在之前的Mongodb源碼分析之Mongos分析中，介紹了mongos的啟動流程，在那篇文章的結(jié)尾，介紹了mongos使用balancer來進行均衡，今天就繼續(xù)講其實現(xiàn)方式。

首先我們看一下Balancer及相關(guān)實現(xiàn)策略的類圖：

可以看到Balancer類里包含一個BalancerPolicy，其指向一個均衡策略，該策略會實現(xiàn)查找并收集要遷移的chunk。

這里先看一下Balancer的類定義，如下:

//balace.h  
class Balancer : public BackgroundJob {  
public:  
Balancer();  
virtual ~Balancer();  
// BackgroundJob methods  
virtual void run();  
virtual string name() const { return "Balancer"; }  
 
private:  
typedef BalancerPolicy::ChunkInfo CandidateChunk;  
typedef shared_ptr<CandidateChunk> CandidateChunkPtr;  
 
//mongos名稱(hostname:port)  
string _myid;  
 
// Balancer 啟動時間  
time_t _started;  
 
// 前移的chunks數(shù)量  
int _balancedLastTime;  
 
// 均衡策略（確定要遷移的chunks）  
BalancerPolicy* _policy;  
 
//初始化，檢查balancer 能否鏈接到servers.該方法可能拋出網(wǎng)絡(luò)異常  
bool _init();  
 
/**  
 * 收集關(guān)于shards及chunks的信息，以及可能需要遷移的chunks  
 * @param conn: 指向config server(s)連接  
 * @param candidateChunks (IN/OUT): 可能需要遷移的chunks  
 */ 
void _doBalanceRound( DBClientBase& conn, vector<CandidateChunkPtr>* candidateChunks );  
 
/**  
 * 逐個遷移chunk.并返回最終遷移的chunk數(shù)量  
 * @param candidateChunks 可能需要遷移的chunks  
 * @return number of chunks effectively moved  
 */ 
int _moveChunks( const vector<CandidateChunkPtr>* candidateChunks );  
 
/*在config server(s)中標記并前balancer為活動狀態(tài).*/ 
void _ping( DBClientBase& conn );  
 
//當configdb中的所有服務(wù)均可用時，返回true  
bool _checkOIDs();  
}; 

可以看出balancer繼承自BackgroundJob，所以它是以后臺方式運行的。了解了該類的方法和屬性之后，下面我們著手看一下mongos主函數(shù)中啟動balancer.go()的調(diào)用流程。因為balancer繼承自BackgroundJob,所以還要看一下BackgroundJob里go()方法的執(zhí)行代碼, 如下：

//background.cpp 線程方式運行下面的jobBody方法  
BackgroundJob& BackgroundJob::go() {  
boost::thread t( boost::bind( &BackgroundJob::jobBody , this, _status ) );  
return *this;  
}  
 
////background.cpp. Background object can be only be destroyed after jobBody() ran  
void BackgroundJob::jobBody( boost::shared_ptr<JobStatus> status ) {  
....  
const string threadName = name();  
if( ! threadName.empty() )  
setThreadName( threadName.c_str() );  
 
try {  
run();//到這里，mongos開始執(zhí)行子類balancer中的run方法  
}  
....  
 
if( status->deleteSelf )  
delete this;  
} 

上面代碼最終會將執(zhí)行流程轉(zhuǎn)到balancer類的run()方法，如下

void Balancer::run() {  
 
/* this is the body of a BackgroundJob so if we throw   
here we're basically ending the balancer thread prematurely */ 
while ( ! inShutdown() ) {  
 
if ( ! _init() ) {//檢查balancer是否鏈到config server和其它shard上  
log() << "will retry to initialize balancer in one minute" << endl;  
sleepsecs( 60 );  
continue;  
}  
 
break;  
}  
//構(gòu)造鏈接串信息  
ConnectionString config = configServer.getConnectionString();  
//聲明分布式鎖  
DistributedLock balanceLock( config , "balancer" );  
 
while ( ! inShutdown() ) {//一直循環(huán)直到程序中斷或關(guān)閉  
 
try {  
 
// 判斷chunk均衡功能是否有效  
if ( ! grid.shouldBalance() ) {  
log(1) << "skipping balancing round because balancing is disabled" << endl;  
sleepsecs( 30 );  
continue;  
}  
 
