声明：本文参考自《华为云开发者学堂》

本文适合数据库解决方案工程师（DA）、数据库交付工程师、数据库一线&二线从业者、以及对DDS感兴趣的用户，希望读者可以通过本文通过华为云数据库DDS产品深度赋能课程的学习，加强DA、交付、一线、二线对数据库产品的理解和技能提升。

本文分为4个章节展开讲解：

第1章 华为云数据库DDS产品介绍

第2章 DDS业务开发使用基础

第3章 了解DDS内核原理

第4章 快速使用分片集群

一、 华为云数据库DDS产品介绍

1. DDS 概述

首先我们要了解一下DDS的一些基础信息：

文档数据库 DDS(Document Database Service)完全兼容 MongoDB 协议，也就是正常MongoDB如何使用，DDS就如何使用 ， 在华为云高性能、高可用、高安全、可弹性伸缩的基础上，提供了一键部署，弹性扩容，容灾，备份，恢复，监控等服务能力。目前支持分片集群(Sharding)、副本集(ReplicaSet)、单节点(Single) 三种部署架构。

MongoDB的数据结构

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MongoDB存储结构

• 文档(Document):MongoDB中最基本的单元，由BSON键值对(key-value)组成。

相当于关系型数据库中的行(Row)。

• 集合(Collection):一个集合可以包含多个 文档，相当于关系型数据库中的表(Table)

• 数据库(Database):等同于关系型数据库中的数据库概念，一个数据库中可以包含多个集合。您可以在MongoDB中创建多个数据库。

2. DDS 部署形态及关键特性

2.1DDS服务部署形态-单节点(Single)

架构特点

1.超低成本，仅需支付一个节点的费用

2.支持10GB-1000GB 的数据存储;

3.较副本集/集群可用性不高:当节点故障，业务不可用;

适用场景

非核心数据存储

学习实践;

测试环境的业务;

2.2 DDS服务部署形态--副本集(Replica Set)

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上图为一个经典的三副本形态

架构特点

1. 三节点高可用架构:当主节点故障时，系统自动选出

新的主节点

2.支持10GB-3000GB 数据存储;

3. 具备扩展到5节点，7节点副本集的能力。

适用场景

有高可用需求，数据存储<3T

2.3 DDS服务部署形态--集群(sharding)

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架构特点

1. 组件构成:由mongos(路由)、config(配置)、shard(分片)三种类型的节点构成

2. Shard 分片:每个shard都是一个副本集架构，负责存储业务数据。可创建2-16个分片，每个分片10GB-2000GB。因此，集群空间范围( 2-16)*(10GB-2000GB)

3. 扩展能力:在线规格变更、在线横向扩展

适用场景

要求高可用，数据量大且未来横向扩展要求

2.4 DDS关键特性

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文档数据库 DDS 主要特性集

• 数据库类型及版本: 兼容 MongoDB 3.4/4.0 版本

• 数据安全:多种安全策略保护数据库和用户隐私，例如:VPC、子网、安全组、SSL等

• 数据高可靠:数据库存储支持三副本冗余，数据库数据可靠性高;备份数据可靠性高

• 服务高可用(同城容灾): 集群/副本集实例支持跨AZ部署，服务可用性高

• 实例访问: 多种访问方式，包括:内网IP 访问、公网IP 访问

• 实例管理: 支持实例的创建、删除、规格变更、节点扩容、磁盘扩容、重启等生命周期管理

• 实例监控: 支持监控数据库实例OS及DB引擎的关键性能指标，包括CPU/内存/存储容量使用率、1/O活动、数据库连接数等

• 弹性伸缩: 水平伸缩:增删 shard 分片(最多 16个);垂直伸缩:实例规格变更，存储空间扩容(最大n*2TB)

• 备份与恢复: 备份:自动备份、手动备份，全量备份、增量备份，备份文件的增、删、查、复制等生命周期管理。恢复:副本集支持恢复到备份保留期内任意时间点(Point-In-Time Recovery, PITR)/某个全量备份时间点，恢复到新实例/原实例。备份保存周期高达 732天

