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。
" E  {% }0 m" u5 E2 n
5 X  }6 B2 Y' Y/ ?    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?/ g+ ~" t7 |; F

$ M, O& y8 ?4 c# I% v4 p; `% ~  C3 a7 t    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。
8 D  X$ [% ]5 B1 V' S
6 _: t* T7 |# t
  `( w. e$ a# w; U

# b5 w+ R6 d. l. `# A% A图1-1 MongoDB架构图

& w7 e. P3 I* ~& g$ \# S
, T1 V1 i" n5 Q& ~8 g    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)。4 H7 V) G0 B2 G3 d
& B8 Z" l5 g. }' z" O/ K: W) l0 i
Shards
, i) o* X" Y. d! m" b/ b
9 f8 L6 o* e/ N' D" [7 B    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。) Z5 `# M$ X' |% f/ ?; y

( c! C. [+ I6 i! h) g4 Q  v    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)。
3 H0 U8 _2 k; S# X' y$ ^4 A" t3 l+ _8 t/ p1 r
    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。( T3 z/ ^1 y/ Q: W! a

5 f7 N9 l' x4 h  G    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。3 B% P8 U0 c- V7 Y* N! T
, b% |/ Q; S- Y* \! A
Shard keys' X0 Q/ O  O, ?- z
        
/ Z3 ^2 p' n- F" t    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。
* A$ ^$ X( V0 L9 c3 n( C  Z+ ]" H4 H  m& V, l, t; d
    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,& A% K6 _3 l# f6 d( Z; @5 w
3 F) B# n+ s/ I* w
{
: I7 T8 m0 D' F; U7 a  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",' h# K# c" F% ], a+ w3 P
  "Type": "CD",7 j2 p( r3 {* {: `! E
  "Author": "Nirvana",& @0 r1 A$ R1 _$ x& y
  "Title": "Nevermind",9 h# Q/ o& I6 G5 s
  "Genre": "Grunge",2 [0 L0 ~( i) C, G$ o) B; M; m
   "Releasedate": "1991.09.24",5 l$ ^% ]: f2 E
   "Tracklist": [
; a5 ~! U6 p* d! o7 l9 f     {" M& k2 z) s7 {
        "Track" : "1",
* N" y3 u- Y) i        "Title" : "Smells like teen spirit",
' b" i$ Q$ ]+ a( \* ^# I        "Length" : "5:02"* D) R0 P3 [6 b9 q7 _1 v; V8 ?
     },+ k' H5 k4 z2 a+ `% v. E
     {  \: d) e* w* T
        "Track" : "2",9 `% c6 U4 z5 H
        "Title" : "In Bloom",8 n, w; I- @/ _
        "Length" : "4:15"
7 P" x. R- n# {. c+ U! @7 K     }# r3 k- f& L' r' G. K$ L
   ]+ \  N3 R4 K' I: t& f% V/ b3 r
}5 v& p) E9 r" d9 y7 Q

: P, B& ?- ~3 m2 O  m& x4 K{; D4 X2 a$ D4 o# e( T
  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",
& R: y8 o6 F: a) N  "Type": "Book",
# P! ?  `# r7 V& m2 F# z- `  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",
3 P! }( [' s- ]5 [. p# y* M- n  "Publisher": "Apress",
% k6 j% [3 v8 ~  "Author": " Eelco Plugge",7 E% ?7 N1 z3 m0 a
  "Releasedate": "2011.06.09"3 a3 \4 g: a3 k2 R
}' X. z/ ^" S$ P8 i6 c, q- H+ F$ j

7 d+ x  {0 @1 {7 k2 S3 S( M' W    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。' }; s. R4 S) M

1 a! j5 n2 Z/ _, @  b" U+ 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, a- V4 h; S' p  Q" P2 [& |6 G2 s* K* G8 d6 z4 t8 \
    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。
7 x  |8 I3 p, n3 L" h, F: d$ q: C3 {( V
    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。) T, M. O& {& d3 x- j1 Q

" T: q1 K) T, _: `1 d( n    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”。
+ Z1 W% `+ V1 ]3 @$ ]7 d6 g. s, r6 x
. c: h  S# w6 s0 _Chunks
. U* \* }- U  m/ T% s        . I% A& R% x, `2 O, b
    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。. c$ l8 \3 ^; t9 T# \& Y8 J' Y7 D
' R# \3 C5 P( c2 O
$ d9 n. s$ T, F3 v1 N
图1-2 chunk的三元组

. J  x9 @) ^1 E$ J" L) _2 s( t0 t7 P4 P6 {+ ?; `9 y
    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。2 M1 D8 e# O4 \3 j
) C0 Z) m8 }# M2 z! \$ {0 d% K
    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。
1 j4 O8 x) o: M9 P; S
5 m! ~& Q0 P& H    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。
, D3 I5 _2 O  d! \( R( I  Y. P" {6 Y/ w4 Y8 Z! R
    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。
: @* ]  F& ?$ V; G. p& B% x6 G2 [6 F, @7 A) |8 b
    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: _/ F8 `8 X* x7 t6 X
) f" u2 a% \9 w! g% 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。) ~' \" t  o7 P
5 q! j6 X( `1 ]/ q1 F4 Q
Replica set8 G: ?& H6 i( y$ q. I" d
          U, O- K5 v/ q
    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 k/ ]. I; V- g$ S4 o
6 P- l, H" b- E    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。
$ d; m1 `: e' _  K
) D" o+ m3 I( `3 x$ O    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。
7 A: F3 Y& T5 C8 M$ p0 L
/ Z1 B# i% c( I) R    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。
+ V  M# G! R. V$ `' K- ~
. V# c3 L- K* C: F5 lConfig Server
/ P( _/ k. n1 p- @        
1 X8 m9 K& {* N    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。
# ]# I# K5 X% D
3 R: }( {8 J3 h* r7 v! v    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
2 r' j( U9 g5 G/ B/ `3 Q* L9 V; \6 b7 c
    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。
+ ]% U+ M5 g1 y0 Q5 R' I$ ?
4 r9 N& c/ Z  S9 U9 G6 n. }; }    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。7 b! Y, N8 j' G8 h: z

