爱吱声

标题: MongoDB架构概览 [打印本页]

作者: shengnan007    时间: 2012-9-18 12:31
标题: MongoDB架构概览
    关于MongoDB,我们能看到的资料,基本都是在指导大家如何使用MongoDB,但是,MongoDB内部是如何运作的,资料不是很多。
: Q/ _( L0 h, ?% s* _. |
! M3 f7 \% K/ W7 w- l* R9 q    阅读使用手册,会有很多疑惑之处。例如,有人说,MongoDB 等同于分布式的 MySQL。它把一个Table ,按 row,分割成多个Shards,分别存放在不同的 Servers 上。这种说法是否正确?7 y. ^/ a7 z, o; \8 b

$ R9 E2 v9 W0 W% F0 o9 S. Y    不深入了解 MongoDB 的内部结构,就无法透彻地回答类似问题。这个系列文章,就来和大家探讨MongoDB的内部的工作方式。
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' l9 s6 w. ?2 l% A! P" ^  M! b* x- G2 h5 n+ j7 U! s9 Y8 S5 F" s
图1-1 MongoDB架构图

. ^4 |3 E6 `7 G3 h* y5 r/ w! S8 ~* h! N0 R" n! z
    MongoDB 通常运行在一个服务器集群上,而不是一个单机。图1-1,描述了一个MongoDB集群的基本组成部分,包括若干shards,至少一个config server,至少一个routing servers(又称 mongos)。, Q+ u* t% g4 M% @1 v& t

% o! W$ ~: D# j! I, v$ HShards
5 D* P5 \1 ?& l/ y9 u5 `2 i& k2 @6 Z! _1 s. |- Z
    MongoDB的最基本的数据单元,叫document,类似于关系式数据库中的行 row。一系列documents,组成了一个collection,相当于关系式数据库中的table。当一个 collection 数据量太大时,可以把该collection按documents切分,分成多个数据块,每个数据块叫做一个chunk,多个chunks聚集在一起,组成了一个shard。
) w8 P* @: v. M- B
) g  v5 K5 b+ f5 y    Sharding 的意义,不仅保障了数据库的扩容(scalability),同时也保障了系统的负载均衡(load balance)。" a% D+ N" N, X3 s
9 ]5 d% l( c$ F, \; h, w
    每一个shard存储在一个物理服务器(server)上。Server上运行着mongod进程,通过这个进程,对shard中的数据进行操作,主要是增删改查。
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3 n, l( G2 ~, Z* h! ?( @    如果系统中的每个shard,只存储了一份数据,没有备份,那么当这个shard所在的server挂了,数据就丢失了。在生产环境中,为了保证数据不丢失,为了提高系统的可用性(availability),每一个shard被存储多份,每个备份所在的servers,组成了一个replica set。7 G5 W* E0 }! B8 p- Q4 {$ y