• 日志管理: 支持慢SQL日志、错误日志的查看、以及审计日志下载

• 参数配置: 可以根据监控和日志等信息，通过管理控制台对数据库实例的参数进行自定义设置，从而优化数据库。另外管理控制台对参数组提供了增、删、改、查、重置、比较、复制等一系列的参数管理的能力。

3. DDS 产品优势及应用场景

3.1 DDS 的产品优势

MongoDB

• 100%兼容 MongoDB

• 具备无需业务改造，直接迁移上云的能力

• 支持社区3.4/4.0版本

3种架构

• 集群、副本集、单节点

• 集群:nTB存储、在线扩容

• 副本集:2TB存储

• 单节点:高性价比

高可用

• 架构高可用、跨AZ 部署

• 支持副本集，Shard高可用架构(集群)

• 副本集多节点(三、五、七)

• 集群、副本集支持跨AZ部署

高可靠

• 自动/手动备份，数据恢复

• 每天自动备份，保留732天

• 手动备份，永久保存

• 备份恢复

高安全

• 具备多层安全防护

• 网络:VPC网络隔离

• 传输:SSL安全连接

• 访问:安全组出、入限制

管理、监控

• 可视化监控:CPU、内存、10、网络等

• 实例一键扩容、规格变更

• 错误日志、慢日志管理

• 参数组配置

3.2 DDS 应用场景

灵活多变的业务场景

DDS采用No-Schema的方式，避免变更表结构的痛苦，非常适用于初创型的业务需求。

游戏应用

作为游戏服务器的数据库存储用户信息，用户的游戏装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储，方便进行查询与更新。

视频直播

存储用户信息，礼物信息等

3.3 DDS 使用场景举例：业务弹性扩展，数据结构灵活

游戏行业业务和数据特点

1.用户信息和交易数据存储在MySQL中。

2.角色装备数据及游戏的过程日志存储在 DDS 中

3.游戏业务变化频繁，对于数据表需要做结果变更DDS修改表结构对业务无影响。

客户痛点(私有云部署)

1.资源不具备弹性伸缩，需要停服然后手工操作，风险极高。

2.没有数据库的故障自动切换机制或能力不足，主实例故障，修改应用配置，停服时间长。

3.很少设置专职 DBA 岗位，遇见数据回档场景，很难满足运营的诉求。

4.游戏玩法变化快，数据模型灵活变化

华为云数据库的解决方案

1.高性能

RDS MySQL和DDS性能超越阿里云。

2.弹性伸缩

RDS和DDS支持磁盘的弹性扩容，对业务无影响。

3.一键回档(游戏业务数据诉求)

RDS和DDS支持表级和实例别任意时间点的回档。

4. 快读开服

RDS和DDS，可使用备份创建新实例，实现快速开服。

5.故障切换

RDS 和 DDS 主备故障秒级别切换，对业务透明，应用配置无需改动。

4. DDS 管理控制台及运维指南

DDS 服务首页

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DDS 实例创建-1

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DDS 实例创建-2

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DDS 实例详情

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二、 DDS业务开发使用基础

1. DDS 高可用连接方式

分片集群高可用址：

mongodb://wuser;****@192.168.0.204:8635.192.168.0.94:8635/test?authSource=admin

多个mongosIP配置在客户端Driver进行负载均衡

单个mongos故障，其他mongos正常运行

副本集和分片集群实例连接失败场景:

• 网络端口不通，安全组，跨 vpc

• 是否开启SSL安全连接

• 连接参数错误，用户名、密码错误

• DDS实例连接占满，无法创建新连接

• DDS实例内存、CPU过高

• 更多详情参考官方指南:https://support.huaweicloud.com/dds fa/dds_faq_0218.html

2. DDS 用户认证及创建

2.1用户认证用户，角色，权限，对象 模型 ---- 基于admin库创建并管理用户角色用户:userA，userB，userC，角色:role1，role2，role3 权限:userAdmin，readWrite.…

对象:db，collection(action)

