MongoDB有三大核心优势：【灵活模式】+【高可用性】+【可扩展性】，通过JSON文档来实现灵活模式，通过复制集（replica set）保证高可用，通过sharded cluster来保证可扩展性。下面我们就来详细说一下mongodb sharded cluster。
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为什么需要shard cluster？
当MondoDB复制集遇到下面的业务场景时，就需要考虑使用sharded Cluster：- 存储容量需求超过单机的磁盘容量
- 读写能力受单机限制（读能力也可以在复制集里加 secondary 节点来扩展），可能是 CPU、内存或者网卡等资源遭遇瓶颈，导致读写能力无法扩展。
sharded Cluster使得集合的数据分散到多个shard（复制集或者单个mongodb节点）存储，使得mongodb具备了横向扩展的能力。如下图：
Shard
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具体的mongodb sharded cluster的架构如下图：
mongodb sharded cluster.png
- [shard] : 每个shard是已经分片的数据的子集。从3.6版本开始，每个shard必须部署成复制集（replica set，不能是单个mongodb节点）。
- [mongos-router] : mongos是一个查询路由器的角色, 提供了mongo client访问sharded cluster的接口，为了支持高可用性，可以部署多个mongos，常见的是一台应用服务器上部署一个mongos，这样可以减少client到router之间的网络延时。
- [config servers] : config server存储了cluster的元数据以及配置数据，从3.4版本开始config server也必须部署为复制集（replica set）。
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数据分布策略
Sharded cluster支持将单个集合的数据分散存储在多个shard上，用户可以指定根据集合内文档的某个字段即shard key来分布数据，目前主要支持2种数据分布的策略，范围分片（Range based sharding）或hash分片（Hash based sharding）。-
范围分片：能够很好的支持基于shard key的范围查询。
范围分片
如上图所示使用x字段进行范围分片，将整个取值范围划分为多个chunk，每个chunk（通常配置为64M，一个chunk只会存在于一个shard上，每个chunk的配置信息保存在config server中，当查询或者保存的时候，mongos会根据shard key的计算出应该到那个shard上查询或者保存数据。）包含一小段数据。
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hash分片：通常能够将写入均衡的分布到各个shard。
hash分片是根据shard key计算hash 值（64bit整型），根据hash值按照【范围分片】的策略将文档分布到不同的chunk。
hash分片
Hash分片与范围分片互补，能将文档随机的分散到各个chunk，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，所有的范围查询要分发到后端所有的Shard才能找出满足条件的文档。
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选择shard key时要注意下面几个问题：
- shard key取值范围太小，比较GPS位置的表中车牌号作为shard key会导致分片的效果不佳，因为车牌号范围太小，不够分散。
- shard key 某个值的文档特别多，这样导致单个 chunk 特别大（即jumbo chunk），会影响chunk 迁移及负载均衡。就如第一个问题中所说的使用车票号作为shard key进行范围分片，就会导致单个chunk特别大，同一个 车牌号对应的数据无法进一步细分，只能分散到同一个 chunk，会造成 jumbo chunk
- 根据非 shard key 进行查询、更新操作都会变成 scatter-gather 查询，影响效率。因此要使用业务中常用的查询field作为shard key。
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