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[信息技术] MongoDB架构概览

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发表于 2012-9-18 12:31:10 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
    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。; v4 T/ e. U9 R5 a" O& L) |4 M
( n4 {. _! f6 E3 @3 |. ~
    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?
- [) }; L7 C! U  |) a
& N$ F7 _4 h+ A$ l* [& P    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。# M+ h5 _+ ^) w- r, J5 p

! H1 G+ g5 L& w) Q! a/ ?
( @& u+ `, F8 U( X; ^% }

& m2 Y& a: M9 `! |$ o" A  P图1-1 MongoDB架构图
0 ~% t1 n1 t) q
8 t& S. E9 h9 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)。
* y3 D) l4 m8 t, v) \: A4 ~* U3 d3 {8 i; m
Shards
) g( H4 B( e! g6 P1 Q* s6 {0 n( c# t( d/ z5 C/ M
    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。, N. e' f& C0 K: M1 Z
: k0 l$ v, R% C8 S$ g% M
    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)。+ W" Z3 i. }/ E, ^& O* ?' S3 y
! w' J; l! l& S  O$ h
    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。
" |8 G+ Y5 r! S: f% c8 W0 B- B7 [8 ?0 R
    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。
1 _& X' h# d3 G" @$ \4 S6 a+ y9 z; I) l7 c; ^) U1 ?+ R2 |
Shard keys( X  e+ ^0 n: v! R; @
        
  z6 r' b% d' V* t# R    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。
. A1 n5 c& H4 z! n6 r9 S
, R2 ?+ ~0 ]/ T5 p    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,6 x+ m! ]7 j/ J8 u- o+ j
: I# y- k3 H' z1 g1 G0 S
{0 h8 C; ^2 d9 R6 b+ S
  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",0 _5 n( x5 m9 T4 M: i" v
  "Type": "CD",( S; M  b8 ~+ D3 y* j& g; l0 G
  "Author": "Nirvana"," K: J& G+ U' p1 k
  "Title": "Nevermind",
, b% h8 \: q. _0 r8 j% p" W  "Genre": "Grunge",
: v/ \' |: o3 C6 C   "Releasedate": "1991.09.24",
8 F8 j; R) [7 R9 m  e5 A$ U   "Tracklist": [/ \- z3 G  U0 @' h, _$ S* p
     {
4 f- X* S9 M+ u- r        "Track" : "1",: y. {( U( x8 }& {9 e
        "Title" : "Smells like teen spirit",# [( X( U' A9 k; @. o- Z) ?
        "Length" : "5:02"
9 o+ i  Z6 \9 i8 I; ]     },( V9 |5 X% E% i# U1 V# t
     {9 D# M7 I! t4 p; Z- `  q/ V
        "Track" : "2",6 n! ?1 C" Q5 r4 a' i) b
        "Title" : "In Bloom",
5 u% y! V& a+ K4 b& b        "Length" : "4:15"/ V4 Y! \: f. Y: Y0 y) J: G
     }! ?7 r' e, A9 _; G
   ]
) e$ F0 |; k0 A. d* n. C}
% t' W; A8 q/ I+ W' U! W% _6 X# N6 G8 j
{2 A- E% k  M# }" ]1 N
  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",
& H. {8 |4 e: ]* @2 B- Q8 Q  "Type": "Book",' ^3 g% {( d: T& M5 b/ T
  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",6 L. M; ]# o: I+ K0 y* u
  "Publisher": "Apress",
# x9 r; X, \; G  "Author": " Eelco Plugge",$ t: d% M1 q3 j/ x1 d
  "Releasedate": "2011.06.09"
3 S$ ^& R+ m5 g% h}
5 }  U/ s0 b) S$ Q% m% J4 Z# K$ W# c2 X' E: n
    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。
0 Z2 {% W* i$ ]& V& T& @$ e3 L6 r6 g5 h# F; z- G5 H
    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。- ?8 M0 q% p$ F  [/ Y+ W+ t
' o; |( x3 j2 e# F  b# T
    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。
; ^2 ^* S+ z" z. q+ D2 k$ W0 {
" d& x8 x" Q$ {. n0 h    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 [+ L# c6 X) T( \1 s
# V! X, s8 s# z, I7 o9 _0 Y$ ^/ H8 s
    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”。
" o6 N- {) {6 Y5 D- d7 ]/ R
) L) @+ q6 }2 aChunks/ x) e# Y! w& K! E5 W
        
$ s" c! ?: S$ \    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。& S7 y- F8 g/ W

0 J! L* {. v+ D. X* |5 N7 e: g, R

4 F. x) m3 `/ j* a. ?* |+ ~/ c图1-2 chunk的三元组
' t& D: g2 L' }% y4 u
! C% P; t  A! W4 V9 H
    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。
& h) X* f; a  v8 c! Q" }! W
! ]$ ?1 H. S1 S7 t8 Q    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。
4 f( q+ f3 }) B2 l4 u$ ?5 T$ Z6 n: t+ `% h& \/ ]1 o
    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 V. O+ |9 m: t! W2 B1 `" L

