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• 帮助文档
• MongoDB在企业级网站中的定位
• 单机MongoDB部署
• 集群（副本集）
• 集群（副本集+仲裁）
• 集群（分片）
• mongo运行原理
• mongo管理小工具推荐

帮助文档

MongoDB官方更新速度过快，语法不断更新，shell命令也不断更新，建议直接看官方版。

• 国内帮助文档：https://docs.mongoing.com/the-mongodb-manual-cn
• 官方文档（海外）：https://www.mongodb.com/developer/
• docker官方提供的MongoDB安装文档：https://hub.docker.com/_/mongo(mongo更新过快，某些命令可能不是最新)

本文主要从docker角度出发安装MongoDB

MongoDB在企业级网站中的定位

如图MongoDB是在关系型与非关系数据库之间，目前企业级网站面临3V（海量Volume，多样variety，实时velocity），3高（高并发，高可扩，高性能），通过数据冗余，在一条数据中存储父子的表数据来解决不能联查的问题。
举个例子：

• 当每秒写入的数据超过了数据库所能写入的上限时，我们改怎么办？

将数据暂存在MongoDB中，再通过定时任务，写入数据库中。虽然MongoDB存在丢失数据风险的，但如果服务器稳定遍不会出现这种问题

• redis缓存不能满足统计分析等场景时，我们改怎么办？

将数据通过冗余的方式写入MongoDB中，通过MongoDB丰富的查询方式解决这个问题。

单机MongoDB部署

最基础的使用MongoDB，无法使用事务功能

//下载镜像
docker pull mongo
//创建容器并持久化数据
docker run --name 容器名称 -p 对外端口:27017 --restart=always -v /app/docker/mongo/db:/data/db -v /etc/localtime:/etc/localtime -d mongo   --bind_ip_all
//进入docker 容器
docker exec -it 容器名称 bash
//进入docker 容器并登录MongoDB
docker exec -it 容器名称 mongosh
//登录进MongoDB后需要重置Mongo
rs.initiate()
//至此MongoDB可以正常使用了

集群（副本集）

进阶版使用MongoDB
注：原复制集因主节点挂掉，不能继续写入数据被淘汰，更新为副本集
一个主库；两个从库组成，主库宕机时，这两个从库都可以被选为主库。但数据通过主库写入时，副本库会将数据抓取到副本集中进行存储。主库负责写入数据，副本节点负责读取数据。我们写代码时不需要区分主节点与副本节点，可以连接所有ip，MongoDB会自己分辨

通过心跳检测，如果主节点挂掉，优先发现主节点挂掉的副本节点会成为主节点，但主节点再恢复后不能再成为主节点，只能成为副本节点。但这里会出现一个问题，副本节点并不一定是计算能力最强的节点。而且主节点只能有一个

docker pull mongomkdir -p /app/docker/mongo1/db   #创建挂载的db目录
mkdir -p /app/docker/mongo2/db   #创建挂载的db目录
mkdir -p /app/docker/mongo3/db   #创建挂载的db目录
#第一台：
docker run --name mongo-server1 -p 30001:27017 --restart=always -v /app/docker/mongo1/db:/data/db -v /etc/localtime:/etc/localtime -d mongo  --replSet "rs0"  --bind_ip_all
#第二台：
docker run --name mongo-server2 -p 30002:27018 --restart=always -v /app/docker/mongo2/db:/data/db -v /etc/localtime:/etc/localtime -d mongo  --replSet "rs0"  --bind_ip_all
#第三台：
docker run --name mongo-server3 -p 30003:27019 --restart=always -v /app/docker/mongo3/db:/data/db -v /etc/localtime:/etc/localtime -d mongo  --replSet "rs0"  --bind_ip_all#进入容器 进入主的容器
docker exec -it mongo-server1 bash 
#连接客户端
docker exec -it 容器名称 mongosh
//这里localhost是因为我都是在同一个服务器上装的，都换成各自的ip就好
//初始化
rs.initiate()
//注册副本集
rs.add("localhost:30002") 
#如果想要在从节点查询（默认是客户端直连是不可查询的）
如果想要在端口30002 从服务上执行查询，则连接上之后需要执行 db.getMongo().setSlaveOk(); 

