我设置了 3 个分片，但容量不足，所以我又添加了 3 个分片。（每个分片都是一个副本集）。但是数据并没有均匀地分布在集群中。我将 chunkSize 设置为标准的 64mb：
mongos> db.settings.find( { _id:"chunksize" } )
{ "_id" : "chunksize", "value" : 64 }
我认为这意味着当一个块达到 64mb 时，它会分成两个大小相同的块，大小均为 32mb。这就是这里演示的内容。这不正确吗？
这是我的分片分布：
mongos> db.accounts.getShardDistribution()
Shard rs_0 at rs_0/mongo_rs_0_member_1:27018,mongo_rs_0_member_2:27019,mongo_rs_0_member_3:27020
data : 137.62GiB docs : 41991598 chunks : 1882
estimated data per chunk : 74.88MiB
estimated docs per chunk : 22312
Shard rs_1 at rs_1/mongo_rs_1_member_1:27018,mongo_rs_1_member_2:27019,mongo_rs_1_member_3:27020
data : 135.2GiB docs : 41159069 chunks : 1882
estimated data per chunk : 73.56MiB
estimated docs per chunk : 21869
Shard rs_2 at rs_2/mongo_rs_2_member_1:27018,mongo_rs_2_member_2:27019,mongo_rs_2_member_3:27020
data : 219.92GiB docs : 69739096 chunks : 1882
estimated data per chunk : 119.66MiB
estimated docs per chunk : 37055
Shard rs_3 at rs_3/mongo_rs_3_member_1:27018,mongo_rs_3_member_2:27019,mongo_rs_3_member_3:27020
data : 101.52GiB docs : 30650628 chunks : 1882
estimated data per chunk : 55.23MiB
estimated docs per chunk : 16286
Shard rs_4 at rs_4/mongo_rs_4_member_1:27018,mongo_rs_4_member_2:27019,mongo_rs_4_member_3:27020
data : 103.38GiB docs : 31071379 chunks : 1883
estimated data per chunk : 56.22MiB
estimated docs per chunk : 16500
Shard rs_5 at rs_5/mongo_rs_5_member_1:27018,mongo_rs_5_member_2:27019,mongo_rs_5_member_3:27020
data : 101.1GiB docs : 30516395 chunks : 1881
estimated data per chunk : 55.04MiB
estimated docs per chunk : 16223
Totals
data : 798.77GiB docs : 245128165 chunks : 11292
Shard rs_0 contains 17.23% data, 17.13% docs in cluster, avg obj size on shard : 3KiB
Shard rs_1 contains 16.92% data, 16.79% docs in cluster, avg obj size on shard : 3KiB
Shard rs_2 contains 27.53% data, 28.45% docs in cluster, avg obj size on shard : 3KiB
Shard rs_3 contains 12.7% data, 12.5% docs in cluster, avg obj size on shard : 3KiB
Shard rs_4 contains 12.94% data, 12.67% docs in cluster, avg obj size on shard : 3KiB
Shard rs_5 contains 12.65% data, 12.44% docs in cluster, avg obj size on shard : 3KiB
这是怎么回事？当设置为 chunkSize 时，前 3 个分片/副本集的平均大小如何大于 64mb？Rs_2 是 119mb！Rs_2 有 27.53% 的数据，而它应该有 16.6%。
我的 shardkey 中的基数非常高，而且它不是单调递增的。
我应该在这里做什么？我可以手动找到大块并将它们拆分，但这很痛苦。我会降低我的 chunkSize 吗？我需要运行一些服务/呼叫来自动执行此操作吗？
这里要经历很多，所以我将一块一块地看，首先是拆分：
这不是它的工作原理。如果您有一个 64MB 的块并且您手动运行splitFind命令，您将（默认情况下）在中点拆分 2 个块。自动拆分的方式有所不同 - 细节实际上非常复杂，但使用我解释的经验法则，你会足够接近。
每个都
mongos跟踪它为每个块插入/更新了多少数据（大约）。当它看到大约 20% 的最大块大小（默认为 12-13MiB）已写入特定块时，它将尝试自动拆分该块。它向拥有该块的主节点发送一个splitVector命令，要求它评估块范围并返回任何潜在的分割点。如果主要回复有效点，那么 mongos 将尝试在这些点上进行拆分。如果没有有效的分割点，那么当更新/写入达到最大块大小的 40%、60% 时，mongos 将重试此过程。正如您所看到的，这不会在拆分之前等待块达到最大大小，实际上它应该在此之前很久就发生，并且对于正常运行的集群，您通常不会看到这么大的块。
防止大块发生的唯一方法是上面描述的自动拆分功能。您的平均块大小表明某些东西正在阻止块被拆分。这有几个可能的原因，但最常见的是分片键不够精细。
如果您的块范围下降到单个键值，则无法进行进一步的拆分，您将获得“巨型”块。我需要查看范围以确定，但是您可能可以很容易地手动检查它们，
sh.status(true)但要获得更容易理解的版本，请查看我发布的关于确定块分布的问答。如果这是问题，您实际上只有 2 个选择 - 要么与巨型块一起生活（并且可能增加最大块大小以允许它们四处移动 - 任何超过最大值的东西都将被中止并被 mongos 标记为“巨型”） ，或使用更细化的分片键重新分片数据，以防止创建单个键块。
这是关于平衡器的一个相当普遍的误解——它不根据数据大小进行平衡，它只是平衡块的数量（你可以看到它们分布得很好）——从这个角度来看，一个包含 0 个文档的块只计算与具有 250k 个文档的文件相同。因此，数据不平衡的原因是由于块本身的不平衡（一些包含比其他更多的数据）。
降低块大小会导致 mongos 更频繁地检查分割点，但如果分割失败（你的块大小平均值表明是这种情况），它将无济于事，它只会更频繁地失败。作为第一步，我会找到最大的块（请参阅上面的问答链接）并首先将它们划分为优先级。
如果您要进行任何手动拆分或移动，我建议关闭平衡器，这样它就不会持有元数据锁，并且不会在您开始拆分时立即启动。在低流量时间执行此操作通常也是一个好主意，因为否则我上面描述的自动拆分也会干扰。
快速搜索后，我没有任何通用的东西可以立即处理，但我过去曾见过用于自动化此过程的脚本。它往往需要进行定制以适应特定问题（例如，想象由于单调分片键与块数据密度问题导致的不平衡）。