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。
3 d/ G( G  n7 a' A  Y5 ?, G$ l1 M+ B2 O7 v# z* m
    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?! u! E' Y9 u  x9 d5 I# y

" o# g" f: _1 u    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。0 [- g4 O3 w6 Q( ]

+ f8 f# s& e5 |) w
" y" v( f/ k& P+ W" s+ d
5 ~6 O1 U1 E2 z5 u5 h
图1-1 MongoDB架构图
6 }( ]0 U& D2 Y* w% p
- s7 ^9 R# z' V
    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)。
+ I. Y' X+ E: z  z$ `# g- s
) }. j1 t; r  x' J  kShards. H8 e6 c& u9 d& h- U7 ?

1 _$ c2 b" w. E: O* r    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。; X9 M/ ?0 p) h' c2 f" Q

9 a# z+ w/ J8 A    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)。8 x$ P- e+ Y. @9 O- s) s* [

5 Y3 Q; r$ {7 M4 |    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。
6 R: X4 ~4 o4 s- [( P+ t& W* k4 s! e3 C; e/ t" N5 ]3 K) z9 Z1 t, O
    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。
0 e+ m. T7 k6 [4 O0 x
) w, Q# P# z; {0 C. y' ?Shard keys
6 r2 o+ A7 z/ B! s8 l2 o        
- F/ d0 z4 }( O8 d( R! Z, w    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。
9 E, v- \" L3 @: c$ R6 F( _! |5 n7 a, D. Y8 e. ]$ ^3 q
    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,9 ]# G8 D2 V! @3 k

4 j! q$ a- u) _{
  }  s6 s" w  U: u! i; O$ s  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",
- c* G, B+ U  Y% {3 i! `( Y! O  "Type": "CD",- p& p* B2 N$ F6 B& L
  "Author": "Nirvana",3 e6 M* b: D4 z4 Q. `: `! m
  "Title": "Nevermind",
# ]" X% g) c+ V( L' V- e  "Genre": "Grunge",
& F+ V& c2 x7 S( S   "Releasedate": "1991.09.24",8 E' W6 Y# C0 n6 s! I4 V/ p& k% j
   "Tracklist": [
8 k; y% \  q* Q6 E8 `' N7 }% c     {6 ]/ x, l' |* x4 N5 t
        "Track" : "1",
- r6 x" Z5 n) r( ]' L. Z4 u        "Title" : "Smells like teen spirit",
) `, }5 f. ]' y' ~2 H( O        "Length" : "5:02"
# q" M4 c/ F0 V3 {3 {9 K# S+ T     },9 n+ n$ F- g+ _7 i2 X
     {
1 W2 C6 V% l' E- ]9 ?2 `% S0 W        "Track" : "2",
* f/ a+ L* o$ u2 Q        "Title" : "In Bloom",! m/ ^4 X( {, o6 ~) z
        "Length" : "4:15"
7 F1 m. F/ J4 n8 U# O     }3 P, k% T, f3 f" v9 N
   ]
! n3 K/ |9 B+ V: ^9 w}7 \* g- `, Y# y

0 W  W% z( ]/ T# H& c5 A$ N$ C" o{
) {# u$ \4 K  V' z1 g  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",2 j  g/ f+ z$ j, K/ q- c( ?6 W
  "Type": "Book",+ g1 @% b5 l9 f, [! J  H, g3 s' D
  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",
2 N  r+ ^! b2 `5 I# j6 U  "Publisher": "Apress",
' W9 ~: M! l9 M9 ]* B9 E- L  "Author": " Eelco Plugge",
% n) r7 P7 G% u% y+ G: H  "Releasedate": "2011.06.09"
' h3 y2 I& e, E( t}; R0 W5 V: f, B0 _. m0 S& G( o# v

& U4 z3 ?. I, A& ]1 z! P    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。
  b- ]# _: S9 }6 Q1 z# Z
5 A# a3 \1 [' z( W    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。! F' |1 o' I/ U; v. F+ k/ z$ u