//從鏈接池中獲取一個鏈接對象，如無鏈接則直接創(chuàng)建。更多內(nèi)容詳見connpool.cpp文件的  
//DBClientBase* DBConnectionPool::get(const string& host) 方法.  
ScopedDbConnection conn( config );  
 
_ping( conn.conn() );//標識鏈到config server的balancer為活動（live）狀態(tài)  
if ( ! _checkOIDs() ) {  
uassert( 13258 , "oids broken after resetting!" , _checkOIDs() );  
}  
 
//重載Shard集合信息（shard 狀態(tài))  
Shard::reloadShardInfo();  
 
//聲明balance鎖對象balanceLock  
 
dist_lock_try lk( &balanceLock , "doing balance round" );  
if ( ! lk.got() ) {  
log(1) << "skipping balancing round because another balancer is active" << endl;  
conn.done();  
 
sleepsecs( 30 ); // no need to wake up soon  
continue;  
}  
 
log(1) << "*** start balancing round" << endl;  
 
vector<CandidateChunkPtr> candidateChunks;  
//獲取在shard集合中建議遷移的chunk信息（包含要遷移到的目標shard信息）  
_doBalanceRound( conn.conn() , &candidateChunks );  
if ( candidateChunks.size() == 0 ) {//是否有要移動的chunk  
log(1) << "no need to move any chunk" << endl;  
}  
else//開始遷移并返回最終遷移數(shù)量 {  
_balancedLastTime = _moveChunks( &candidateChunks );  
}  
 
log(1) << "*** end of balancing round" << endl;  
conn.done();//將conn放到鏈接池中(為其它后續(xù)操作使用)  
 
sleepsecs( _balancedLastTime ? 5 : 10 );  
}  
catch ( std::exception& e ) {  
log() << "caught exception while doing balance: " << e.what() << endl;  
 
// Just to match the opening statement if in log level 1  
log(1) << "*** End of balancing round" << endl;  
 
sleepsecs( 30 ); // sleep a fair amount b/c of error  
continue;  
}  
}  
} 

上面方法中主要是先構(gòu)造鏈接串，進而構(gòu)造連接實例（注：這里使用了鏈接池的概念，我會在后續(xù)章節(jié)中專門介紹其實現(xiàn)機制）。之后刷新sharding中的相關(guān)信息（確保其有效性），之后調(diào)用_doBalanceRound()方法來收集可能要遷移的chunk（s）信息并最終完成遷移（使用_moveChunks方法）。

下面我們就著重看一下這兩個方法的具體實現(xiàn).

首先是_doBalanceRound方法:

   //balance.cpp  
void Balancer::_doBalanceRound( DBClientBase& conn, vector<CandidateChunkPtr>* candidateChunks ) {  
assert( candidateChunks );  
 
// 1. 通過查詢ShardsNS::collections來檢查是否有可用sharded集合來均衡chunk  
auto_ptr<DBClientCursor> cursor = conn.query( ShardNS::collection , BSONObj() );  
vector< string > collections;  
while ( cursor->more() ) {  
BSONObj col = cursor->next();  
 
// sharded collections will have a shard "key".  
if ( ! col["key"].eoo() )  
collections.push_back( col["_id"].String() );  
}  
cursor.reset();  
 
if ( collections.empty() ) {  
log(1) << "no collections to balance" << endl;  
return;  
}  
 
//獲取一個需要均衡的shard信息列表，表中shard信息包括maxsize, currsiez, drain, hsopsqueued  
vector<Shard> allShards;  
Shard::getAllShards( allShards );  
if ( allShards.size() < 2) {  
log(1) << "can't balance without more active shards" << endl;  
return;  
}  
//獲取allShards的相應(yīng)狀態(tài)信息交綁定到shardLimitMap相應(yīng)元素中，該shardLimitMap是一個從shardId到對象（BSONObj）的映射  
map< string, BSONObj > shardLimitsMap;  
for ( vector<Shard>::const_iterator it = allShards.begin(); it != allShards.end(); ++it ) {  
const Shard& s = *it;  
ShardStatus status = s.getStatus();  
   
//最大值 (單位：兆字節(jié), 0為不限制)  
 