; x9 `+ P# M) @% @* a    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。9 V, c2 l. e( W) g: U

5 z: y. w/ L. g. f) \4 {    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。1 P9 ~# M; y& L0 I
9 X" N6 j# E! T* [) G* E: ]
    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。, Q7 c# e$ c2 Q# z

6 G& ~1 d. x& YReplica set
# y2 Y# a, L- x        3 S7 A! }4 n/ N5 m, p
    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 y. g2 a/ q* I7 {9 e  L0 G

& A* E" r- P* `$ M' S* w  b    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。0 W" x$ t9 h$ V5 S

* S$ K/ N" r& f* }, e    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。
# E. w0 P$ }5 r, q& n) E7 t$ B
& E( P6 }. m( `7 }6 M8 |9 ?6 c    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。8 a! h) _$ d9 j1 A1 g5 E# Q

! [. l% t" p8 M4 x* L4 l( _1 sConfig Server
2 L6 e8 m1 }2 Q7 r        8 M5 C. o& n# N$ M
    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。
( W9 s, M2 g: k- r5 O
$ Z0 F* q5 v. Y& [    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
  b1 k" w9 K; i- U1 K9 L: e/ {8 y  y) T
    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。% b9 w* e# e! h2 E* |" O% e, t( x
* F" t: D; i) k' N3 U5 O
    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。) D; X: _* y7 G6 g2 @: I

6 {" j7 r$ Y% T" H    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。
$ J% Z' u2 }/ o7 w1 n. j( Z) ?, z. m3 z' ^2 s* R, I$ [; S7 Y
Mongos4 R% l) C1 @! F2 c

/ B" z! V. x/ r    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
4 [' h4 g% V/ k& u' O) ^( t7 d3 s/ I" F* p* J( Z, ~$ K; ^! Y/ E# J
    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。
% L/ m+ b' ?) {! ^7 [1 G: Z
: A; W8 i) n/ F% S) \4 l8 V5 {    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。
3 M0 g2 R9 R6 T; I. O( c2 @  \$ n0 R* A$ k# S. T
    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。* R/ D' [6 M" k. b
: S+ y9 H4 e- ?' C" {, P7 f
    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。$ K( }2 K0 Z# C1 E' R! a7 L

$ z/ p. q, k! ?% E, Z" v( C2 S, a+ e# {( t. @/ t$ ^7 g
Reference,
8 }! N  j) \# h0 f: t3 t( I5 i7 U7 s6 m( q; n
[0] Architectural Overview
! Z; z; O- C" C  e3 ?$ [http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
" N2 m& W0 C+ P7 k

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参与人数 1爱元 +10 学识 +5 收起 理由
不爱吱声 + 10 + 5 谢谢!有你,爱坛更精彩

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该用户从未签到

沙发
发表于 2012-9-18 12:40:50 | 只看该作者
本帖最后由 PenPen 于 2012-9-18 12:44 编辑 " N# k4 r6 e! q! E

# f+ {! b( ^; [! v4 }9 @
) F% H; J! }9 U! y您是和邓侃一起写文章的盛楠么?

该用户从未签到

板凳
 楼主| 发表于 2012-9-18 12:44:19 | 只看该作者
呃。。。是我啊。。。

该用户从未签到

地板
 楼主| 发表于 2012-9-18 12:44:45 | 只看该作者
PenPen 发表于 2012-9-18 12:40 ! J) w; C  l6 j6 l& s$ t. ?
您是和邓侃一起写文章的盛楠么?
  C; F8 z  Z4 o% q2 Z
是我啊。。。这都能被认出来。。。

该用户从未签到

5#
发表于 2012-9-18 12:47:20 | 只看该作者
shengnan007 发表于 2012-9-18 12:44 1 |7 E: k! K- F! ]: ?; ]. O
是我啊。。。这都能被认出来。。。
' T; }; }* `6 S0 [4 x" e+ C8 j1 ~; 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~

该用户从未签到

6#
 楼主| 发表于 2012-9-18 12:49:50 | 只看该作者
PenPen 发表于 2012-9-18 12:47
9 B  J: C& ?7 X% {' }9 g0 r& e7 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~

- p% ^+ F% p" O  f7 }( ^7 R2 J5 N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?

点评

你已经是会员了~  发表于 2012-9-18 12:50
  • TA的每日心情
    奋斗
    2022-2-8 01:13
  • 签到天数: 171 天

    [LV.7]分神

    7#
    发表于 2012-9-18 12:51:42 | 只看该作者
    shengnan007 发表于 2012-9-17 22:49 0 I, D4 |9 p4 K+ p1 B1 W& R$ S
    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 ...

