在MongoDB（版本 3.2.9）中，數據的分發是指將collection的數據拆分成塊（chunk），分佈到不同的分片（shard）上，數據分發主要有2種方式：基於數據塊（chunk）數量的均衡分發和基於片鍵範圍（range）的定向分發。MongoDB內置均衡器（balancer），用於拆分塊和 ...
在MongoDB（版本 3.2.9）中，數據的分發是指將collection的數據拆分成塊（chunk），分佈到不同的分片（shard）上，數據分發主要有2種方式：基於數據塊（chunk）數量的均衡分發和基於片鍵範圍（range）的定向分發。MongoDB內置均衡器（balancer），用於拆分塊和移動塊，自動實現數據塊在不同shard上的均勻分佈。balancer只保證每個shard上的chunk數量大致相同，不保證每個shard上的doc數量大致相同。
一，數據按照chunk數量進行均衡分發
均衡分發是MongoDB自動實現的，使資料庫架構對Application透明，簡化系統的管理，使得向分片集群中增減分片變得容易。均衡分發是由MongoDB內置均衡器（balancer）來實現的，Balancer按照collection的索引欄位來進行數據分發，該欄位叫做片鍵（sharded key）。片鍵一般有三種類型：升序片鍵，隨機片鍵和基於分組的片鍵。
塊（chunk）是由多個doc組成的一個分組，在某個索引欄位（片鍵）上是連續的，每個chunk的片鍵是有一定範圍的。塊的預設大小是64MB。有些chunk會非常大，包含的doc數量非常多，但是，在MongoDB看來，仍然是一個chunk，和沒有任何doc的空chunk沒有區別。均衡分發保證每個shard的chunk數量是大致相同的。因此，片鍵的選擇直接影響分片的好壞。
例如：一個MongoDB分片集群有3個shard，分別是shard1，shar2，shard3。片鍵的最小值是：$MinKey，最大值是：$MaxKey。包含端值$MinKey的chunk是最小塊，包含端值$MaxKey的chunk是最大塊。
1，升序片鍵
升序片鍵類似date欄位或者_id欄位，是一種隨著時間穩定增長的欄位。假如分片的欄位是_id欄位，集合foo中存在10個doc，每個shard中存在一個數據塊，分別是：chunk1：$MinKey-3，chunk2:4-8，chunk3：9-$MaxKey。
使用升序片鍵的劣勢是：每次插入一個新的doc，都會插入到最大塊中，這會導致所有的寫請求都會被路由到同一個分片，導致最大塊不斷增長，不斷被拆分，然後不斷被移動到其他分片中，導致數據的寫入不均衡，塊移動會額外增加Disk的寫數量。使用升序片鍵的優勢是：按照片鍵進行範圍讀時，性能高。
2，隨機片鍵
隨機片鍵是指片鍵的值不是固定增長，而是一些沒有規律的鍵值。由於寫入數據是隨機分發的，各分片增長的速度大致相同，減少了chunk 遷移的次數。使用隨機分片的弊端是：寫入的位置是隨機的，如果使用Hash Index來產生隨機值，那麼範圍查詢的速度會很慢。
3，基於分組的片鍵
基於分組的片鍵是兩欄位的複合片鍵，第一個欄位用於分組，該欄位的勢最好是比較低的，勢是在同一欄位中不同值（distinct value）的數量或所占的比例；第二個欄位用於自增，該欄位最好是自增欄位。這種片鍵策略是最好的，能夠實現多熱點數據的讀寫。
單個mongod 在處理升序寫請求時是最有效的，數據只需要寫入到集合的末尾。基於分組的片鍵，將數量不多的分組分佈在分片集群中，每個shard只有少量的chunk，這樣能夠將數據的寫操作分佈在分片集群中的每個shard上，在單個shard上，以升序方式讀寫數據。一個shard上的分組太多，寫請求就相當於隨機寫了，反而不好。
二，按照片鍵範圍進行定向分發
如果希望特定範圍的chunk被分發到特定的分片中，可以為分片添加tag，然後為tag指定相應的片鍵範圍，這樣，如果一個doc屬於tag的片鍵範圍，就會被定向到特定的shard中。
1，為shard指定tag
sh.addShardTag("shar1","shard_tag1");
sh.addShardTag("shar2","shard_tag2");
sh.addShardTag("shar3","shard_tag2");
2，為tag指定片鍵範圍
sh.addTagRange( "db_name.collection_name", {field:"min_value"}, {field:"max_value"}, "shard_tag" )
每個shard的tag可以使用任意數量的tag，MongoDB的均衡器在移動塊時，會將特定片鍵範圍的chunk移動到特定的shard上。
三，手動進行數據的分發
MongoDB內置均衡器（balancer），自動實現數據塊的拆分和移動，有時，可以關閉balancer，使用moveChunk命令手動移動數據塊。
1，關閉balancer
連接到一個mongos，更新config.setting命名空間
use config
db.setting.update({"_id":"balancer"},{"enabled":false},true)
--or
sh.setBalancerState(false);
2，拆分塊
拆分塊是指新增一個邊界點，將一個chunk在邊界點處拆分成兩個chunk。在MongoDB中，將片鍵從小到大排序，邊界值屬於右邊的chunk。
sh.splitAt("db_name.collection_name",{sharded_filed:"new_boundary_value"})
3，移動塊
MongoDB將包含指定文檔的chunk移動到指定的shard上，必須使用片鍵來查找所要一定的chunk。
sh.moveChunk("db_name.collection_name",{sharded_filed:"value_in_chunk"},"new_shard_name")
4，啟用balancer
sh.setBalancerState(true)
5，刷新mongos的緩存
在Application layer 和數據存儲之間，存在一個Query Router，即mongos，mongos會在第一次啟動或分片的元數據被更新之後，從config server 同步配置數據，並緩存在mongos中。有時，mongos無法從config server上及時同步最新的配置信息，導致無法路由到相應的chunk，不能返回正確的數據，可以使用flushRouterConfig 命令手動刷新mongos的緩存
db.adminCommand({"flushRouterConfig":1})
參考文檔：
