今天就跟大家聊聊有关如何使用容器实现生产级别的MongoDB sharding集群的一键交付，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
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Mongo在很早就支持了replication set和sharding集群。经过了这么多年的沉淀，Mongo集群的成熟度已经非常稳定，被大量公司用到自己的生产环境下。如何使用容器技术来实现Mongo集群的一键式交付部署，屏蔽底层实现的细节，是很多人关心的话题。
本文将给大家介绍基于进程的容器技术实现Mongo sharding集群的一键部署，充分展现了容器的强大威力。
Mongo(mongodb.com)作为流行的文档数据库，有很多有趣的特性，比如内置failover、支持文件存储、支持mapreduce以及可以在服务器端直接运行js脚本，当然我们今天最关心的是它内置的sharding功能。分布式系统的设计向来具有很高的挑战，在最近一些年，随着互联网的发展，分布式的实践逐步开始得到推广和重视。
如果要深入了解Mongo sharding的原理，参考：
https://docs.mongodb.com/manual/sharding
mongo集群涉及到多个服务，包括：
configdb, sharding集群的中心配置，是一个replicaset集群，监听在27019端口
mongos, 作为sharding集群的访问和管理入口，监听在27017端口
mongo slices，数据分片节点
mongo replicaset，每个数据分片是一个replicaset集群，用于保障没有单点，并提供自动failover能力
mongo express, mongodb的管理dashboard
本次部署，configdb3台，mongo数据节点12台，分成4个分片，每个分片1主2从
Mongo官方已经提供了Mongo 3.2的镜像，可以用来作为Mongo集群的镜像.为了减少后续维护工作，我们尽可能不构建自己的镜像。
下面我们按照mongo sharding官方的部署文档，一步步编排集群。
https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/deploy-shard-cluster/
部署的顺序是：configdb -> mongos -> mongo-replicaset/mongo-slices -> mongo-express
# cat mongo-config.conf
systemLog:
verbosity: 0
operationProfiling:
slowOpThresholdMs: 3000
processManagement:
fork: false
storage:
dbPath: /data/db
journal:
enabled: true
engine: wiredTiger
replication:
replSetName: {{.ReplSetName}}
sharding:
clusterRole: configsvr
net:
port: 27019# cat configdb-init.js
{{ $s := service "mongo-configsvr" }}
config = {
_id : "{{.ReplSetName}}",
members : [
{{range $c := $s.Containers }}{_id : {{$c.Seq}}, host: "{{$c.Domain}}:27019"},{{end}}
]
}
rs.initiate(config)
rs.status()
我们通过添加一个one-off的服务configsvr-init，该服务执行初始化动作后将会自动退出
至此，configdb的编排算是完成了。我们接下来编排mongos服务
# cat mongos.conf
replication:
localPingThresholdMs: 2000
{{ $port := .CfgPort }}
{{$s := service "mongo-configsvr"}}
sharding:
configDB: {{.ReplSetName}}/{{range $i,$c := $s.Containers}}{{if ne $i 0}},{{end}}{{$c.Domain}}:{{$port}}{{end}}mongo的配置文件我们一般放到/etc/下
注意cmd里执行的是mongos
mongos必须在configdb集群初始化后运行, 接下来我们开始编排mongo的数据节点服务，这是集群中最复杂的部分
cat mongo-shard.conf
systemLog:
verbosity: 0
operationProfiling:
slowOpThresholdMs: 3000
processManagement:
fork: false
storage:
dbPath: /data/db
journal:
enabled: true
engine: wiredTiger
{{ $num := (parseInt .REPLICA_NUM) |add 1 }}
{{ $cn := (parseInt .Container.Seq) |subtract 1 }}
{{ $rsn := $cn |divide $num }}
replication:
replSetName: RS{{$rsn}}变量REPLICA_NUM表示每个主有几个从，默认为2 这里将123个容器编为RS0，456编为RS1，789编为RS2，10,11,12编为RS3
有了上面的数据节点后，我们发现，还没有初始化replset，也没有将每个replset加入到sharding里，下面我们来做shard初始化工作
#!/bin/bash
set -e
{{$s := service "mongo"}}
{{$n := (parseInt .REPLICA_NUM) |add 1}}
{{$slices := $s.ContainerNum |divide $n}}
{{$port := .Port}}
echo begin to init replica set ...
for i in {0..{{$slices |subtract 1}}}; do
bn=$(( $i * {{$n}} + 1 ))
en=$(( $bn + {{.REPLICA_NUM}} ))
RS_NODE=
RS_NODE_CONFIG=
ii=$bn
while [ $ii -le $en ]; do
RS_NODE=$RS_NODE$ii.mongo.{{.Instance.Name}}.csphere.local:{{$port}},
RS_NODE_CONFIG=$RS_NODE_CONFIG"{_id:$ii, host: \"$ii.mongo.{{.Instance.Name}}.csphere.local:{{$port}}\"},"
ii=$(($ii + 1))
done
RS_NODES=$(echo $RS_NODE|sed 's/,$//')
RS_NODES_CONFIG=$(echo $RS_NODE_CONFIG|sed 's/,$//')
cat > /tmp/RS$i.js <上面的脚本稍微有点复杂，基本逻辑就是，先初始化每个replicaset集群RS0..RS3，并将每个RS加入到sharding集群当作分片slices。具体可以参考上面的部署拓扑图。
开始编排shard-init服务
该服务是one-off执行
第一步 添加镜像，指定cmd为init.sh
第二步 设置参数，同步脚本init.sh
第三步 设置部署优先级
到这里mongo sharding集群的编排工作基本就完成了。接下来我们为mongo服务添加一个可视化面板，方便我们的使用
编排mongo-express服务
第一步 添加mongo express镜像
第二步 设置环境变量
第三步 健康检查
第四步 设置部署优先级
至此，编排工作全部完成。下面我们来测试刚才的工作成果。。
部署测试
点击部署，生成一个应用实例，我们命名为m。
我们看一下shard-init的初始化输出： 
我们看一下面板express的输出：
这是mongo express的首页，可以查看到该mongos上的访问概括
我们查看config这个db下表里的数据，特别是和集群配置有关的：
mongos表：
有哪些分片呢？我们看到了RS0 RS1 RS2 RS3: 
我们可以创建一个名为csphere的db试试： 
后续，可以参考mongo文档，在开发中，设置您的sharding key等。更进一步的mongodb管理，请参考官方文档
总结
从mongodb集群的自动化交付看整个编排过程，我们发现背后的魔法关键是：DISCOVERY ALL，发现所有的东西并使之具有可编程特性。
Q&A
Q1: 你好 目前这个的实际应用情况如何？有何挑战？
A1: 实际测试运行良好。挑战在于编排过程，背后的discovery能力能否满足自动化的能力。在实际生产中，可以优化您的配置文件，如挑战timeout等，或日志的loglevel
Q2: 模板文件通过什么语言进行渲染，通过什么流程发现启动容器的信息？
A2: 希云cSphere平台背后有一套强大的配置模版引擎，golang模版。平台的协调中心可以发现各种参数并进行可编程去应对自动化挑战
Q3: 你好 mongodb群集性能瓶颈，监控指标你觉得最重要的是什么，扩容的时候要注意什么？
A3: mongo集群在使用上注意存储引擎的选择，在3.2之前是mmap，3.2已经调整，新的默认引擎能够更好的处理大数据量的问题。mongo的水平扩展本身很好，注意mongos代理部署的多一点，避免流量从单个mongos流入流出
看完上述内容，你们对如何使用容器实现生产级别的MongoDB sharding集群的一键交付有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。
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