& p* ]8 l7 @1 P7 w4 M) IShard keys* }/ c. R: x) _  Z' E
        6 R# V6 R/ H4 O2 p
    为了把collection切分成不同的chunks,从而存放到不同的shards中,我们需要制定一个切分的方式。
$ t5 \! ^4 {' {9 {  P+ {& E! o3 T) N; y6 E8 L/ U6 B
    如前所述,在 MongoDB 数据库中,一个表collection由多个行 documents 组成,而每个 document,有多个属性 fields。同一个 collection 中的不同的 documents,可能会有不同的 fields。例如,有个 collection 叫 Media,包含两条 documents,
( a4 M* B6 @; @. j% n
6 Z% \' Q. b7 ?. C5 a' N6 y$ E{
2 I0 Z" t% `/ ]( \* d0 N& Z  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",
! \) j- S4 e  s7 q& a% T: Z  "Type": "CD",  r( ^. M# U7 ^/ M
  "Author": "Nirvana",# M" V+ L4 V7 q2 E( x. }1 S
  "Title": "Nevermind",8 E1 |: w! k, ?1 R: Q- U/ C
  "Genre": "Grunge",
& u/ `1 d# n" W1 c3 M   "Releasedate": "1991.09.24",  F, E) b. |8 ~" M  C
   "Tracklist": [+ H2 a+ O5 {6 K8 D: G4 |
     {
% d* L; H* ~' J) \( V        "Track" : "1",/ S1 G1 H( p6 j4 E
        "Title" : "Smells like teen spirit",
" \' k4 }" D1 I" h) ^        "Length" : "5:02"
4 @5 C* H# D  `5 Q     },$ s" y' n. l6 j
     {
$ X+ b8 U! W( y- X& w* V        "Track" : "2",: r( V& |& m( U9 T; u2 U
        "Title" : "In Bloom",
- o0 L+ T& E# ]' g        "Length" : "4:15"  K/ D& ]& g1 X; k, ~
     }
$ p# \6 M2 W7 q% V' n  p2 q   ]8 X7 k+ ^/ j7 S
}0 j3 e; x- n2 [  y6 M
( ]0 _; j' Q- J8 Y5 }& m% P% p
{
3 n4 }& I; f! j& M3 K0 w  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",3 t/ [! U, w. [1 o! Y) C
  "Type": "Book",
! i/ S; H# B, _; i7 ?  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",
' z) x( P0 Y% u( }5 Y  "Publisher": "Apress",
; Q0 |  P" G0 F/ B% f( F6 R( f: c& C  "Author": " Eelco Plugge",
" v( Y. e% h& [* f5 \  "Releasedate": "2011.06.09"; s- D9 K; l. R1 q0 q
}& w+ u* S7 S$ C% I1 y' Y7 c

' q: B+ C; E* U( W# j. }    假如,在同一个 collection 中的所有 document,都包含某个共同的 field,例如前例中的“ISBN”,那么我们就可以按照这个 field 的值,来分割 collection。这个 field 的值,又称为 shard key。4 Q' h2 w3 W9 C$ A3 k
* w8 J1 q2 ?+ Y# e$ N) t& ]
    在选择shard key的时候,一定要确保这个key能够把collection均匀地切分成很多chunks。
. |$ U( [5 k0 G1 J( m- Q, K0 }3 C; D
1 D% z* l' V( H  X    例如,如果我们选择“author”作为shard key,如果有大量的作者是重名的,那么就会有大量的数据聚集在同一个chunk中。当然,假设很少有作者同名同姓,那么“author”也可以作为一个shard key。换句话说,shard key 的选择,与使用场景密切相关。* J, k. ~% x3 f- {, T

6 b! B' @3 e& |7 I    很多情况下,无论选择哪一个单一的 field 作为shard key,都无法均匀分割 collection。在这种情况下,我们可以考虑,用多个 fields,构成一个复合的shard key。2 s$ ~8 f5 }" ?( u
& t, ^# E% s: a0 \
    延续前例,假如有很多作者同名同姓,他们都叫“王二”。用 author 作为 shard key,显然无法均匀切割 collection。这时我们可以加上release-date,组成name-date的复合 shard key,例如“王二 2011”。
+ l0 [7 ?  e. m6 C4 c* l' F( s
7 w: l6 Y% e6 F3 [  o# ]5 \. d' z7 ]6 aChunks
* O# \0 L. l. r        
9 e2 Y7 H5 t$ ?8 O    MongoDB按 shard key,把 collection切割成若干 chunks。每个 chunk 的数据结构,是一个三元组,{collection,minKey,maxKey},如图1-2 所示。
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- m9 ^; b! |: l

; J" N( q( B; ]4 n# O# `6 y# g2 ?' H图1-2 chunk的三元组
; `! d1 K1 k) m9 ]3 D' g

1 S& g0 L: t+ ~$ S+ Z    其中,collection 是数据库中某一个表的名称,而 minKey 和 maxKey 是 shard key的范围。每一个 document 的shard key 的值,决定了这条document应该存放在哪个chunk中。. w" A; D7 R% Z$ `
+ |* r8 a- s8 R& Q: Z) s
    如果两条 documents 的 shard keys 的值很接近,这两条 documents 很可能被存放在同一个 chunk 中。
6 M1 [& p+ Q- Q9 S& k: M9 @/ I: [
7 q3 D, {4 ]& {7 l0 a. i    Shard key 的值的顺序,决定了 document 存放的 chunk。在 MongoDB 的文献中,这种切割 collection 的方式,称为order-preserving。
9 q: |7 w6 w. ]& ~
8 T- }9 q& ~- D, t5 J    一个 chunk最多能够存储64MB的数据。 当某个chunk存储的 documents包含的数据量,接近这个阈值时,一个chunk会被切分成两个新的chunks。& s7 D+ }2 D9 \5 _, I

