MongoDB集群同步

本文涉及的产品
云数据库 MongoDB,独享型 2核8GB
推荐场景:
构建全方位客户视图
日志服务 SLS,月写入数据量 50GB 1个月
简介: 实现 MongoDB Cluster-to-Cluster 即集群同步的工具是:mongosync详情可参考如下官方文档:https://www.mongodb.com/zh-cn/docs/cluster-to-cluster-sync/current/quickstart/以上这个地址的文档一看就是机器翻译的,可能有不恰当的地方,但基本可参考使用。以下是本次在某项目地配置集群同步的简要步骤,可参考使用。

实现 MongoDB Cluster-to-Cluster 即集群同步的工具是:mongosync
详情可参考如下官方文档:
https://www.mongodb.com/zh-cn/docs/cluster-to-cluster-sync/current/quickstart/
以上这个地址的文档一看就是机器翻译的,可能有不恰当的地方,但基本可参考使用。
以下是本次在某项目地配置集群同步的简要步骤,可参考使用。

一、首先在目的集群安装同步工具mongosync

本次使用的是版本匹配的1.5.0版本:
https://fastdl.mongodb.org/tools/mongosync/mongosync-rhel80-x86_64-1.5.0.tgz
以下是我习惯使用的安装脚本:

KDR=/u01
cd ${KDR}
TGZ=mongosync-rhel80-x86_64-1.5.0
#cp_unzip_chown_ln:
cp /u01/nfs/MongoDB/${TGZ}.tgz .
tar zxvf ${TGZ}.tgz
chown -R mongod:mongod ${TGZ}
ln -s ${KDR}/${TGZ}/bin/* /usr/local/bin/

二、集群规划信息配置

在/etc/hosts文件追加host定义(mongodb25~33),方便用于MongoDB集群同步脚本调用[以下代码已做脱敏处理]

cat >> /etc/hosts << EOF
# 生产集群
2409:xx:1a mongodb25
2409:xx:1b mongodb26
2409:xx:1c mongodb27
# 容灾集群
2409:xx:1d mongodb28
2409:xx:1e mongodb29
2409:xx:1f mongodb30
# 历史数据集群
2409:xx:20 mongodb31
2409:xx:21 mongodb32
2409:xx:22 mongodb33
EOF

三、mongosync 执行

LOGFILE=mongosync.liking.`date +%Y%m%d-%H:%M`.log
mongosync \
    --logPath /var/log/mongosync \
    --cluster0 mongodb://admin:passwd@mongodb28:20000,mongodb29:20000,mongodb30:20000/?authSource=admin \
    --cluster1 mongodb://admin:passwd@mongodb31:20000,mongodb32:20000,mongodb33:20000/?authSource=admin \
    --verbosity INFO > ${LOGFILE} 2>&1 &

启用同步服务后,可以在日志目录/var/log/mongosync查看日志信息。

四、POST 同步命令 start

■ 同步整个集群【本次使用】

curl "http://localhost:27182/api/v1/start" -XPOST --data '{
  "source": "cluster0",
  "destination": "cluster1"
}'

■ 同步指定的数据库

curl "http://localhost:27182/api/v1/start" -XPOST --data '{
  "source": "cluster0",
  "destination": "cluster1"
  "includeNameSpaces": [
    {
      "database": "flowtest"
    }
  ]
}'

■ 同步指定的集合

curl "http://localhost:27182/api/v1/start" -XPOST --data '{
  "source": "cluster0",
  "destination": "cluster1",
  "includeNameSpaces": [
    {
      "database": "flowtest",
      "collections": [ "activityConfiguration", "history_task", "processConfiguration", "processDataObj",  "snapshotResource" ]
    }
  ]
}'

■ 同步时的运维操作

curl "http://localhost:27182/api/v1/progress" -XGET
curl "http://localhost:27182/api/v1/pause" -XPOST --data '{}'
curl "http://localhost:27182/api/v1/resume" -XPOST --data '{}'

五、全量同步日志1

本次全量同步的数据规模如下:

[mongos] testdb> show databases
admin     252.00 KiB
config     35.56 MiB
flowtest  624.74 GiB

同步开始阶段的重要信息如下:

{"level":"info","serverID":"bb927128","mongosyncID":"coordinator","uri":"/api/v1/start","method":"POST","body":"{\n \"source\": \"cluster0\",\n  \"destination\": \"cluster1\"\n}","clientIP":"::1","traceID":"fec8eb4b-8123-4a33-a1a5-d6cf57b431ea","time":"2024-04-18T16:47:49.511390067+08:00","message":"received request"}
{"level":"info","serverID":"bb927128","mongosyncID":"coordinator","source":"cluster0","destination":"cluster1","reversible":false,"enableUserWriteBlocking":false,"time":"2024-04-18T16:47:49.511783755+08:00","message":"Start handlercalled"}
{"level":"info","serverID":"bb927128","mongosyncID":"coordinator","sourceURI":"mongodb28:20000,mongodb29:20000,mongodb30:20000","dstURI":"mongodb31:20000,mongodb32:20000,mongodb33:20000","time":"2024-04-18T16:47:49.511812312+08:00","message":"Creating clients and connecting to clusters."}
{"level":"info","serverID":"bb927128","mongosyncID":"coordinator","clusterType":"src","operation description":"Pinging deployment at mongodb://admin:<REDACTED>@mongodb28:20000,mongodb29:20000,mongodb30:20000/?authSource=admin to establish initial connection.","attemptNumber":0,"durationSoFarSecs":0,"durationLimitSecs":10,"time":"2024-04-18T16:47:49.512143259+08:00","message":"Trying operation."}
{"level":"info","serverID":"bb927128","mongosyncID":"coordinator","clusterType":"dst","operation description":"Pinging deployment at mongodb://admin:<REDACTED>@mongodb31:20000,mongodb32:20000,mongodb33:20000/?authSource=admin to establish initial connection.","attemptNumber":0,"durationSoFarSecs":0,"durationLimitSecs":10,"time":"2024-04-18T16:47:49.530184069+08:00","message":"Trying operation."}
{"level":"info","serverID":"bb927128","mongosyncID":"coordinator","time":"2024-04-18T16:47:49.545274189+08:00","message":"Successfully initialized source and destination clients"}

全量同步完毕阶段的重要日志信息如下:

{"level":"info","serverID":"bb927128","mongosyncID":"coordinator","componentName":"Collection Copy","time":"2024-04-18T20:29:55.31864523+08:00","message":"All Collection Copy components have stopped."}
{"level":"info","serverID":"bb927128","mongosyncID":"coordinator","componentName":"Collection Copy","time":"2024-04-18T20:29:55.318660079+08:00","message":"Completed writing 6487 / 6487 partitions to destination cluster"}
{"level":"info","serverID":"bb927128","mongosyncID":"coordinator","componentName":"CHECKPOINT","totalBytes":2717579843528,"copiedBytes":2717920929608,"time":"2024-04-18T20:29:55.318684889+08:00","message":"Finished collection copy phase."}
{"level":"info","serverID":"bb927128","mongosyncID":"coordinator","componentName":"CHECKPOINT","time":"2024-04-18T20:29:55.330386515+08:00","message":"Waiting for collection copy phase to complete."}
{"level":"info","serverID":"bb927128","mongosyncID":"coordinator","componentName":"CHECKPOINT","time":"2024-04-18T20:29:55.351147335+08:00","message":"Running change event application phase."}
{"level":"info","serverID":"bb927128","mongosyncID":"coordinator","componentName":"Change Event Application","time":"2024-04-18T20:29:55.365007664+08:00","message":"Starting index checker service which runs a cycle every 60 seconds."}

以上日志可见:
620G数据,同步耗时3.5小时左右,性能比之前测试稍慢。
再次印证了mongodb本身的压缩算法较好,实际fs层面的数据大小如下:

"totalBytes":2717579843528,"copiedBytes":2717920929608,"time":"2024-04-18T20:29:55.318684889+08:00","message":"Finished collection copy phase."

六、全量同步日志2

当晚实际生产集群全量同步的数据规模如下:

flowtest            684.20 GiB
{"estimatedTotalBytes":2972595055214,"estimatedCopiedBytes":2973012240862}