BSONObj limitsObj = BSON( ShardFields::maxSize( s.getMaxSize() ) <<     
 LimitsFields::currSize( status.mapped() ) << //當前時間狀態(tài)的信息  
 hardFields::draining( s.isDraining() )  << //當前的shard是否正在被移除  
 LimitsFields::hasOpsQueued( status.hasOpsQueued() )//是否有回寫的隊列信息  
);  
 
shardLimitsMap[ s.getName() ] = limitsObj;  
}  
 
//遍歷collections集合，根據(jù)均衡策略(balancing policy) ，檢查是否有要遷移的chunk信息  
for (vector<string>::const_iterator it = collections.begin(); it != collections.end(); ++it ) {  
const string& ns = *it;//集合的名空間  
map< string,vector<BSONObj> > shardToChunksMap;//從shardId 到chunks 的映射  
cursor = conn.query( ShardNS::chunk , QUERY( "ns" << ns ).sort( "min" ) );  
while ( cursor->more() ) {  
BSONObj chunk = cursor->next();  
//以chunk所屬的shard為標識，獲取一個chunks的集合來收集位于同一shard的chunk  
vector<BSONObj>& chunks = shardToChunksMap[chunk["shard"].String()];  
chunks.push_back( chunk.getOwned() );  
}  
cursor.reset();  
 
if (shardToChunksMap.empty()) {  
log(1) << "skipping empty collection (" << ns << ")";  
continue;  
}  
 
for ( vector<Shard>::iterator i=allShards.begin(); i!=allShards.end(); ++i ) {  
// this just makes sure there is an entry in shardToChunksMap for every shard  
Shard s = *i;  
shardToChunksMap[s.getName()].size();  
}  
//找出要遷移的chunk，包括源及目標（要遷移到的）chunk的起始地址  
CandidateChunk* p = _policy->balance( ns , shardLimitsMap , shardToChunksMap , _balancedLastTime /*number of moved chunks in last round*/);  
   if ( p ) candidateChunks->push_back( CandidateChunkPtr( p ) );//存到要均衡的chunk集合中  
}  
} 

上面的_doBalanceRound方法主要構(gòu)造shardLimitsMap，shardToChunksMap這兩個實例對象集合（map<>類型），其中：

shardLimitsMap：用于收集shard集合中一些“起數(shù)量限制”作用的參數(shù)，如maxsize,draining,hasOpsQueued等，因為這幾個參數(shù)如果超出范圍或為true時，相應(yīng)shard 是不可以提供遷移服務(wù)的。
shardToChunksMap：用于收集當前shard中的chunk信息，以便后面的遍歷操作。

收集了這些信息之后，通過調(diào)用 _policy->balance()方法來找出可能需要遷移的chunk().

#p#

下面就看一下該均衡策略的具體實現(xiàn)（具體內(nèi)容參見注釋）：

//balacer_policy.cpp  
BalancerPolicy::ChunkInfo* BalancerPolicy::balance( const string& ns,  
const ShardToLimitsMap& shardToLimitsMap,  
const ShardToChunksMap& shardToChunksMap,  
int balancedLastTime ) {  
pair<string,unsigned> min("",numeric_limits<unsigned>::max());  
pair<string,unsigned> max("",0);  
vector<string> drainingShards;  
//遍歷shard集合，找到min,max的匹配對象，以及draining的Shard信息  
for (ShardToChunksIter i = shardToChunksMap.begin(); i!=shardToChunksMap.end(); ++i ) {  
 
// 遍歷shard，并查看其容量或可用空間是否被耗盡  
const string& shard = i->first;  
BSONObj shardLimits;  
ShardToLimitsIter it = shardToLimitsMap.find( shard );  
if ( it != shardToLimitsMap.end() ) shardLimits = it->second;//獲取shard的信息，包括maxsize, currsiez, drain, hsopsqueued  
const bool maxedOut = isSizeMaxed( shardLimits );//shard是否已滿  
const bool draining = isDraining( shardLimits );//shard是否移除  
const bool opsQueued = hasOpsQueued( shardLimits );//shard是否有寫回隊列  
 