4 X0 E) i9 a3 M1 r( ]2 L& g8 r    当一个shard存储了过多的chunks,这个shard中的某些chunks会被迁移到其它 shard中。
. ^  t# n1 u5 j2 Z9 u. y0 Y; J% Y: \+ U
    这里有个问题,假如某一条 document 包含的数据量很大,超过 64MB,一个 chunk 存放不下,怎么办?在后续章节介绍 GridFS 时,我们会详细讨论。
! ]' W) z6 C9 O* x0 f$ Q, w: @3 \
; M, g) o- @! [3 ~Replica set/ D* N% C2 G8 K7 W# A
        5 u, |4 v  z- r& D  P8 W8 r
    在生产环境中,为了保证数据不丢失,为了提高系统的可用性(availability),每一个shard被存储多份,每个备份所在的servers,组成了一个replica set。
6 y! l" y7 X% n' L8 V
# F4 t# R; c9 A" y5 K    这个replica set包括一个primary DB和多个secondary DBs。为了数据的一致性,所有的修改(insert / update / deletes) 请求都交给primary处理。处理结束之后,再异步地备份到其他secondary中。
! {" W6 @9 v5 }- z. w3 M( `3 I1 S( w" n. `* Z9 M  y( |& V
    Primary DB由replica set中的所有servers,共同选举产生。当这个primaryDB server出错的时候,可以从replica set中重新选举一个新的primaryDB,从而避免了单点故障。
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4 u) o: n$ A- B* f7 K- M7 {. f    Replica set的选举策略和数据同步机制,确保了系统的数据的一致性。后文详述。# S* a+ o& T! B- n2 v! q8 J2 v* K. e
9 C4 i+ P5 E% I/ F' p( ?& V
Config Server
% t) A  r( q& X; n        
" _0 D, q  R- M1 K9 i' Y    Config servers用于存储MongoDB集群的元数据 metadata,这些元数据包括如下两个部分,每一个shard server包括哪些chunks,每个chunk存储了哪些 collections 的哪些 documents。
" }' n; ~% k7 |3 R, D2 o6 ^  o( m/ m! f- f6 F  d/ v
    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。) B+ F# {; a1 @" j$ ]7 {6 Z" J0 f2 @