/ a( u5 k5 I$ ?    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。
1 N5 W4 [  V9 Z4 x) q4 f. S, q) m2 s& h, f1 {: ]# v7 e
    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。, b9 o, n! y; j0 |6 {2 @5 {5 Y
' w$ l6 e6 c0 o) f" L6 S) e
    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”。
! A: }9 i: @& N
& E! X+ `2 ^# T2 r' \9 HChunks
( ^) \6 _$ n* s4 k        0 J! q* v* n) b8 \; h0 m: |
    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。7 z; j2 R# z6 n, k* ]' l

( z2 M: `* T* D& |' z# b! [; w* x  g

$ @) [7 p. \% [) V图1-2 chunk的三元组
% f9 b. p, _; T

- P: U& ?. [! n) s( h/ }& K    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。
5 I$ J' C* v; [7 ]& t3 Y& ^8 [- d, C) {3 C1 [0 ]9 A
    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。" o/ v/ ^0 r7 }

' `- j1 W# v0 f1 r8 a2 Y    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。
- ^: R9 K2 R; M/ G+ n2 c* s, t; h# Z+ y6 M3 j( k
    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。! C9 R3 A5 _6 l

7 V  G6 S% ]% \4 s    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。$ f" `# w( K5 N% k; c* g

& s5 [7 ~8 a6 g' `! t+ M    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。: s: g6 r& D) `
2 `* \1 Q; J7 R, i2 g
Replica set  A$ @4 S; E' R5 @, w4 x4 D/ f
        . M3 @6 _3 q! `) N. M4 ?0 d
    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。
; p, k, }' X( V: E  M# `5 o  M6 f2 H* h/ L. r! m8 c
    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。
: |% N- d: V' a+ r3 ]3 _% s/ w( \# U8 i
    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。1 S2 _3 p. A) o3 f, O
9 R: h& h$ {% ]7 @9 l
    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。- E9 w: g; _* x5 ~$ @" A; i
# F) s, ~; E& Z% f" }" X/ h: P
Config Server
. o' L: _. W: t- R5 w" {! z        " v/ D* M  o$ d0 u
    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。
3 C! M9 I7 K, A3 K1 L% j, ?
9 u5 j( w  d. K    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
! j; m3 G0 [. q, N; R4 K! Y0 A& x' q/ z# J- {
    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。& C& u+ `0 Q" B, W$ T/ J

! j+ B" s" I2 m% i. m    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。
! D3 _/ V+ W# ?2 [/ f1 p0 e
1 w  ^& l3 w- B9 H5 S& a/ g    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。* S7 x* }& X- o5 a7 l% H, Q: E
! n+ `0 ]- l, j, n1 ^
Mongos% l" }; N! p% a- V

* _; ]: `, P' G    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
8 Y7 _  x: W. Z4 c
# G( c2 S3 l8 ~2 M7 k2 |  s    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。+ o" ^7 g+ ?, G' R/ T9 ~# t
7 b% M0 ~5 Z2 K' a2 C
    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。
. r4 a7 [" ?7 V5 }$ z
9 ?. X5 h2 `7 m  s, ^- U    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。: E7 |' P7 m: V$ I4 y. X' f, p5 s) P
' _5 ~  W9 @" X8 x( {1 N+ [& k8 _
    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。
1 z6 e) O$ H" b6 l
8 W3 h3 G& U# p( }( v# M+ l) P8 c5 @9 w) c3 K5 r
Reference,
1 Y/ \/ c" h9 I$ f$ n, a: k7 N6 a& y/ S0 h; K
[0] Architectural Overview$ b: e3 K7 _& z% U3 Q+ s' Y
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
3 x3 w! M* Q/ l6 S! |' }. |
作者: PenPen    时间: 2012-9-18 12:40
本帖最后由 PenPen 于 2012-9-18 12:44 编辑 " A9 `6 L" L6 f3 V6 c

2 ~; A. H6 s8 P6 Y5 v7 u
. e  }& t! ~: ~" I2 S# K& i5 @+ j1 g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 ! j  w2 k$ C/ J; o' `+ R) T$ s
您是和邓侃一起写文章的盛楠么?