7 \+ k( }( \2 k    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。  b5 P, e, N' ~, c% i/ h7 H* ~: L$ X

/ _* P# L# `7 N( c4 p  x9 F' HMongos! h, Q0 }) a+ }0 k9 r2 Q' c  k

! U# y& v7 w- R0 z$ n    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。$ R" |7 b" F4 I% x5 g8 n
% C+ i- L* w4 e4 z) M& Q" n
    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。3 f# f! R: s8 K2 a4 x
: H5 Y- d; {8 c1 e9 v/ I+ m
    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。
+ u. U; d$ T( O' y% n' Q3 v2 `1 f. P) |$ @6 E. x
    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。
; ]0 D+ I* N- r2 n) y1 s: P
6 W# l8 x* \% R9 y    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。
( r  @8 H  Z8 H2 i0 L& w6 l4 A5 }$ y- D0 J4 V! ~1 g
7 O' ?: b. @" F
Reference,3 `. H+ {; z/ r4 R0 [9 H2 Y  L  O
, K& _( @- M9 D
[0] Architectural Overview
# `' P3 q' D3 w& i4 L9 qhttp://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
6 i- d0 W5 U! D( M4 z& X
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 ?  V# o& a$ P# f3 I2 T3 z
1 s  E* ~6 y8 B5 Y% r9 U, @1 G" Q5 M, Q* [6 w' f! i9 m
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 2 f( r- g# K: H5 |1 ?
您是和邓侃一起写文章的盛楠么?

2 `$ k. I2 \: }' J* G1 w" ~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
: L" b3 n1 L$ D1 P8 Q! c是我啊。。。这都能被认出来。。。
* R  {2 o# Y, V1 V
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
7 z* D0 f3 g* ~' h0 {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~

( X" p" w9 K8 A7 z2 |# J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
& j" f# s2 H8 h5 M( D" u' d' M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 ...
  T7 S4 I( a8 p$ W
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 5 [! U& o* k: S# L$ W7 u, H# P  r
欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
) K3 U+ e% B' n5 n
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。+ g( y7 K" D$ d) x# A0 E4 x

% p0 A; C' j/ W
作者: 梦晓半生    时间: 2012-9-19 04:21
谢谢。  V$ m' O1 c, X4 s- h; Z
8 c4 O9 d# J0 @5 Q& M
中文看得真累,大部分还是英文术语。+ N! q9 p2 z- N4 J0 |: @6 d9 ^

* M3 H5 O. @7 Q) M$ I. A* I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。6 s, W2 V- e$ l) I9 G8 R

) g% m8 n; O; g3 C/ {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
9 W# P/ q- u+ U3 \我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。! X2 F# l% n2 g. _( h: [3 D- U
5 j2 o& y( P" d4 z, N: x/ o
...

! D- P, D: S# Y/ E0 L: B: TmongoDB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 : Z+ a1 b9 r9 y0 S: t6 e6 R
谢谢。6 t/ _0 N% Y3 h$ u

8 A" u6 a: s0 [0 v3 @/ Q7 I- r3 M5 Y中文看得真累,大部分还是英文术语。
' n* \6 e. ^1 W$ f# R& O
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
: K1 v+ V# ~& o3 u. P# @! B是我啊。。。这都能被认出来。。。
7 ~1 W1 A. {# T! H# G) Z
是邓嫂么?
作者: shengnan007    时间: 2012-9-19 14:17
profer 发表于 2012-9-19 14:16 ! ]" f( I  z1 U/ E
是邓嫂么?

8 S* R( U; p$ H) E  O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 * ?# }) Y# |; T: t+ u
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 ...

4 |# Y  R5 v4 M太好了,期待中,希望都带上英文reference。, a" A7 t$ j$ n  t5 t: B

" X. s6 ~% F* K, n& r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。
" w0 |/ \( ]3 j
! ]8 O( ^( p# }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
& {# O$ N+ B6 o& k/ O0 @太好了,期待中,希望都带上英文reference。* ^9 }6 t! E: @3 O3 I. ~* x+ |
- R: v3 Q" n+ ?
现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...

5 _- S  S0 B! B' }! ?9 E  F, J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
: x4 i. [  p# _  F* o$ E现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈

' |9 V7 \. o/ r0 a% Q) N  k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。
' p& [! U, f+ |  `5 ]: X/ ~5 F9 o& M: r7 D8 c5 b
http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
& ~+ `5 e: l( ?
( H/ ~6 ~2 g6 h  S
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
8 ~' ^' j) K4 h7 }+ y3 {, i, l' f有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作
1 z# Y9 B$ F0 ^, }
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
! B2 i: u5 _( f# E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。
0 k+ l8 k7 q5 H1 \* K3 i4 Z; `6 i; g+ G: t
http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
, C; N& A: g7 w
好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql




欢迎光临 爱吱声 (http://www.aswetalk.net/bbs/) Powered by Discuz! X3.2