$ h4 R7 G( ?( |' p# D    Config server也需要 replication。但是有趣的是,config server 采用了自己独特的replication模式,而没有沿用 replica set。" C8 @" a/ V+ L
% s4 ]; v5 E) u) y8 O' h* T' C/ x
    如果任何一台config server挂了,整个 config server 集群中,其它 config server变成只读状态。这样做的原因,是避免在系统不稳定的情况下,冒然对元数据做任何改动,导致在不同的 config servers 中,出现元数据不一致的情况。( O8 I( H0 E6 f& b$ g
- ]: |  E+ T- `7 V$ ]& @1 i  [1 S- J
    MongoDB的官方文档建议,配置3个config servers比较合适,既提供了足够的安全性,又避免了更多的config servers实例之间的数据同步,引起的元数据不一致的麻烦。
( |, a2 c9 l/ A% J* v) P. R8 f
  I9 z, \: J6 K- tMongos  ~, q3 E0 j" r
& Q1 {$ @! W3 [, `7 ~: p3 P% `, M5 a
    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
# s' }. G4 e/ g6 F# [& M9 ~! F1 r
# K( y! O3 N! G& r' e    当 mongos 接收到用户请求时,它先查询 config server,找到存放相应数据的shard servers。然后把用户请求,转发到这些 shard servers。当这些 shard servers完成操作后,它们把结果分别返回给 mongos。而当 mongos 汇总了所有的结果后,它把结果返回给用户。
, v1 u1 z; r. h5 v" }9 U. r8 I3 f, E) ]" B7 a2 D
    Mongos每次启动的时候,都要到config servers中读取元数据,并缓存在本地。每当 config server中的元数据有改动,它都会通知所有的mongos。
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! b4 I; T. P; i6 l+ {( Y    Mongos之间,不存在彼此协同工作的问题。因此,MongoDB所需要配置的mongos server的数量,没有限制。
* @) M* f$ O, _2 \1 f0 d0 i7 A' R7 z1 x% R
    通过以上的介绍,我们对每个组成部分都有了基本的了解,但是涉及到工作的细节,我们尚有诸多疑问,例如,一个chunk的数据太大,如何切分?一个shard数据太多,如何迁移?在replica set中,如何选择primary?server挂了,怎么进行故障恢复?接下来的章节,我们逐个回答这些问题。
0 j. X( H* q  F3 u& P) n  m! ^( v/ [7 ^
) k8 t1 M" n7 u. M4 t9 ?! W' f
Reference,
( H: r/ }' N9 t2 x2 B; k4 `) w3 m: c* b3 L
[0] Architectural Overview
. s9 A3 y; a; `3 t' R% }* h* U* |; phttp://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
* E* i* R2 m* z- D$ v
作者: PenPen    时间: 2012-9-18 12:40
本帖最后由 PenPen 于 2012-9-18 12:44 编辑
" {$ ^9 {1 {, u, f# B
: b9 O1 K% a9 V+ S
- q9 ?, z# `) H您是和邓侃一起写文章的盛楠么?
作者: shengnan007    时间: 2012-9-18 12:44
呃。。。是我啊。。。
作者: shengnan007    时间: 2012-9-18 12:44
PenPen 发表于 2012-9-18 12:40 . \$ y7 ]0 |: y6 s( V1 S
您是和邓侃一起写文章的盛楠么?

$ ^& s) }; m/ Z& [" A$ I5 f是我啊。。。这都能被认出来。。。
作者: PenPen    时间: 2012-9-18 12:47
shengnan007 发表于 2012-9-18 12:44 * \& A) m+ c3 Y* m
是我啊。。。这都能被认出来。。。

% F5 F2 _6 w! N4 X1 @这篇文章我读过。开始以为是转贴的,后来再一看id就发现真相了~
作者: shengnan007    时间: 2012-9-18 12:49
PenPen 发表于 2012-9-18 12:47 % e& W1 E+ j* K
这篇文章我读过。开始以为是转贴的,后来再一看id就发现真相了~
2 W8 W6 O1 v# H  |8 m$ K# X
多谢支持。还有两篇一会帖过来。后续的还在写。边看源码边写,比较慢,hoho。这里是要推荐才能变成正式会员是么?
作者: 不爱吱声    时间: 2012-9-18 12:51
shengnan007 发表于 2012-9-17 22:49
8 Y$ c3 b" C" ]- p+ D多谢支持。还有两篇一会帖过来。后续的还在写。边看源码边写,比较慢,hoho。这里是要推荐才能变成正式会 ...
$ s$ D* p1 N# O: `9 |
欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
作者: shengnan007    时间: 2012-9-18 12:57
不爱吱声 发表于 2012-9-18 12:51
* o: ]+ ]; q5 _$ V  G) E9 |" N2 u欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
4 r9 ~  Y* h  ]$ b" h$ k
多谢多谢啦~~
作者: 巴山    时间: 2012-9-19 03:38
我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
. S+ v0 E( h# R! E+ {: q& m
' a" g- @; \0 [, M: T7 T7 ~
作者: 梦晓半生    时间: 2012-9-19 04:21
谢谢。
! D$ v2 S( G, y" J2 f8 P7 A* V3 ^& z: i
中文看得真累,大部分还是英文术语。& G: ~5 K7 ^2 d1 A' `& v- C
+ b% N, \. _, }# j. `' `( M
这应该是一个系列吧,后面怎样寻找,执行指令等开始入门,还是说的太简单了。, m# P6 X' I- a3 F) h: i

( T* s8 [6 k; n; u% B. M现在distributed DB在那些大网站很重要,现在开始有跟已有DB分庭抗礼的苗头,不过不是那里工作的话,其中的奥妙大概难说清楚。
作者: shengnan007    时间: 2012-9-19 08:40
巴山 发表于 2012-9-19 03:38 1 E8 }9 c, p, \9 ]2 g2 U, p/ q
我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。! ^& D) ?2 S: t