2 J) U; d! K8 S5 |" C0 s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 3 }8 Y- k0 @. [1 ]  T6 ?
是我啊。。。这都能被认出来。。。

0 u9 M! A! D/ t/ x2 A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
6 f) w" r) t, s! y" N1 M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~
: Y; A/ r' o/ {, q9 R
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
7 }1 _8 n: R7 X. Z( H1 E8 [: G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 ...

" |1 T1 x6 x; r5 Q. q( J( T& _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
. K9 i) Y. N" X" ]! X: }欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
9 G" c. |2 B! y( ]1 D2 s
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。! ~. v$ R2 O& Y( Y, X+ I+ e) M4 }
: B$ G  S+ l& Y

作者: 梦晓半生    时间: 2012-9-19 04:21
谢谢。$ I$ j' v5 s8 l) i

1 C0 l# z  _, Z中文看得真累,大部分还是英文术语。5 G6 k9 J4 n9 N
6 J% v- s1 W4 |% a" D% G) a. d
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。" y* J" Q% G* u: e% R& s9 s

$ O, a' d" H  r  P: j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
* R: U4 i+ M2 M- e- @我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。6 m9 h% Z$ @" T

3 m$ g6 j+ |+ ?+ n ...

% [5 I: P4 h/ \3 XmongoDB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
5 v4 m2 ^" }7 W# t# F2 T谢谢。
( ^7 i8 b3 E+ L! p6 t7 U4 z0 x' K$ q8 W, V
中文看得真累,大部分还是英文术语。
4 E1 ?. Z5 [1 O4 G# C7 x" @* l
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 ; e6 R$ f5 ?2 m- E0 n
是我啊。。。这都能被认出来。。。

! G5 k9 q: F3 s  J) ~是邓嫂么?
作者: shengnan007    时间: 2012-9-19 14:17
profer 发表于 2012-9-19 14:16
$ O  H7 s8 s  ~1 v" l/ F+ K是邓嫂么?

2 P4 w# B) o+ O3 t9 t- M7 e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
4 l1 S4 D, B* X. Y2 E$ P/ z9 |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 ...
& ]% Z, d' _4 J8 \7 K& ~
太好了,期待中,希望都带上英文reference。( t4 w7 I# t* Y) |% c

4 i6 @$ d1 U" l9 K- r# g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。
) r6 i. c5 o. a6 P: A; C: z# f( G5 S! R; ]- K$ C/ N* o# x- ]9 s
http://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   w; H+ m# d! F0 q9 a4 s
太好了,期待中,希望都带上英文reference。3 M1 P6 u8 j, |# a" B  ^* G4 |0 t. `
* G- M& ]. l) |0 a3 C- a
现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...

# C1 I* \  `, S2 P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 # H. C( P+ ]- K. v
现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈

% P9 @5 _8 f5 Y7 s9 M. T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。  m6 G' J; t3 c8 O% L) g. g

  y" }" J0 p0 y& Q* a- T% R1 khttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
: N  g2 i9 G- N7 M' Y$ {" C5 v# b) ?1 p$ G# X7 c/ M5 y9 ~

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 . Y1 L8 l8 L) m) b0 m$ @2 H
有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作

4 x! _* E; T( h, w! Q3 N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 0 }& Y9 q! [- }3 ~, d" \0 o
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。4 {' e. Y6 R* [4 |
" i/ U( I% g2 g4 z" I7 e. z9 y
http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
+ i2 J+ B. k5 J& k/ x9 B' N
好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql




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