Bonnes pratiques pour un sharding efficace et la mise à l'échelle des clusters MongoDB

Bonnes Pratiques pour le Sharding et la Mise à l'Échelle Efficaces des Clusters MongoDB

L'architecture de MongoDB prend en charge une évolutivité massive grâce au sharding, une méthode qui distribue les données sur plusieurs serveurs indépendants (fragments ou shards). Bien que le sharding ouvre le potentiel de gestion de pétaoctets de données et de volumes de transactions élevés, une configuration incorrecte peut entraîner des goulots d'étranglement de performance, une distribution inégale des données et une complexité opérationnelle accrue. Ce guide fournit les meilleures pratiques essentielles pour la conception, l'implémentation et la maintenance de clusters MongoDB shardés très efficaces.

Comprendre quand et comment implémenter le sharding est crucial pour les applications prévoyant une croissance significative. Le sharding est idéal lorsqu'un ensemble de répliques unique ne peut plus gérer le volume de données ou le débit d'écriture/lecture requis. Cependant, il introduit une surcharge liée au routage des requêtes et à la synchronisation des données, rendant une planification minutieuse primordiale.

Comprendre les Composants Clés d'un Cluster Shardé

Un cluster shardé fonctionnel repose sur plusieurs composants interconnectés fonctionnant de concert :

Shards (Ensembles de Répliques de Shard) : Chaque shard est généralement un ensemble de répliques qui contient un sous-ensemble de l'ensemble total des données. Les données sont partitionnées à travers ces shards.
Routeurs de Requêtes (Processus Mongos) : Ces processus reçoivent les requêtes des clients, déterminent quel shard détient les données requises (basé sur les métadonnées), acheminent la requête, agrègent les résultats et les renvoient au client. Ils sont sans état (stateless) et hautement évolutifs.
Serveurs de Configuration (Config Servers) : Ces ensembles de répliques dédiés stockent les métadonnées (la carte du cluster) qui indiquent aux processus mongos où résident des morceaux de données spécifiques. Ils sont essentiels au fonctionnement du cluster et doivent rester hautement disponibles.

Stratégie Clé 1 : Sélectionner la Clé de Shard Optimale

La clé de shard est la décision la plus critique en matière de sharding. Elle dicte la manière dont les données sont partitionnées entre vos shards. Une clé de shard bien choisie conduit à une distribution uniforme des données et à un routage efficace des requêtes ; une mauvaise clé entraîne des points chauds et des clusters déséquilibrés.

Caractéristiques d'une Clé de Shard Efficace

Une clé de shard idéale doit posséder trois caractéristiques principales :

Cardinalité Élevée : La clé doit avoir de nombreuses valeurs uniques pour permettre un partitionnement fin. Une faible cardinalité conduit à moins de chunks au total.
Fréquence d'Écriture Élevée / Distribution Uniforme : Les écritures doivent être réparties uniformément sur toutes les valeurs de la clé de shard pour éviter qu'un seul shard ne soit surchargé (un point chaud).
Modèles de Requêtes : Idéalement, les requêtes doivent cibler la clé de shard pour permettre des requêtes ciblées (routage vers des shards spécifiques). Les requêtes qui nécessitent de scanner tous les shards (requêtes scatter-gather) sont significativement plus lentes.

Méthodes de Sharding et Leurs Implications

MongoDB prend en charge deux méthodes de sharding principales :

Sharding par Hachage (Hashed Sharding) : Utilise une fonction de hachage sur la valeur de la clé de shard. Cela assure une excellente distribution des données, même pour les clés séquentielles, en dispersant les écritures sur tous les shards disponibles. Idéal pour un débit d'écriture élevé où la localité des requêtes est moins importante.
Sharding Basé sur la Plage (Range-Based Sharding) : Partitionne les données en fonction de plages de la clé de shard (par exemple, tous les utilisateurs avec des ID de 1 à 1000 vont au Shard A). Idéal lorsque les modèles de requêtes s'alignent sur des recherches par plage (par exemple, interroger par plage de dates ou plages d'ID alphabétiques).

⚠️ Avertissement concernant le Sharding Basé sur la Plage : Si votre modèle d'insertion de données suit une séquence strictement croissante (comme les horodatages ou les ID auto-incrémentés), le sharding basé sur la plage entraînera que toutes les écritures atterrissent sur le chunk le plus récent, ce qui créera un point chaud significatif sur le dernier shard.

Exemple : Application du Sharding par Hachage

Si vous choisissez un champ comme userId et que vos requêtes filtrent fréquemment par celui-ci, le hachage distribue uniformément les écritures :

// Sélectionner la base de données et la collection
use myAppDB

// Hacher le champ userId pour le sharding
sh.shardCollection("myAppDB.users", { "userId": "hashed" })

Stratégie Clé 2 : Gérer la Distribution des Données et l'Équilibrage

Même avec une clé de shard parfaite, les chunks de données (les unités physiques de données stockées sur les shards) peuvent devenir de taille ou de distribution inégale en raison de l'évolution des modèles de requêtes ou des déséquilibres de charge initiaux. Le processus de Balancer gère la migration de ces chunks.

Surveiller le Balancer

Il est crucial de surveiller les métriques d'équilibrage du cluster. Des chunks déséquilibrés entraînent une sous-utilisation des ressources sur certains shards tandis que d'autres deviennent surchargés.

Utilisez la commande sh.status() dans le shell pour visualiser l'état global, y compris quels chunks sont en cours de migration.

