在之前的Mongodb源码分析之Mongos分析中，介绍了mongos的启动流程，在那篇文章的结尾，介绍了mongos使用balancer来进行均衡，今天就继续讲其实现方式。
首先我们看一下Balancer及相关实现策略的类图：
可以看到Balancer类里包含一个BalancerPolicy，其指向一个均衡策略，该策略会实现查找并收集要迁移的chunk。
这里先看一下Balancer的类定义，如下:
可以看出balancer继承自BackgroundJob，所以它是以后台方式运行的。了解了该类的方法和属性之后，下面我们着手看一下mongos主函数中启动balancer.go()的调用流程。因为balancer继承自BackgroundJob,所以还要看一下BackgroundJob里go()方法的执行代码, 如下：
上面代码最终会将执行流程转到balancer类的run()方法，如下
上面方法中主要是先构造链接串，进而构造连接实例（注：这里使用了链接池的概念，我会在后续章节中专门介绍其实现机制）。之后刷新sharding中的相关信息（确保其有效性），之后调用_doBalanceRound()方法来收集可能要迁移的chunk（s）信息并最终完成迁移（使用_moveChunks方法）。
下面我们就着重看一下这两个方法的具体实现.
首先是_doBalanceRound方法:
上面的_doBalanceRound方法主要构造shardLimitsMap，shardToChunksMap这两个实例对象集合（map<>类型），其中：
shardLimitsMap：用于收集shard集合中一些“起数量限制”作用的参数，如maxsize,draining,hasOpsQueued等，因为这几个参数如果超出范围或为true时，相应shard 是不可以提供迁移服务的。shardToChunksMap：用于收集当前shard中的chunk信息，以便后面的遍历操作。
收集了这些信息之后，通过调用 _policy->balance()方法来找出可能需要迁移的chunk().
下面就看一下该均衡策略的具体实现（具体内容参见注释）：
上面方法通过计算各个shard中的当前chunk数量来推算出那个shard相对较空，并将其放到to（目标shard）,之后对可能要迁移的chunk进行校验，这里使用了pickChunk()方法，该方法具体实现如下：
完成了校验之后，得到的就是真正要迁移的chunk的启始地址，之后就可以进行迁移了。到这里，我们还要将执行流程跳回到Balancer::run()方法里，看一下最终完成迁移工作的方法movechunk()的实现流程：
上面代码就是依次遍历要迁移的chunk，分别根据其ns信息获取相应的ChunkManager(该类主要执行chunk的管理,比如CRUD等），之后就通过该ChunkManager找出当前chunk中最小的值（min：参见chunk.h文件，我这里把min,max理解为当前chunk中最小和最大记录对象信息）chunk信息，并开始迁移。
按照惯例，这里还是用一个时序列来大体回顾一下balancer的执行流程，如下：
好了，今天的内容就先到这里了。
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