查看当前用户及角色: use admin

db.runCommand({rolesinfo: 1});db.runCommand({ userslnfo: 1} );举例几个常用用户角色: 管理用户及角色账号:userAdminAnyDatabasedb.createUser({user:"user_admin,pwd:"YourPwd_234",roles:[{role:"userAdminAnyDatabase",db:"admin")管理数据库账号:dbAdminAnyDatabasedb.createUser(fuser:"dbadmin"pwd:"YourPwd 234"roles:[{role:"dbAdminAnyDatabase",db:"admin"}l})·指定库的管理账号:dbAdmindb.createUser({user:"db_admin_db1",pwd:"YourPwd_234",roles:[{role:"dbAdmin",db:"db1"}I})全库的只读账号:readAnyDatabasedb.createUser({user:"db_read",pwd:"YourPwd_234",roles:{role: "readAnyDatabase",db:"admin"}})·指定库的读写账号:readWritedb.createUser({user:"db_rw_db2",pwd:"YourPwd_234",roles:[{role:"readWrite",db:"db2"}l})

2.2创建权限用户

管理用户登录后可管理库表不可读写数据

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只读用户登录后可读不可写

[图片上传失败...(image-619d3b-1656914855285)]

3. DDS 用连接参数读写分离

3.1 读写分离场景的选择

• 生产环境的高可靠运转，核心组件高可用，提高系统整体可用性及服务质量

• 结合节点部署形态理解 :

•https://supporthuaweicloud.com/bestpractice-dds/dds_0003.html

• 读写分离的使用场景

• 怎么选择读参数 Read Preferenceprimary(只主)只从 primary节点读数据，这个是默认设置primaryPreferred(先主后从)优先从primary读取，primary不可服务，从 secondary读 secondary(只从)只从scondary节点读数据secondaryPreferred (先从后主)优先从secondary读取，没有secondary成员时，从primary读取 nearest(就近)根据网络距离就近读取，根据客户端与服务端的PingTime实现

3.2 读写分离配置使用举例

读写分离配置使用举例:

可以通过uri连接参数配置，也可以再单次查询操作的时候配置读取偏好 mongodb://db_rw_db2:YourPwd_234@IP1:port1,IP2:port2/db2?

authSource=admin&replicaSet=replica&readPreference=secondaryPreferred

replica:PRIMARY> db.coll1.find().readPref("secondary");

2021-12-29T11:56:09.435+0000 I NETWORK [js] Successfully connected to 192.168.2

"id":0bjectId("61cc2b7270efbd76daa54891"),"age": 13 }

id" ObjectId("61cc2b7970efbd76daa54892")，"age": 14 }

4. DDS 写策略配置

一致性和可用性的一场较量----- 可调一致性参数

• 写入策略writeConcern参数使用及默认值

·db.collection.insert({x:1}，{writeConcern:{w:1}})

·mongodb://db_rw_db2:YourPwd 234@IP1:port1P2:port2/db2?

authSource=admin&replicaSet=replica&w=majority&wtimeoutMS=5000

• 分区容错不可避免

• 业务数据一致性:实时一致性，最终一致性{w:n} {w:“majority"}w默认是1

• 系统服务可用性:读写操作的延迟容忍度多节点数据同步依赖oplog复制到备节点

• 业务特征来平衡选择以上参数取值

写操作策略再连接参数中指定

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写操作策略再单次操作参数中指定

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三、 了解DDS内核原理

1. DDS 服务部署模型概述

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架构特点

1.高可用服务方式，自动故障转移，读写分离场景

2.支持10GB-3000GB 数据存储;

3.具备扩展到5节点，7节点副本集的能力。

适用场景

有高可用需求，数据存储<3T

2. DDS心跳及选举

2.1 DDS心跳及选举

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• 副本集内，节点之间

• 默认情况，间隔 2s

• 10s未收到主节点响应主动选举

• 实现自动故障转移

胜选:

数据相对最新的节点获得大多数节点选票

2.2 DDS自动故障转移

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副本集节点角色:

• Primary

• Secondary

• Hidden

• Arbiter

故障转移

• Primary发生异常(节点心跳未正常)

• Secondary发起选举，主动接管

• Driver连接副本集正常业务读写

2.3 DDS副本集管理

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副本集管理:

• 副本集配置初始化rs.initiate()

• 副本集添加成员 rs.add()

• 副本集删除成员rs.remove()

• 副本集配置查看rs.config()副本集配置重置rs.reconfig()

• 副本集状态查看rs.status()

3. DDS数据同步和复制

3.1 DDS数据同步

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多个副本集内数据同步:

• 副本集内，一个Primary，多个Secondary

• 备节点可以承载读取能力

• 备节点选择同步源:主节点or其他比自己数据更新的节点

• 允许链式复制，减缓主节点压力

• 数据通过操作记录重放在备节点

• 随着数据复制推移备节点最新操作时间戳

3.2 DDS数据同步详解

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复制数据关键技术点:

• 主节点写入数据后，记录oplog

• 备节点拉取oplog√备节点应用oplog

• voplog是固定大小的集合，自然序写入，无索引

• 多线程并行应用oplog:

• 一个线程内部操作串行执行

• 一个集合的oplog会被一个线程处理

• 不同集合的oplog会被分配到不同线程处理

• 更新数据库状态，更新最新时间戳

3.3 DDS数据同步注意事项

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关于复制的注意事项:

• 副本集内oplogsize固定，写入数据会淘汰旧的oplog数据

• 空载业务的数据库实例，通过noop特殊操作推移

• noop操作每次间隔10s写入oplog，少于10s则不写入

• 业务过载，写入速度过快导致复制脱节

• 可以通过write Concern确保写入多数节点

• 可以指定读写分离readPreference

4. DDS 查询计划和其他机制

4.1 DDS查询计划及索引建议

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索引类型:

• 单字段索引

• 组合字段索引

{userid: 1,score:-1}

• 嵌套字段索引

{“addr.zip”}

• 地理位置索引

2dsphere indexes

• 文本索引

• hash索引

索引属性:

• 唯一索引

• 部分索引

• 稀疏索引

• TTL索引(Time to Live)

通过查询计划诊断查询效果:

• explain计划分析:返回文档、扫描文档、是否覆盖索引、是否内存排序

• queryPlanCache查看查询计划方案缓存情况

4.2 DDS订阅数据变更场景

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订阅数据变更:

• 通过watch对于一个集合的数据变更进行监听

• 通过cursor的next持续返回该集合的数据变更

• full_document='updateLookup’返回update全文档

• db.bar.watch(0.{“resumeAfter”:<_id>})从断点恢复

• readConcern=true

• 断点时间可恢复，同理与oplog可用窗口

Change Stream限制:

• 部分DDL操作不支持

• fullDocument返回的update全文可能被后续操作更改的

• 全量信息(在频繁快速更改前提下)

• change stream返回体限制16M，则原始数据修改需要更小

4.3 DDS其他机制注意事项

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文档&集合建议:

• JSON数据模型(对象模型内聚数据关联)

• 文档Size限制16MB

• 一个集合中不建议存储过量数据

• 有效使用固定集合(size，max)

• 删除数据库快速释放内存

• 集合总体数量过多导致内存占用过高

四、 快速使用分片集群

1.DDS服务部署模型概述

DDS服务集部署形态

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架构特点

1.组件构成:由mongos(路由)、config(配置)、shard(分片)三种类型的节点构成

2.Shard 分片:每个shard 都是一个副本集架构，负责存

储业务数据。可创建 2-32个分片，每个分片10GB-2000GB。因此，集群空间范围(2-32)*(10GB-2000GB)

3. 扩展能力:在线规格变更、在线横向扩展

适用场景

要求高可用，数据量大且未来横向扩展要求

2. DDS分片集群基本使用

2.1 DDS选择集群规模

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• 分片集群部署方式，水平分表，横向扩展存储和读写能力

• 2个mongos以上，路由模块提供高可用的接入

• 2个shard以上，具备分片扩展能力

• 一个shard内部以副本集方式服务，具备副本集所有属性

• 用户数据库默认创建非分片，需要指定分库及分表方式

2.2 DDS选择片键关联索引

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分片键建议

类似索引选择，取值选择性强的字段、可以是组合字段索引取值单个关联文档过多，容易导致Jumbo chunk确保查询包含shard key，避免scatter-gather查询片键类型区分HashedRange

sh.shardCollection("database.collection"{<field>:"hashed"})>sh.shardCollection("database.collection",{<shard key>})