//是否合適接收chunk，滿足下面三個條件之一，則視為不合適  
// + maxed out shards  
// + draining shards  
// + shards with operations queued for writeback  
const unsigned size = i->second.size();//獲取當前shard里的chunk數(shù)  
if ( ! maxedOut && ! draining && ! opsQueued ) {  
if ( size < min.second ) {//如果當前shard中chunk數(shù)與min比較，找出最小size的shard  
min = make_pair( shard , size );  
}  
}  
 
// 檢查shard 是否應(yīng)該遷移（chunk donor）  
// Draining shards 比 overloaded shards優(yōu)先級低  
if ( size > max.second ) {  
max = make_pair( shard , size );//找出最大size的shard  
}  
if ( draining && (size > 0)) {  
drainingShards.push_back( shard );  
}  
}  
 
// 如果chunk沒有合適的shard接收, 意味著上面循環(huán)中都是類以draining等情況  
if ( min.second == numeric_limits<unsigned>::max() ) {  
log() << "no availalable shards to take chunks" << endl;  
return NULL;  
}  
 
log(1) << "collection : " << ns << endl;  
log(1) << "donor  : " << max.second << " chunks on " << max.first << endl;  
log(1) << "receiver   : " << min.second << " chunks on " << min.first << endl;  
if ( ! drainingShards.empty() ) {  
string drainingStr;  
joinStringDelim( drainingShards, &drainingStr, ',' );//用逗號將drainingShards連接起來  
log(1) << "draining   : " << ! drainingShards.empty() << "(" << drainingShards.size() << ")" << endl;  
}  
 
// 通過優(yōu)先級解決不均衡問題.  
const int imbalance = max.second - min.second;//找出shard中最不均衡的size的差距  
const int threshold = balancedLastTime ? 2 : 8;  
string from, to;  
if ( imbalance >= threshold /*臨界點*/) {  
from = max.first;//將shard中chunk最多的作為源  
to = min.first;//將shard中chunk最小的作為要遷移的目的地  
}  
else if ( ! drainingShards.empty() ) {  
//對于那些draining的shard，隨機取出其中一個  
from = drainingShards[ rand() % drainingShards.size() ];  
to = min.first;  
}  
else {  
// 如已均衡，則返回  
return NULL;  
}  
 
//找出要遷移的chunk集合的起始位置  
const vector<BSONObj>& chunksFrom = shardToChunksMap.find( from )->second;  
const vector<BSONObj>& chunksTo = shardToChunksMap.find( to )->second;//找出要遷移到的chunk集合目標位置  
BSONObj chunkToMove = pickChunk( chunksFrom , chunksTo );//最終選出（校正）要遷移的chunk的起始位置  
log() << "chose [" << from << "] to [" << to << "] " << chunkToMove << endl;  
//返回上面balaner的操作結(jié)果來執(zhí)行后續(xù)的移動chunk操作  
return new ChunkInfo( ns, to, from, chunkToMove );  
} 

上面方法通過計算各個shard中的當前chunk數(shù)量來推算出那個shard相對較空，并將其放到to（目標shard）,之后對可能要遷移的chunk進行校驗，這里使用了pickChunk()方法，該方法具體實現(xiàn)如下：

//balancer_policy.cpp  
//找出需要被遷移的chunk, 這里要考慮to端可能比from端chunks更多的情況  
BSONObj BalancerPolicy::pickChunk( const vector<BSONObj>& from, const vector<BSONObj>& to ) {  
// It is possible for a donor ('from') shard to have less chunks than a recevier one ('to')  
// if the donor is in draining mode.  
if ( to.size() == 0 )//如果目標位置為空，表示可以將from中數(shù)據(jù)全部遷移過去  
return from[0];  
/**wo='well ordered'.  fields must be in same order in each object.  
   Ordering is with respect to the signs of the elements  
   and allows ascending / descending key mixing.  
   @return  <0 if l<r. 0 if l==r. >0 if l>r  
*/  
//如果要遷移的chunk中最小值與目標位置的最大值相同，表示可以將from中數(shù)據(jù)全部遷移過去  
if ( from[0]["min"].Obj().woCompare( to[to.size()-1]["max"].Obj() , BSONObj() , false ) == 0 )  
return from[0];  
//如果要遷移的chunk中最大值與目標位置的最小值相同，表示可以將from中最后一個chunk遷移過去  
if ( from[from.size()-1]["max"].Obj().woCompare( to[0]["min"].Obj() , BSONObj() , false ) == 0 )  
return from[from.size()-1];  
 
return from[0];  
} 

完成了校驗之后，得到的就是真正要遷移的chunk的啟始地址，之后就可以進行遷移了。到這里，我們還要將執(zhí)行流程跳回到Balancer::run()方法里，看一下最終完成遷移工作的方法movechunk()的實現(xiàn)流程：

