为哪些方式”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注丸趣 TV 网站，丸趣 TV 小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！