如何使用容器实现生产级别的MongoDB sharding集群的一键交付

Posted 2021-05-01 云技术实践

作者介绍

魏世江
希云联合创始人、CTO，负责基于Docker的自动化服务管理平台的后端研发工作。擅长Docker相关技术、PasS平台架构及企业自动化运维系统的设计及开发。创业之前在新浪SAE平台任技术经理，从09年SAE立项至13年下半年的四年多时间里，一直负责SAEPasS平台各种基于Web的服务管理系统的设计及开发，在DevOps方面积累了丰富的经验。Docker引擎代码贡献者，在Docker开源项目中代码贡献量全球排名50名左右。

开篇

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。

什么是Mongo sharding集群

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：

集群编排规划

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

拓扑图

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

首先准备mongo镜像

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。

部署的顺序是：configdb -> mongos -> mongo-replicaset/mongo-slices -> mongo-express

部署mongo configdb

准备configdb的配置文件

# cat mongo-config.confsystemLog:
   verbosity: 0operationProfiling:
   slowOpThresholdMs: 3000processManagement:
   fork: falsestorage:
   dbPath: /data/db
   journal:
      enabled: true
   engine: wiredTiger

replication:
   replSetName: {{.ReplSetName}}

sharding:
   clusterRole: configsvr

net:
   port: 27019

准备 configdb集群的初始化js脚本

# 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()

开始编排configdb服务

第一步 创建模版

第二步 选择mongo镜像，指定cmd

第三步 设置容器参数，关联配置文件

第四步 健康检查策略

第五步 设置部署策略，默认部署容器数量

初始化configdb为replicaset集群

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

第一步 选择mongo镜像，指定cmd

第二步 设置容器参数，关联js脚本

第三步 设置部署策略，优先级数字设为11(configdb优先级10)

至此，configdb的编排算是完成了。我们接下来编排mongos服务

准备mongos配置文件

# cat mongos.confreplication:
   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

编排mongos模版

第一步 选择镜像，指定cmd参数

注意cmd里执行的是mongos

第二步 设置容器参数，关联mongos配置

第三步 健康检查

第四步 设置部署策略，注意优先级

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

准备shard节点的配置文件

cat mongo-shard.conf
systemLog:
   verbosity: 0operationProfiling:
   slowOpThresholdMs: 3000processManagement:
   fork: falsestorage:
   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

编排mongo shard服务

第一步 添加mongo镜像，指定cmd参数

第二步 设置参数，关联配置

第三步 健康检查

第四步 设置部署

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

初始化sharding集群

#!/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$i.js <<EOF
config = {
  _id : "RS$i",
  members : [
  $RS_NODES_CONFIG
  ]
}

rs.initiate(config)
rs.status()
EOF

  ## connect to 0.mongo/3.mongo...
  begin_mongo=$bn.mongo.{{.Instance.Name}}.csphere.local
  mongo $begin_mongo /tmp/RS$i.js
  sleep 3
  j=0
  while [ $j -lt 10 ]; do
    mongo $begin_mongo --eval "rs.status()" | grep PRIMARY && break
    j=$(($j + 1))
    sleep 2
  done
  if [ $j -eq 10 ]; then
    echo RS$i initianized failed
    exit 1
  fi
  echo RS$i initinized ok

  echo begin to add RS$i to sharding ...
  mongo --eval "sh.addShard(\"RS${i}/$RS_NODES\")" 1.mongos.{{.Instance.Name}}.csphere.local
done

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

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