对于数据量和请求量很大的业务场景，可以使用文档数据库服务集群版本来提升容量和性能。

集群版本包含的 3 种组件：

• mongos 节点。用户通过 mongos 节点操作数据库，mongos 会将用户的操作请求路由到底层的存储分片中，并收集结果进行合并等操作后赶回给客户端。
• config server 节点。底层是 3 副本主从架构，存储路由表、用户、集群配置等信息。对于用户来说是不感知的。
• shard server 节点。分片集群有 2 个或者多个 shard，每个 shard 都是独立的 3 副本主从架构。每个 shard server 存储具体的用户数据，执行具体的数据操作。

创建分片表

如果使用集群版本，用户可以在建表时指定片建创建分片表。后续对分片表的读写操作会根据指定的分片建路由到合适的 shard server 中。

需要注意的是，集群版本也能创建非分片表。如果用户在连接 mongos 之后没有按照分片表的方式建表，默认会创建一个非分片表，并存储在某一个 shard server 上，此时容量和性能都会受限。

选择分片策略

文档数据库服务集群常用的分片方式有范围和哈希方式。

• 范围分片

范围分片方式会按照分片键的范围将数据分成多个 chunk，每个 chunk (默认配置是 64MB) 存储一部分范围连续的数据。范围分片能够很好地满足范围查询需求，但是缺点也很明显。如果业务的写入模型有明显按照分片建递增或者递减的趋势，则写入操作很大程度上会分布再同一个 shard 上，导致无法扩展写能力。

• 哈希分片

哈希分片方式会先计算分片键的哈希值，然后再根据哈希值的取值范围进行分片，将文档分布到不同的 chunk 中。基于哈希分片能够保证数据在各个分片上的分布基本均衡。但是缺点在于如果出现范围查询，mongos 节点需要将请求广播到 shard server 上，导致查询效率会有所下降。

选择合理的分片键

分片键的选取需要保障数据分布足够离散，每个分片的存储容量均衡，并能够将数据操作均匀分发到集群中的所有分片中。

如果分片键选取不佳，可能会导致各个分片负载不均，出现 jumbo chunk 导致无法分裂等问题。而且分片键一旦确定之后，不能在运行过程中进行变更，需要按新分片键创建新表后重新导入数据。

一般选取分片键时，会考虑以下因素：

• 分片键的区分度

分片键的取值基数决定了最多能包含多少个 chunk，如果取值基数太小，则会导致 chunk 数量很低，可能会有负载不均的问题。比如按照“性别”来设置分片键就不是合理的选择，因为 “性别” 只有 “男”、“女” 2 种取值，这样最多 2 个 chunk。

• 分片键的取值分布是否均匀

如果分片键的取值存在热点，也可能导致分片负载不均。比如以 “国家” 作为片建，会由于各个国家之间人口的差异出现负载不均，人口多的国家存储量大请求多，而人口少的国家存储量小请求少。对于这种场景，可以考虑使用复合键来作为分片键，降低出现热点的概率。

• 是否会按照分片键单调写入

如果业务按照分片键递增或者递减的趋势进行读写，则可能在某一时刻请求集中在某个 chunk 上，无法发挥集群多个分片的优势。比如对于存储日志的场景，如果按照日志创建时间进行范围分片，则在某一时间内一直对同一个 chunk 进行写入。对于这种场景，可以考虑复合分片键或者哈希分片来避免这种情况。

• 查询模型是否包含分片键

在确定分片键后，需要考虑业务的查询请求中是否包含有分片键。mongos 节点会根据查询请求中的分片键将请求转发到对应的 shard server 中。如果查询请求中不包含分片键，则 mongos 节点会将请求广播到后端的所有 shard server，进行 scatter/gather 模式的查询，此时查询性能会有所下降。

创建分片表和相关注意事项

使用 mongo shell 客户端连接到 mongos 节点，创建分片表的步骤和命令如下。

1. 设置对应的 database 为分片模式。

   sh.enableSharding(<database>)
   

2. 指定分片键创建分片表。

   sh.shardCollection(<namespace>, <key>, <unique>, <options>)
   

命令中其中参数说明：

• namespace：是 . 的形式，比如 "mydb.myshardcollection"。
• key：表示分片键和分片策略，1 表示范围分片，"hashed" 表示哈希分片。比如 {"myshardKey": "hashed"}。
• unique：表示分片键是否有全局唯一性约束，true 表示唯一，对于哈希分片来说只能是 false。
• options：表示分片的参数选项，对于哈希分片来说可以指定预分配的 chunk 个数，比如 {numInitialChunks: 5}。

每个 chunk 的默认大小是 64MB, 对于哈希分片可以通过 numInitialChunks 预分配 chunk，能够有效降低写入过程中 chunk 分裂迁移带来的性能抖动。

配置 balancer 窗口

分片集群内部有 balancer 模块进行数据均衡，保证每个 shard 的 chunk 个数大体相同。Balancer 操作涉及到 chunk 迁移，因此也会占用 shard server 上的硬件资源。

用户可以通过配置 balancer 窗口来指定后台哪些时间段进行数据均衡操作，通过将均衡操作指定在业务低峰期，可以有效避免对线上业务的影响。

设置和步骤和方法如下：

1. 使用 mongo shell 连接到 mongos 节点。
2. 切换到 config 数据库（use config）。
3. 确认 balancer 开关是开启的（sh.getBalancerState()）。
4. 设置 balancer 时间窗口。

db.settings.update(
   { _id: "balancer" },
   { $set: { activeWindow : { start : "<起始时间>", stop : "<结束时间>" } } },
   { upsert: true }
)

其中 “起始时间” 和 “结束时间” 都是 HH:MM 的形式，比如 02:30。