mongodb使用hashj建立分片集群，分片中的节点数据倾斜严重，怎么优化呢？

针对您在分片集群中遇到的数据分布不均衡问题，即有三个节点的数据量明显大于其他四个节点，可以采取以下措施进行优化：

1. 启用与调整Balancer功能：

   • 确认Balancer状态是否开启。如果Balancer当前关闭或未在运行，请通过mongos节点启用它：

     use config
     sh.setBalancerState(true)
     

   • Balancer会自动迁移数据以平衡各个分片间的数据分布。但请注意，Balancer运行时会消耗系统资源，建议在业务低峰期执行。

2. 检查并清理idleCursors：

   • 在进行数据均衡前，确保没有阻塞Balancer操作的idleCursors存在。使用Mongo Shell执行以下命令检查：

     db.getSiblingDB("admin").aggregate([
      { $currentOp : { allUsers: true, idleCursors: true } },
      { $match : { type: "idleCursor" } }
     ])
     

   • 如发现idleCursors，需通过killCursors命令清理或重启mongod进程。

3. 预分片（Pre-Sharding）：

   • 为了预防未来数据写入导致的倾斜，可以在新集合或已有集合上实施预分片策略。例如，对于哈希分片，可以设置合适的numInitialChunks值来提前分割数据块到不同Shard：

     sh.shardCollection("yourDatabase.yourCollection", {"yourShardKey": "hashed"}, false, {numInitialChunks: numberOfDesiredChunks})
     

   • 范围分片情况下，根据现有数据分布手动设置split points来更均匀地划分数据。

4. 重新评估分片键选择：

   • 如果数据倾斜是由于分片键选择不当引起，考虑重新设计分片键策略。选择一个能更均匀分散数据的字段作为分片键。

5. 监控与调整：

   • 定期检查集群状态和数据分布情况，使用sh.status()命令查看各分片的Chunk分布。
   • 根据实际负载情况，适时调整Balancer窗口、Chunk大小等配置，以达到更好的均衡效果。

6. 大Key处理：

   • 虽然此点主要针对Redis场景，但在MongoDB中若存在类似大文档问题，考虑将大文档拆分为多个小文档，以减少单个文档对分片的影响。

通过上述步骤，您可以逐步解决数据倾斜问题，实现集群内数据的均衡分布，提升整体性能和稳定性。