//balance.cpp文件  
int Balancer::_moveChunks( const vector<CandidateChunkPtr>* candidateChunks ) {  
//最終遷移的chunk數(shù)  
int movedCount = 0;  
//遍歷要遷移chunks并逐一開始遷移  
for ( vector<CandidateChunkPtr>::const_iterator it = candidateChunks->begin(); it != candidateChunks->end(); ++it ) {  
const CandidateChunk& chunkInfo = *it->get();  
//獲取當前chunk要使用的db配置信息  
DBConfigPtr cfg = grid.getDBConfig( chunkInfo.ns );  
assert( cfg );  
//聲明ChunkManager使用它來  
ChunkManagerPtr cm = cfg->getChunkManager( chunkInfo.ns );  
assert( cm );  
//獲取要遷移的chunk起始地址  
const BSONObj& chunkToMove = chunkInfo.chunk;  
ChunkPtr c = cm->findChunk( chunkToMove["min"].Obj() );  
//下面判斷執(zhí)行兩次，防止執(zhí)行split之后，系統(tǒng)在reload 情況下chunk可能出現(xiàn)min,max不一致情況  
if ( c->getMin().woCompare( chunkToMove["min"].Obj() ) || c->getMax().woCompare( chunkToMove["max"].Obj() ) ) {  
// 這里主要防止別處執(zhí)行 split 操作造成負作用  
cm = cfg->getChunkManager( chunkInfo.ns , true /* reload */);  
assert( cm );  
 
c = cm->findChunk( chunkToMove["min"].Obj() );  
if ( c->getMin().woCompare( chunkToMove["min"].Obj() ) || c->getMax().woCompare( chunkToMove["max"].Obj() ) ) {  
log() << "chunk mismatch after reload, ignoring will retry issue cm: " 
  << c->getMin() << " min: " << chunkToMove["min"].Obj() << endl;  
continue;  
}  
}  
 
BSONObj res;  
//將chunk， 從當前的shard ，移動到指定的shard,并累加遷移數(shù)量  
if ( c->moveAndCommit( Shard::make( chunkInfo.to ) , Chunk::MaxChunkSize , res ) ) {  
movedCount++;  
continue;  
}  
//如遷移不成功，記入日志  
// the move requires acquiring the collection metadata's lock, which can fail  
log() << "balacer move failed: " << res << " from: " << chunkInfo.from << " to: " << chunkInfo.to  
  << " chunk: " << chunkToMove << endl;  
//chunk是否達到允許移動的最大尺寸，如果是，則對當前shard執(zhí)行split操作  
if ( res["chunkTooBig"].trueValue() ) {  
// reload just to be safe  
cm = cfg->getChunkManager( chunkInfo.ns );  
assert( cm );  
c = cm->findChunk( chunkToMove["min"].Obj() );  
 
log() << "forcing a split because migrate failed for size reasons" << endl;  
 
res = BSONObj();  
//對當前的shards進行分割（獲取適合的分割點），該方法有些復(fù)雜，我會抽時間寫文章介紹  
c->singleSplit( true , res );  
log() << "forced split results: " << res << endl;  
 
// TODO: if the split fails, mark as jumbo SERVER-2571  
}  
}  
 
return movedCount;  
} 

上面代碼就是依次遍歷要遷移的chunk，分別根據(jù)其ns信息獲取相應(yīng)的ChunkManager(該類主要執(zhí)行chunk的管理,比如CRUD等），之后就通過該ChunkManager找出當前chunk中最小的值（min：參見chunk.h文件，我這里把min,max理解為當前chunk中最小和最大記錄對象信息）chunk信息，并開始遷移。

按照慣例，這里還是用一個時序列來大體回顧一下balancer的執(zhí)行流程，如下：

好了，今天的內(nèi)容就先到這里了。

原文鏈接：http://www.cnblogs.com/daizhj/archive/2011/05/23/mongos_balancer_source_code.html

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