集群（副本集+仲裁）

仲裁节点不存储数据，仲裁会帮助选举出主节点，但如果仲裁集群挂掉，主节点也挂掉了，那就完蛋了。因为副本集群只能读取不能写入。而且主节点只能有一个

docker pull mongomkdir -p /app/docker/mongo1/db   #创建挂载的db目录
mkdir -p /app/docker/mongo2/db   #创建挂载的db目录
mkdir -p /app/docker/mongo3/db   #创建挂载的db目录
#第一台：
docker run --name mongo-server1 -p 30001:27017 --restart=always -v /app/docker/mongo1/db:/data/db -v /etc/localtime:/etc/localtime -d mongo  --replSet "rs0"  --bind_ip_all
#第二台：
docker run --name mongo-server2 -p 30002:27018 --restart=always -v /app/docker/mongo2/db:/data/db -v /etc/localtime:/etc/localtime -d mongo  --replSet "rs0"  --bind_ip_all
#第三台：
docker run --name mongo-server3 -p 30003:27019 --restart=always -v /app/docker/mongo3/db:/data/db -v /etc/localtime:/etc/localtime -d mongo  --replSet "rs0"  --bind_ip_all#进入容器 进入主的容器
docker exec -it mongo-server1 bash 
#连接客户端
docker exec -it 容器名称 mongosh
//这里localhost是因为我都是在同一个服务器上装的，都换成各自的ip就好
//初始化
rs.initiate()
//注册副本集
rs.add("localhost:30002")
//注册仲裁
rs.addArb("localhost:30003")
#如果想要在从节点查询（默认是客户端直连是不可查询的）
如果想要在端口30002 从服务上执行查询，则连接上之后需要执行 db.getMongo().setSlaveOk(); 

集群（分片）

架构师必备，搞不懂分片完全有情可原，相当的复杂。大家创建分片时切记画好图再创建，不然会弄乱。

分片的意思就是将一个集合中的数据，拆成不同的分片集群来存储数据。接下来忘记副本集的概念，分片和副本集架构关系并不大

• App Server 就是某一个分片集群，其中包含很多分片（Shard）和一个主节点 。实际生产环境中的一个分片服务可以由好几台服务组成reclica set，防止单点故障。（详见下图）
• Shard 为数据存储分片，用来将分割后的数据储存起来。可以是集群，实现高负载，高可用。每一片都可以是复制集(replica set)
• Router 路由进程 也叫mongos，用来外部访问。从整体看来，无论有多少个app server，访问时只连接Router即可，Router只需要一个。应用程序接入 mongos 再查询到具体分片
• Config Service 路由表，每一台都具有全部 chunk 的路由信息，用来存储分割的信息，比如XXX存到哪里去，XXX要从哪里读取。也可以搭建集群。
  任何集群里面都可以有仲裁
  

当然问题也会存在，比如某个分片挂掉，就会影响该分片内数据的读取，但只需要重启就好。如果 App Server，Config Service 任何一个整体挂掉，就不可用了，但都可以集群分布在不同机器上，问题不大。