Contrôler le Balancer

Bien que le Balancer s'exécute automatiquement, vous pouvez le désactiver temporairement pendant les périodes de maintenance intensive ou les importations de lots importants pour contrôler la consommation de ressources :

// Vérifier l'état actuel
sh.getBalancerState()

// Désactiver temporairement l'équilibrage
sh.stopBalancer()

// ... Effectuer la maintenance ou une importation massive ...

// Redémarrer l'équilibrage une fois terminé
sh.startBalancer()

Bonne Pratique : Ne désactivez jamais le Balancer de manière permanente. Si vous le désactivez, planifiez des examens réguliers pour vous assurer que les données restent uniformément réparties à mesure que l'application se développe.

Considérations sur la Taille des Chunks

Les chunks ne doivent pas être trop petits, car cela crée une surcharge excessive de métadonnées et ralentit le Balancer. Inversement, des chunks trop grands entraînent des migrations lentes et de faibles opportunités d'équilibrage de charge.

Taille de Chunk par Défaut : MongoDB utilise par défaut 64 Mo (depuis MongoDB 4.2). Cette taille est généralement un bon point de départ.
Ajustement de la Taille des Chunks : Si vous avez un très grand nombre de documents ou des documents très volumineux, envisagez d'ajuster la taille de chunk par défaut avant le sharding initial en utilisant sh.setBalancerState(0) puis sh.setChunkSize(dbName, collectionName, newSizeInMB).

Stratégie Clé 3 : Optimiser les Performances de Lecture et d'Écriture

Le sharding modifie la façon dont les lectures et les écritures sont acheminées, nécessitant un réglage spécifique des performances.

Requêtes Ciblées vs. Scatter-Gather

Requêtes Ciblées : Les requêtes qui incluent la clé de shard (ou un préfixe de la clé de shard si l'on utilise le sharding par plage) permettent au routeur mongos d'envoyer la requête directement à un ou quelques shards. Celles-ci sont rapides.
Requêtes Scatter-Gather : Les requêtes qui n'utilisent pas la clé de shard doivent être envoyées à chaque shard, augmentant la latence réseau et la surcharge de traitement.

Conseil Pratique : Concevez les requêtes d'application pour utiliser la clé de shard chaque fois que possible. Pour les requêtes qui doivent scanner largement, envisagez d'utiliser des préférences de lecture qui favorisent les membres secondaires des ensembles de répliques pour isoler la charge des membres primaires.

Préférence de Lecture dans les Clusters Shardés

Les clusters shardés gèrent les préférences de lecture au niveau du client. Assurez-vous que le code de votre application définit correctement les préférences de lecture en fonction de la criticité de l'opération :

primary (Défaut) : Les lectures sont dirigées vers le primaire de l'ensemble de répliques de chaque shard.
nearest : Les lectures sont dirigées vers le membre de l'ensemble de répliques le plus proche géographiquement ou en termes de réseau de l'application.
secondaryPreferred : Les lectures sont envoyées aux secondaires à moins qu'aucun secondaire ne soit disponible, ce qui est utile pour décharger les requêtes de rapport ou analytiques des primaires.

Éviter les Pièges de l'Indexation

Assurez-vous que des index existent sur les champs fréquemment utilisés dans les filtres de requête ou les opérations de tri, surtout la clé de shard et tous les champs préfixe de la clé de shard. Une indexation incohérente entre les shards peut également entraîner des requêtes scatter-gather inattendues si un shard ne peut pas utiliser un index.

Bonnes Pratiques Opérationnelles pour la Stabilité

Maintenir un cluster shardé stable et performant nécessite une vigilance opérationnelle continue.

1. Immutabilité de la Clé de Shard

Une fois qu'une collection est shardée, les champs de la clé de shard ne peuvent pas être modifiés. De plus, vous ne pouvez généralement pas mettre à jour le champ de la clé de shard lui-même, à moins que vous n'utilisiez un champ qui prend en charge les mises à jour (c'est-à-dire non haché et non utilisé dans une clé composée où il n'est pas l'élément principal).

2. Résilience du Serveur de Configuration

Les serveurs de configuration sont le cerveau du cluster. S'ils deviennent indisponibles, les clients ne peuvent pas déterminer où résident les données, ce qui interrompt efficacement les opérations.

Déployez toujours les serveurs de configuration en tant qu'ensemble de répliques (minimum de trois membres).
Assurez-vous que les serveurs de configuration disposent d'un stockage rapide et ne sont pas surchargés par la charge de travail de l'application.

3. Planification de la Capacité

Planifiez la croissance en surveillant l'utilisation du CPU, de la mémoire et des E/S sur les membres individuels des shards. Lorsqu'un shard approche 70-80 % d'utilisation, il est temps d'ajouter un nouveau shard au cluster et de permettre au Balancer de redistribuer les chunks avant que les performances ne se dégradent.

Conclusion

Le sharding dans MongoDB est un puissant primitif de mise à l'échelle, mais il déplace la complexité des contraintes matérielles vers la modélisation des données et la sélection des clés. En choisissant rigoureusement une clé de shard qui correspond à vos modèles d'accès, en surveillant activement la distribution des données via le Balancer et en optimisant les requêtes pour tirer parti du routage ciblé, vous pouvez construire des systèmes de bases de données distribuées hautement résilients et performants, capables de gérer des ensembles de données massifs.