1. MongoDB 分布式集群简介
MongoDB是一款开源的非关系型数据库，经过多年的发展，其功能和性能已得到了很大的提升。 MongoDB采用了分布式集群的方式来实现高可用性和可扩展性。 对于企业级应用程序，采用分布式集群架构是一种可靠的方式，通过横向扩展可提高读写性能和数据安全性， MongoDB正是针对这些需求而生的。下面从几个方面来介绍 MongoDB 分布式集群。
1.1 分片集群的组成与特点
分片集群由以下组成部分：
分片片键：决定将文档存储到哪个片节点上；
分片节点：数据存储实例，ShardCluster支撑分片节点的功能；
路由节点：ShardRouter负责调度数据访问请求，决定到哪个分片节点上操作数据，负责查询分片集群的元数据，提供给客户端使用；
配置服务器：存储分片集群的全局元数据信息，为分片集群的正常运行发挥作用。
下面是一个分片集群的基本图示：
普通集群（单Mongos - 多Mongod)
在分片集群中，不同类型的节点运行着不同的服务，它们通过一种数据路由的方式合作，将数据尽可能均匀地存储在不同的分片节点上。
1.2 配置 MongoDB 分片集群
搭建一个 MongoDB 分布式集群，需要依次完成以下步骤：
部署 MongoDB 实例；
部署 Sharding Cluster 服务；
将 MongoDB 实例加入到 Sharding Cluster 中。
1.3 MongoDB 分片的范围
MongoDB利用分片键来决定文档被存储在哪个分片节点的数据库中，不同的分片键会生成不同的分片，一般分片键有三种：
范围型分片：将文档按顺序存储到不同的分片中，例如按时间划分。
Hash分片：将分片键通过Hash算法，将不同的分片均匀分散，将文档随机存储到不同的分片节点中，实现数据平衡。
Composite分片：使用多个字段做分片键。
2. MongoDB 分布式集群的常用性能调优
2.1 垃圾回收机制
垃圾回收机制是一个系统性的问题，通过对内存垃圾回收机制的控制可以使每一个处理请求的原始服务更加稳定，在 MongoDB 事件流程中包括了以下活动：
BSON解析
索引访问
持久化数据到磁盘中
读取磁盘中的数据
然而，在使用过程中可能会出现一些问题，包括内存泄露、频繁的垃圾回收等问题。如果发现 MongoDB 对处理请求的响应速度慢，那么可以考虑进行一些配置更改以优化垃圾回收机制。
2.2 操作优化
MongoDB 分布式集群提供所有数据来自集群的一点访问，并且通过透明的分片策略解决由于容量和性能的扩展问题。为了优化MongoDB分布式集群的性能，有几个关键操作需要了解和控制。
查询：通过实现MongoDB透明分片在集群节点之间自动分配数据，查询将自动分布到集群中的多个节点，可以优化网络延迟和负载均衡。
索引：MongoDB使用基于B树的索引来优化查询操作。
修改：在修改大量数据时，可以采用“操作计划”来优化数据量的重压缩。通过比较保存原始数据的位置与新数据的位置，可以通过在原始数据位置上生成“记录”来减少数据的重压缩，减少MongoDB产生的I/O操作和网络流量。
2.3 数据分片
数据分片密度是MongoDB性能的关键因素之一。这意味着要在合适的时间间隔、以最佳的方式、使用正确的算法对数据分片进行划分。如果分片效果不好，会在读写操作过程中增加延迟，对MongoDB性能造成损失。数据分片有两种常见的方式：
Chunk Range
Hashed Sharding
在一个分布式节点中，需要根据特定工作负载的性能地图来定义分片。此地图反映了何时适合使用哪种分片技术以何种方式（例如，使用同步还是异步冗余）。集群的性能地图应该执行以下操作，以确保最高的数据性能：
移除空白数据
确定数据冗余度（基于数据复制的存储冗余的级别）
确定数据分片的级别
确定数据分区和割离策略
3. MongoDB 分布式集群的优势和其他问题
3.1 优势
水平方向的扩展能力
故障转移和恢复能力（自动化）
快速增加数据存储
自动化负载均衡能力
对读写请求进行分流
3.2 其他问题
数据不一致问题
Sharding自身有一定的复杂度
要处理日志集群和操作审核情况
不能保证数据强一致性
总结
MongoDB 分布式集群在管理多个数据存储器时可以使任何应用程序架构受益。 这是因为数据可拆分性和自动化恢复能力，使其成为适用于企业级应用程序的数据存储器。 只需在分布式节点之间配置一些密度，就可以使用MongoDB自动缩放，安全地存储所有数据。 结果是销售数据、股票数据、社交媒体数据、信用卡数据等多变的数据可以更容易地管理、安全地存储和快速引导。