分片键举例:海量设备日志类型数据

2.3 DDS 预置chunk及其他建议

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• 预置chunk能够最有效降低均衡带来的性能消耗

• chunksize默认64MB、数据聚集的逻辑单位

• shard key优选，避免Jumbo chunk

• shard key 取值不超过 512 Bytes

• db.colname.getShardDistribution()#可以查看数据分布

• scatter-gather查询产生mongos输入网卡流量过高

• hash分片方式，创建集合指定预置初始chunks数量

mongos> sh.enableSharding("<database>") mongos> use admin

mongos>db.runCommand({shardcollection:“<database>.<collection>”,key:{“keyname”:“hashed”), numinitialChunks: 1000})

• range分片方式，通过采用分裂点初始化chunks数量

mongos>db.adminCommand({split:"test.coll2middle:{username:1900}})(多次寻找合适切分点，建议采用DRS完整迁移功能)

3. DDS config 及管理操作

3.1DDS config server 及元数据

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• config database # mongos> use config

• config.shards #db.shards.find()

• config.databases #db.databases.find()

• config.collections #分片集合

• config.chunks #所有chunks的记录

• config.settings #shard cluster配置信息

• mongos>db.settings.find()

("id" : "chunksize”, "value": NumberLong(64)}

{"id" : "balancer", "stopped": false )

• config server 存储整个分片集群元数据

• 以副本集为单位、高可用部署方式

3.2 DDS 集群管理及最佳实践

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• 添加分片

db.runCommand({addShard:"repl0/mongodb3examplenet:27327"})

• 删除分片 removeShard 会影响chunks的重新分配、运行时间过长

• 查看均衡

mongos>sh.getBalancerState()#查看是否开启均衡

mongos>sh.isBalancerRunning0 #查看是否正在均衡迁移chunk

• 备份时停止、开启均衡sh.stopBalancer()

sh.setBalancerState(true)

• 刷新路由信息

db.adminCommand({flushRouterConfig:"<db.collection>"}) db.adminCommand({ flushRouterConfig: "<db>" } )

db.adminCommand( { flushRouterConfig: 1 })

4.DDS分裂和均衡的基本原理

4.1 DDS分裂基本原理

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• 分裂命令

sh.splitFind("records.people"{"zipcode":"63109"})

匹配 zipcode:63109的chunk，分裂为2个或多个chunk sh.splitAt( “records.people”,{ “zipcode”: “63109”))#以zipcode:63109为分裂点，分裂为2个 chunk

• 分裂基本过程

sharding.autoSplit自动分裂默认开启

插入、更新、删除数据时，mongos判断chunk是否超过阈值，触发chunk分裂

chunk分裂是逻辑动作，基于元数据进行标记数据边界左开右闭[)

chunk内数据shard key是相同的一个值，则无法分裂形成Jumbo chunk

4.2 DDS均衡基本原理

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• 迁移命令

db.adminCommand{moveChunk:<namespace>

find : <query>.

to: <string>,    

_secondaryThrottle<boolean>，

writeConcern:<document>,

• 迁移命令

db.adminCommand{moveChunk:<namespace>

find : <query>.

to: <string>,

_secondaryThrottle<boolean>，

writeConcern:<document>,

_waitForDelete<boolean>})

• 迁移基本过程

• 由config server 通知发送方shard，并指定迁移chunk任务(一时迁移一个chunk)

• 发送方shard 通知接收方shard主动分批次拷贝数据、增量应用到接收方

• 发送方判断chunk数据迁移完毕后进入临界区，写入操作挂起直到退出临界区

• 接收方最后拷贝chunk 最后一次增量数据完成commit，完成后接受方退出临界区

• 接收方最后进行异步删除本地chunk(孤儿chunk)

• 均衡窗口

use config

db.settings.update({id:"balancer}.{$set:

{activeWindow:{start:“02:00stop:"06:00"}}} {upsert: true })