# C" I( f1 g) X& a) j  @ ...

7 }, y  j; C1 OmongoDB作为存储是没有问题的,财务这种核心数据,还是不建议使用mongoDB的
作者: shengnan007    时间: 2012-9-19 08:44
梦晓半生 发表于 2012-9-19 04:21 0 s! T5 q  [# ]  t) U9 {
谢谢。
3 L2 ]4 s# J: _: a3 P/ L0 H1 e/ |" b0 {! O  q7 d
中文看得真累,大部分还是英文术语。
/ ~. w+ g$ Z) `8 Q5 s- G
现在关于mongoDB的文章,大部分都是在告诉大家怎么用,涉及到内部运行机理的文章,数量不多,而且不成体系。这个系列文章的目的,是让大家了解mongoDB的基本的运行机理,这样以后使用的时候,可以知其所以然。但是由于这方面的资料很少,我也是到处找资料,写了这么几篇,再往后,就是边使用,边看源码,边写了。
作者: profer    时间: 2012-9-19 14:16
shengnan007 发表于 2012-9-18 12:44 - v5 S5 `7 ?8 K. N9 K
是我啊。。。这都能被认出来。。。

: N4 S" B( N2 `是邓嫂么?
作者: shengnan007    时间: 2012-9-19 14:17
profer 发表于 2012-9-19 14:16
" e. U( L( |, ^' K9 n' s; u' D是邓嫂么?

* j8 X( Y# l& n9 W- j是邓的小兵
作者: 恶魔吹笛来    时间: 2012-9-19 18:35
有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作
作者: 梦晓半生    时间: 2012-9-20 00:57
shengnan007 发表于 2012-9-19 08:44
  Y7 _* S# [' `6 D5 @7 d; J现在关于mongoDB的文章,大部分都是在告诉大家怎么用,涉及到内部运行机理的文章,数量不多,而且不成体 ...

5 h8 r# T7 p; I% L+ ]太好了,期待中,希望都带上英文reference。
( ]. y2 z2 k: R  j
8 c; c1 W) Y" Y现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一下一堆NoSQL的新系统,到最后估计会有几个胜出。  l2 ]0 F: J5 t" Y! _. q

3 f, b; I2 G: p1 g& `5 chttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
作者: shengnan007    时间: 2012-9-20 08:53
梦晓半生 发表于 2012-9-20 00:57 $ N5 h) A  t0 T8 ?/ b# j3 p, n
太好了,期待中,希望都带上英文reference。7 ]# ~) o- g+ v6 y, r/ g9 i
' \! z7 Q- V3 O
现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...

$ o# H$ v! g! {现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
作者: 梦晓半生    时间: 2012-9-21 11:52
shengnan007 发表于 2012-9-20 08:53
7 P0 C8 ~$ S3 ?/ }7 E$ ?现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
2 S/ l; F) _$ j; M& Y
建议从NoSQL写起,这是推动新数据库设计的需求关系,原始动力。( y/ y; u0 _9 H; @

9 ]# R4 h( ]9 h" whttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
  Q9 V" g) W: ~/ r' H
3 h  J; t! u7 [1 G8 Z5 i& |
作者: 定风波    时间: 2012-9-21 17:03
恶魔吹笛来 发表于 2012-9-19 18:35 5 V( ?! n/ Z; L) P; {# w( T7 [
有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作
$ k6 l/ D0 N2 u/ J) L. x* _7 |9 K8 j
有什么可惊讶的邓侃在前一个爱坛版本是很早的注册用户呢,从开心网一块迁移的。。。
作者: shengnan007    时间: 2012-9-24 09:11
梦晓半生 发表于 2012-9-21 11:52
8 e4 h1 d# ]7 ^; D  D建议从NoSQL写起,这是推动新数据库设计的需求关系,原始动力。
# k4 c7 i  Q  F* s+ M9 m1 P  T) M  U4 {" g' C) }; h  B3 H% O; B
http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

$ w/ X4 x* W+ t& U7 s好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql




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