分片机制

1. 数据切分

首先，基于分片切分后的数据块称为 chunk，一个分片后的集合会包含多个 chunk，每个 chunk 位于哪个分片(Shard) 则记录在 Config Server(配置服务器)上。Mongos 在操作分片集合时，会自动根据分片键找到对应的 chunk，并向该 chunk 所在的分片发起操作请求。

数据是根据分片策略来进行切分的，而分片策略则由 分片键(ShardKey)+分片算法(ShardStrategy)组成。MongoDB 支持两种分片算法：

• 范围分片：将整个取值范围划分为多个chunk，每个chunk（默认配置为64MB）包含其中一小段的数据，范围分片能很好的满足范围查询的需求，比如想查询x的值在[-30, 10]之间的所有文档，这时 Mongos 直接能将请求路由到具体的Chunk，就能查询出所有符合条件的文档。 但范围分片的缺点在于，如果 ShardKey 有明显递增（或者递减）趋势，则新插入的文档多会分布到同一个chunk，无法扩展写的能力，比如使用_id作为 ShardKey，而MongoDB自动生成的id高位是时间戳，是持续递增的。
• 哈希分片：Hash分片是根据用户的 ShardKey 先计算出hash值（64bit整型），再根据hash值按照范围分片的策略将文档分布到不同的 chunk。由于 hash值的计算是随机的，因此 Hash 分片具有很好的离散性，可以将数据随机分发到不同的 chunk 上。 Hash 分片可以充分的扩展写能力，弥补了范围分片的不足，但不能高效的服务范围查询，所有的范围查询要查询多个 chunk 才能找出满足条件的文档。

2. 保证均衡

数据是分布在不同的 chunk上的，而 chunk 则会分配到不同的分片上，那么如何保证分片上的数据(chunk) 是均衡的呢？
在真实的场景中，会存在下面两种情况：

• A. 全预分配，chunk 的数量和 shard 都是预先定义好的，比如 10个shard，存储1000个chunk，那么每个shard 分别拥有100个chunk。
  此时集群已经是均衡的状态

• B. 非预分配，这种情况则比较复杂，一般当一个 chunk 太大时会产生分裂(split)，不断分裂的结果会导致不均衡；或者动态扩容增加分片时，也会出现不均衡的状态。 这种不均衡的状态由集群均衡器进行检测，一旦发现了不均衡则执行 chunk数据的搬迁达到均衡。

MongoDB 的数据均衡器运行于 Primary Config Server(配置服务器的主节点)上，而该节点也同时会控制 Chunk 数据的搬迁流程。对于数据的不均衡是根据两个分片上的 Chunk 个数差异来判定的，阈值对应表如下：

MongoDB 的数据迁移对集群性能存在一定影响，这点无法避免，目前的规避手段只能是将均衡窗口对齐到业务闲时段。