192.168.1.201：~~~shell
docker run --name shardsvr00 -p 10031:27018 -d -v /home/mongodb/data/sh/shardsvr00:/data/db mongo --shardsvr --replSet "rs_shardsvr0" --bind_ip_alldocker run --name shardsvr10 -p 10041:27018 -d -v /home/mongodb/data/sh/shardsvr10:/data/db mongo --shardsvr --replSet "rs_shardsvr1" --bind_ip_all~~~192.168.1.202：~~~shell
docker run --name shardsvr01 -p 10032:27018 -d -v /home/mongodb/data/sh/shardsvr00:/data/db mongo --shardsvr --replSet "rs_shardsvr0" --bind_ip_all
docker run --name shardsvr11 -p 10042:27018 -d -v /home/mongodb/data/sh/shardsvr11:/data/db mongo --shardsvr --replSet "rs_shardsvr1" --bind_ip_all
~~~192.168.3.203：~~~shell
docker run --name shardsvr02 -p 10033:27018 -d -v /home/mongodb/data/sh/shardsvr00:/data/db mongo --shardsvr --replSet "rs_shardsvr0" --bind_ip_all
docker run --name shardsvr12 -p 10043:27018 -d -v /home/mongodb/data/sh/shardsvr12:/data/db mongo --shardsvr --replSet "rs_shardsvr1" --bind_ip_all
~~~### 2.5初始化副本集192.168.1.201执行docker exec -it shardsvr00 bash
mongo --host 192.168.1.201 --port 10031~~~shell
rs.initiate({_id: "rs_shardsvr0",members: [{ _id: 0, host : "192.168.1.201:10031" },{ _id: 1, host : "192.168.1.202:10032" },{ _id: 2, host : "192.168.1.203:10033" }]}
);
~~~docker exec -it shardsvr10 bash
mongo --host 192.168.1.201 --port 10041~~~shell
rs.initiate({_id: "rs_shardsvr0",members: [{ _id: 0, host : "192.168.1.201:10041" },{ _id: 1, host : "192.168.1.202:10042" },{ _id: 2, host : "192.168.1.203:10043" }]}
);
~~~### 2.6.创建mongos，连接mongos到分片集群192.168.1.201：docker run --name mongos0 -d -p 10011:27017 --entrypoint "mongos" mongo --configdb rs_configsvr/192.168.1.201:10021,192.168.1.202:10022,192.168.1.203:10023 --bind_ip_all192.168.3.202：docker run --name mongos1 -d -p 10012:27017 --entrypoint "mongos" mongo --configdb rs_configsvr/192.168.1.201:10021,192.168.1.202:10022,192.168.1.203:10023 --bind_ip_all### 2.7添加分片到集群192.168.3.201：docker exec -it mongos0 bash
mongo --host 192.168.1.201 --port 10011sh.addShard("rs_shardsvr0/192.168.1.201:10031,192.168.1.202:10032,192.168.1.203:10033")
sh.addShard("rs_shardsvr1/192.168.1.201:10041,192.168.1.202:10042,192.168.1.203:10043")## 数据库 启用 分片sh.enableSharding("test")## 分片集合对 test.order 的 _id 字段进行哈希分片：sh.shardCollection("test.order", {"_id": "hashed" })

mongo运行原理

• 当数据data需要写入时，会先存入私有内存空间Journal内存中，随后通过定时任务journal log 每100ms刷一次存入journal log对于的硬盘中 。同时也会通过异步的方式将数据每60s一次，写入硬盘中，完成存储
• 当数据需要读取时，不会直接读取硬盘中的数据，而是读取journal log 中的数据，并返回。
• 当然journal log 功能是可以通过配置关闭的，定时存储时间也可以自定义设置(一般都不会动)。但是 这样的模式当MongoDB挂掉时，丢失的数据不仅仅是100ms内的数据，而是取决于数据存入journal log 内存后，定时任务有没有办法在100ms内将数据写入硬盘。如果100ms内能解决，那么只会丢最近100ms内的数据。如果不能解决，那么丢失的就会因为延迟的问题，丢失超过100ms的数据。

mongo管理小工具推荐

docker run -it --rm \--name mongo-express \-p 8081:8081 \-e ME_CONFIG_OPTIONS_EDITORTHEME="ambiance" \-e ME_CONFIG_MONGODB_SERVER="192.168.1.201" \-e ME_CONFIG_MONGODB_PORT="10011"          \-e ME_CONFIG_BASICAUTH_USERNAME="admin" \-e ME_CONFIG_BASICAUTH_PASSWORD="admin" \mongo-express