MongoDB 副本集搭建与 Monstache 实时同步 Elasticsearch 全流程教程

1. MongoDB 副本集安装

1.1 项目结构

bash 复制代码

monstache-sync/
├── docker-compose.yml
├── init-replica.js
├── mongo-keyfile

1.1 创建 mongo-keyfile

MongoDB 副本集需要共享认证密钥。创建密钥文件：

bash 复制代码

sudo openssl rand -base64 756 | tr -d '\n' > mongo-keyfile
chmod 600 mongo-keyfile
chown 999:999 mongo-keyfile

1.2 创建 init-replica.js

副本集初始化脚本：

javascript 复制代码

rs.initiate({
  _id: "rs0",
  members: [
    { _id: 0, host: "mongo1:27017" },
    { _id: 1, host: "mongo2:27017" },
    { _id: 2, host: "mongo3:27017" }
  ]
})

1.3 docker-compose.yml

yaml 复制代码

services:
  mongo1:
    image: mongo:latest
    container_name: mongo1
    ports:
      - 27017:27017
    environment:
      MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME: root
      MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD: 123456
    command: ["mongod", "--replSet", "rs0", "--auth", "--keyFile", "/etc/mongo-keyfile"]
    volumes:
      - ./data/mongo1:/data/db
      - ./mongo-keyfile:/etc/mongo-keyfile:ro
    networks:
      - mongo-cluster

  mongo2:
    image: mongo:latest
    container_name: mongo2
    ports:
      - 27018:27017
    command: ["mongod", "--replSet", "rs0", "--auth", "--keyFile", "/etc/mongo-keyfile"]
    volumes:
      - ./data/mongo2:/data/db
      - ./mongo-keyfile:/etc/mongo-keyfile:ro
    networks:
      - mongo-cluster

  mongo3:
    image: mongo:latest
    container_name: mongo3
    ports:
      - 27019:27017
    command: ["mongod", "--replSet", "rs0", "--auth", "--keyFile", "/etc/mongo-keyfile"]
    volumes:
      - ./data/mongo3:/data/db
      - ./mongo-keyfile:/etc/mongo-keyfile:ro
    networks:
      - mongo-cluster

  mongo-init-replica:
    image: mongo:latest
    container_name: mongo-init-replica
    depends_on:
      - mongo1
      - mongo2
      - mongo3
    volumes:
      - ./init-replica.js:/init-replica.js
      - ./mongo-keyfile:/etc/mongo-keyfile:ro
    entrypoint: ["bash", "-c", "sleep 5 && mongosh --host mongo1 --username root --password 123456 --authenticationDatabase admin /init-replica.js"]
    networks:
      - mongo-cluster

networks:
  mongo-cluster:
    driver: bridge

1.4 启动副本集

在 monstache-sync 目录下运行：

bash 复制代码

docker-compose up -d

5. 验证副本集是否初始化成功

进入 mongo1：

bash 复制代码

docker exec -it mongo1 mongosh -u root -p 123456 --authenticationDatabase admin

然后执行：

js 复制代码

rs.status()

2. 配置 Monstache 同步服务

2.1 项目结构

bash 复制代码

monstache-sync/
├── config.toml

2.2 创建config.toml

yaml 复制代码

# 连接 MongoDB （其中mongo1是容器名，可替换为实际的IP，不是同一个网络内）
mongo-url = "mongodb://root:123456@mongo1:27017/admin"

# 连接 Elasticsearch （真实的IP或者容器名，但是容器名确保同一个网络）
elasticsearch-urls = ["http://192.168.167.175:9200"]
# Elasticsearch 用户名
elasticsearch-user = "elastic" 
# Elasticsearch 密码
elasticsearch-password = "someliber"

# 启动时一次性全量读取 MongoDB 数据写入 Elasticsearch（格式为 数据库.集合）
direct-read-namespaces = ["test.records"]
# 实时监听 MongoDB 变更（需要副本集）插入、更新、删除会自动同步到 Elasticsearch
change-stream-namespaces = ["test.records"]

# 写入 Elasticsearch 时仅更新变动字段（节省 IO）
index-as-update = true

# 断点续传设置（推荐开启）
resume = true
resume-name = "default"
resume-strategy = 1

# 批处理优化（适合千万级别数据）
direct-read-concur = 4

# 启用统计信息输出
stats = true
index-stats = false

[[mapping]]
namespace = "test.records"
index = "records_index"  # 设置 ES 中的目标索引名

更多配置参考：https://rwynn.github.io/monstache-site/config

2.3 启动monstache

2.3.1 如果使用的是 Docker 内部 MongoDB 副本集

bash 复制代码

docker run -d   --name monstache   --network monstache-sync_mongo-cluster   -v $(pwd)/config.toml:/config.toml   rwynn/monstache:6.7.22   -f /config.toml

注意：--network 必须是 docker-compose 自动创建的网络名称，可用 docker network ls 查看。

2.3.2 如果 MongoDB 是物理机（非 Docker）

bash 复制代码

docker run -d   --name monstache  -v $(pwd)/config.toml:/config.toml   rwynn/monstache:6.7.22   -f /config.toml

3. 使用 Kibana 验证同步效果

3.1 查询索引信息

Kibana → Dev Tools：

bash 复制代码

# 查看ES全部索引，是否存在records_index索引
GET /_cat/indices
# 查看records_index索引的结构是否跟数据库结构一致。
GET /records_index/_mapping
# 查看records_index索引下的全部文档数，即数据量
GET /records_index/_count
# 查看records_inde索引的前10条数据
GET /records_index/_search

3.2 数据同步验证

插入新数据

Mongo 中插入新记录：

复制代码

db.records.insertOne({ name: "Test", value: 123 })

然后检查 Kibana 中 /records_index/_count是否增加。

修改已有数据

Mongo 中更新字段：

复制代码

db.records.updateOne({ name: "Test" }, { $set: { value: 456 } })

Kibana 中再次 /records_index/_search，确认是否同步更新。

4.总结

本案例实现了：

（1）MongoDB 副本集部署与认证配置

（2）实时监听 MongoDB 的变更

（3）自动同步到 Elasticsearch

（4）支持断点续传、增量更新

（5）可结合 Kibana 做可视化分析