分片数据存储：Chunk存储

Chunk（块） 是 MongoDB 分片集群的一个核心概念，其本质上就是由一组 Document 组成的逻辑数据单元。每个 Chunk 包含一定范围片键的数据，互不相交且并集为全部数据。

分片集群不会记录每条数据在哪个分片上，而是记录 Chunk 在哪个分片上，以及这个 Chunk 包含哪些分片键数据。

如上图，假设集合的shardKey x（以范围分片为例，哈希分片类似），写入该集合的文档根据其x的取值范围，会被分散到chunk1到chunk4中，每个chunk只包含特定范围的数据（比如chunk2就只包含x的取值在[-75, 25)范围内的文档），同一份chunk的文档只会存储在一个shard上，一个shard可能包含多个chunk，chunk会触发迁移，但具体存储在哪个shard，由记录在config server中的路由信息决定。

Chunk分裂

默认情况下，一个 Chunk 的最大值默认为 64MB（可调整，取值范围为 1~1024 MB。如无特殊需求，建议保持默认值），进行数据插入、更新、删除时，如果此时 Mongos 感知到了目标 Chunk 的大小或者其中的数据量超过上限，则会触发 Chunk 分裂。

Chunk迁移

数据的增长会让 Chunk 分裂得越来越多。这个时候，各个分片上的 Chunk 数量可能会不平衡。Mongos 中的 均衡器(Balancer) 组件就会执行自动平衡，尝试使各个 Shard 上 Chunk 的数量保持均衡，这个过程就是 再平衡（Rebalance）。默认情况下，数据库和集合的 Rebalance 是开启的。

如下图所示，随着数据插入，导致 Chunk 分裂，让 AB 两个分片有 3 个 Chunk，C 分片只有一个，这个时候就会把 B 分配的迁移一个到 C 分片实现集群数据均衡。

Balancer 是 MongoDB 的一个运行在 Config Server 的 Primary 节点上(自 MongoDB 3.4 版本起)的后台进程，它监控每个分片上 Chunk 数量，并在某个分片上 Chunk 数量达到阈值进行迁移。

balancer通过特定规则来筛选出来需要进行迁移的chunk，这些规则具体是什么呢？当前，mongoDB会对以下三种类型的chunk进行迁移（优先级由高到底）：

1. chunk属于正在进行排水（即draining，一般出现在shard删除，move primary等情况下，表示该chunk需要尽快被删除）的shard

2. chunk是否违反了zones的约束

3. 如果不属于以上两种情况，则通过计算各个shard之间的chunks数量进行负载均衡，原则上balancer会让各个shard在满足zones约束的条件下尽可能均衡

选定了需要迁移的chunk后，balancer会选择当前shards中chunks数最少的一个作为迁移的目标。

Chunk 只会分裂，不会合并，即使 chunkSize 的值变大。

Rebalance 操作是比较耗费系统资源的，我们可以通过在业务低峰期执行：预分片或者设置 Rebalance 时间窗等方式来减少其对 MongoDB 正常使用所带来的影响。

Chunk迁移原理

chunk迁移操作通过moveChunk命令发起，moveChunk命令即可以被balancer自动调用（balancer每隔10s扫描哪些chunk需要被迁移），也支持用户主动发起。

迁移chunk的整个过程实际上就是一次两个shard进行数据交换的过程，发送chunk的一方称为发送方（donorShard），接收chunk的一方称为接收方（recipientShard）。发送方和接收方通过一系列精心设计的步骤来实现chunk的迁移。

完成一次chunk迁移需要进行以下8个步骤：

1. 发送方发起迁移: configsvr向发送方请求进行指定chunk的迁移任务（同一时刻只能执行一个chunk迁移）。如果此时发现已有一个相同的chunk的迁移任务，跳过此次迁移，否则会新发起一个迁移任务。
2. 接收方发起chunk拷贝: 发送方进行迁移参数的校验，校验通过后，向接收方发送recvChunkStart命令，接收方进行一些传送文档数据的初始化工作后，会不断重复地向发送方发送migrateClone命令批量拉取chunk中的文档并将拉取的文档进行批量插入，即进行文档的全量拷贝。
3. 接收方同时拉取增量修改: 文档全量拷贝完成后，接收方通过不断重复发送transferMods命令拉取chunk的增量修改（包括插入、更新、删除），并将其应用到自身。
4. 发送方等待接收方chunk拷贝完成: 发送方不断向接收方发送 recvChunkStatus命令查询文档存量数据，以及增量同步是否完成或超时，当增量同步完成时，表示此时接受方已进入“steady”状态，可以进行接下来的流程。
5. 发送方进入临界区: 一旦当接收方的文档数据同步完成，发送方就会进入临界区(critical section)，此时发送方接下来的操作不可被打断，并且所有发送方的写操作将被挂起，直到发送方退出临界区。
6. 接收方执行commit: 发送方进入临界区后，接下来会同步地调用recvChunkCommit命令给接收方，接收方再一次进行chunk文档的增量同步，同步完成后，向接收方返回同步完成的结果，接收方退出临界区，将挂起的写请求进行重定向。
7. configsvr执行commit: 接收方收到同步完成的结果后，向configsvr发送configsvrCommitChunkMigration命令，表示迁移完成。（configsvrCommitChunkMigration命令返回前，发送方的读操作会被挂起）
8. 当chunk迁移完成后，发送方还需要清理残留的chunk，这种chunk称之为孤儿chunk，孤儿chunk中的文档称为孤儿文档。一般情况孤儿chunk的删除是异步执行的（迁移完成后15分钟），每次删除128个文档，每次间隔20ms；但也可以指定waitForDelete在迁移流程中同步对孤儿chunk进行删除。 实际删除孤儿chunk前，需要判断该chunk是否能被删除

Chunk迁移的影响

性能影响

chunk迁移操作其实和普通的读写操作并无差别，虽然在迁移过程中MongoDB通过读写操作批量化一定程度上减轻了迁移的开销，但由于迁移操作是chunk级别的并发，且存在大量密集的写入和删除操作，如果恰好遇到业务高峰或累积了大量chunk需要迁移，对于性能还是有不小的影响。

MongoDB执行完一次chunk迁移，如果在之后不久刚好触发孤儿chunk的延迟删除，删除操作导致了多个次要节点的cache升高，由于节点规格较小，cache很快就超过20%，此时WT引擎会优先进行cahce evict操作进行内存释放，频繁的内存释放操作阻塞了读写，最终导致该secondary节点出现了大量慢查询。

孤儿文档的影响

一般情况下，发送方的孤儿文档会在chunk迁移后立即或延迟删除（根据waitForDelete参数来决决定），但如果chunk迁移发生了异常，以及异步删除孤儿文档有延迟，则有可能在发送方和接收方产生孤儿文档。如果用户一直是通过mongos进行分片集合的读写，那孤儿文档并不会对读写造成实际的影响。但如果用户通过直连分片集群*（当然了，这样的行为并不推荐）的shard进行读写，就会有可能发现同一个文档存在于多个shard上，出现读写不一致的现象**。

如何避免迁移

如下几点措施可以在一定程度上规避chunk自动迁移对业务的影响：

1. 指定只在特定时间点可以进行chunk迁移（或者关闭balancer），避开业务高峰期

2. 设置合理的分片建，保证chunk分布均匀，减少chunk迁移操作

3. 预分片，减少chunk的迁移