实际耗时2h55m,可见同样硬件、网络环境夜间性能稍好。

七、思考

通过以上实践,显而易见,MongoDB集群同步技术使得我们后续迁移数据库变得轻而易举,实际割接时间可控制在几分钟以内。

相关实践学习
MongoDB数据库入门
MongoDB数据库入门实验。
快速掌握 MongoDB 数据库
本课程主要讲解MongoDB数据库的基本知识,包括MongoDB数据库的安装、配置、服务的启动、数据的CRUD操作函数使用、MongoDB索引的使用(唯一索引、地理索引、过期索引、全文索引等)、MapReduce操作实现、用户管理、Java对MongoDB的操作支持(基于2.x驱动与3.x驱动的完全讲解)。 通过学习此课程,读者将具备MongoDB数据库的开发能力,并且能够使用MongoDB进行项目开发。 &nbsp; 相关的阿里云产品:云数据库 MongoDB版 云数据库MongoDB版支持ReplicaSet和Sharding两种部署架构,具备安全审计,时间点备份等多项企业能力。在互联网、物联网、游戏、金融等领域被广泛采用。 云数据库MongoDB版(ApsaraDB for MongoDB)完全兼容MongoDB协议,基于飞天分布式系统和高可靠存储引擎,提供多节点高可用架构、弹性扩容、容灾、备份回滚、性能优化等解决方案。 产品详情: https://www.aliyun.com/product/mongodb
目录
相关文章
|
7月前
|
监控 NoSQL 固态存储
【MongoDB】Secondary同步慢问题
【4月更文挑战第2天】【MongoDB】Secondary同步慢问题
|
4月前
|
运维 监控 NoSQL
【MongoDB 复制集秘籍】Secondary 同步慢怎么办?深度解析与实战指南,让你的数据库飞速同步!
【8月更文挑战第24天】本文通过一个具体案例探讨了MongoDB复制集中Secondary成员同步缓慢的问题。现象表现为数据延迟增加,影响业务运行。经分析,可能的原因包括硬件资源不足、网络状况不佳、复制日志错误等。解决策略涵盖优化硬件(如增加内存、升级CPU)、调整网络配置以减少延迟以及优化MongoDB配置(例如调整`oplogSize`、启用压缩)。通过这些方法可有效提升同步效率,保证系统的稳定性和性能。
109 4
|
4月前
|
存储 NoSQL 算法
MongoDB保姆级指南(中):从副本集群、分片集群起航,探索分布式存储的趋势!
本文一起来聊聊MongoDB集群,顺带以MongoDB集群为起点,共同探讨一下分布式存储的发展趋势~
380 15
|
4月前
|
C# 开发者 Windows
全面指南:WPF无障碍设计从入门到精通——让每一个用户都能无障碍地享受你的应用,从自动化属性到焦点导航的最佳实践
【8月更文挑战第31天】为了确保Windows Presentation Foundation (WPF) 应用程序对所有用户都具备无障碍性,开发者需关注无障碍设计原则。这不仅是法律要求,更是社会责任,旨在让技术更人性化,惠及包括视障、听障及行动受限等用户群体。
95 0
|
5月前
|
分布式计算 DataWorks NoSQL
DataWorks产品使用合集之怎么离线同步MongoDB的增量数据
DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台,提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案,帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述,涵盖数据处理的各个环节。
|
4月前
|
存储 运维 NoSQL
轻松上手:逐步搭建你的高可用MongoDB集群(分片)
【8月更文挑战第13天】在数据激增的背景下,传统单机数据库难以胜任。MongoDB作为流行NoSQL数据库,采用分片技术实现水平扩展,有效处理海量数据。分片将数据分散存储,提高并发处理能力和容错性,是高可用架构基石。构建MongoDB集群需理解shard、config server和router三组件协同工作原理。通过具体实例演示集群搭建流程,包括各组件的启动及配置,确保数据高可用性和系统稳定性。合理规划与实践可构建高效稳定的MongoDB集群,满足业务需求并支持未来扩展。
134 0
|
6月前
|
NoSQL 测试技术 MongoDB
使用同步和异步方式更新插入MongoDB数据的性能对比
在这篇文章中,我将探讨如何使用同步和异步方式插入数据到MongoDB,并对两种方式的性能进行对比。并将通过Python中的 pymongo 和 motor 库分别实现同步和异步的数据插入,并进行测试和分析。
|
6月前
|
分布式计算 DataWorks NoSQL
DataWorks操作报错合集之从MongoDB同步数据到MaxCompute(ODPS)时,出现报错,该怎么解决
DataWorks是阿里云提供的一站式大数据开发与治理平台,支持数据集成、数据开发、数据服务、数据质量管理、数据安全管理等全流程数据处理。在使用DataWorks过程中,可能会遇到各种操作报错。以下是一些常见的报错情况及其可能的原因和解决方法。
DataWorks操作报错合集之从MongoDB同步数据到MaxCompute(ODPS)时,出现报错,该怎么解决
|
6月前
|
存储 负载均衡 NoSQL
MongoDB的架构设计基于三种集群模式
【6月更文挑战第5天】MongoDB的架构设计基于三种集群模式
242 3
|
7月前
|
分布式计算 DataWorks NoSQL
DataWorks产品使用合集之DataWorks 中同步 MongoDB 数据的步骤如何解决
DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台,提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案,帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述,涵盖数据处理的各个环节。
87 4
下一篇
DataWorks