    8 B# h, V9 z& F. k+ O9 c欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。

    该用户从未签到

    8#
     楼主| 发表于 2012-9-18 12:57:15 | 只看该作者
    不爱吱声 发表于 2012-9-18 12:51 6 m1 t  M) d5 g) T8 P: g  }
    欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
    2 @$ D2 o# J* [. K, B' c' M
    多谢多谢啦~~
  • TA的每日心情
    慵懒
    2020-1-15 02:37
  • 签到天数: 1287 天

    [LV.10]大乘

    9#
    发表于 2012-9-19 03:38:34 | 只看该作者
    我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。, T" P! V, e% s/ t

      x* a6 M( C4 f9 i6 l

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。+ K/ Z3 D3 M$ m) H6 p* o

    8 x% E. X) u0 U  L中文看得真累,大部分还是英文术语。+ l# D3 o4 Z& ~, D7 P( S$ W

    0 U9 c5 L" }, _* b+ s8 [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。: Q7 `/ y* O# A( Z+ L& r
    0 j; @! H, H# V
    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。

    该用户从未签到

    11#
     楼主| 发表于 2012-9-19 08:40:52 | 只看该作者
    巴山 发表于 2012-9-19 03:38 2 q' E# Y! ?8 |1 A
    我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。4 X! K' A  F9 c1 q3 M. C& x

    6 G- R- e* n* w ...

    ( a+ E& W7 j* u# P$ c& l, ImongoDB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

    点评

    主要是transaction acid的问题。  发表于 2012-9-27 17:12

    该用户从未签到

    12#
     楼主| 发表于 2012-9-19 08:44:52 | 只看该作者
    梦晓半生 发表于 2012-9-19 04:21 2 l' o9 v  `, b& f8 q3 F/ c
    谢谢。3 Z7 a, c" p  e- z7 g
    5 M6 D3 k2 ~6 a6 Z: Z. D- Z$ I1 a
    中文看得真累,大部分还是英文术语。

    , C  B- [4 O3 u/ I" A. W  @- R9 [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。
  • TA的每日心情
    奋斗
    2018-1-6 00:24
  • 签到天数: 1 天

    [LV.1]炼气

    13#
    发表于 2012-9-19 14:16:01 | 只看该作者
    shengnan007 发表于 2012-9-18 12:44
    $ F2 Z4 U: R, B是我啊。。。这都能被认出来。。。
    7 n3 z, Z  k4 F6 u
    是邓嫂么?

    该用户从未签到

    14#
     楼主| 发表于 2012-9-19 14:17:53 | 只看该作者
    profer 发表于 2012-9-19 14:16 ; G0 f# f3 A/ [% w) P4 f4 J; ~
    是邓嫂么?

    6 r0 {1 h3 ~; q8 ~. y/ e3 e8 V是邓的小兵
  • TA的每日心情
    奋斗
    2019-9-9 20:24
  • 签到天数: 1 天

    [LV.1]炼气

    15#
    发表于 2012-9-19 18:35:28 | 只看该作者
    有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作

    该用户从未签到

    16#
    发表于 2012-9-20 00:57:50 | 只看该作者
    shengnan007 发表于 2012-9-19 08:44 ) [- M9 i7 X7 X& _& {) w3 x
    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 ...

    , y; q0 i& _/ `5 ?: O太好了,期待中,希望都带上英文reference。& R3 F; V) t: R- Z
    & `5 k- p- V, V; S2 p, m0 l% p
    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。: E* G9 l9 M3 ?& r8 S4 q6 N

    * V& Q& m0 @( Q4 _/ o. k% O( _http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

    该用户从未签到

    17#
     楼主| 发表于 2012-9-20 08:53:41 | 只看该作者
    梦晓半生 发表于 2012-9-20 00:57
    1 d, ]$ i; A5 `: A, v; a太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    ; [1 j  }7 h% m" f4 m! n* I6 ?( \
    , X: m4 b$ K0 f3 W. G6 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 ...

    ) i$ O* l) _& p现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈

    该用户从未签到

    18#
    发表于 2012-9-21 11:52:33 | 只看该作者
    shengnan007 发表于 2012-9-20 08:53
    # @2 \9 x  G8 G9 a" ^: t现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈

    ) q* ~. R# ^6 u3 `" j4 \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。
    2 r* H3 J8 E/ D4 x- I, J( _
    / e+ x& \: X1 H) k" R- khttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL# n+ u! Y6 j, {

    & a2 Y% t. \/ d
  • TA的每日心情
    郁闷
    2019-4-22 08:49
  • 签到天数: 38 天

    [LV.5]元婴

    19#
    发表于 2012-9-21 17:03:12 | 只看该作者
    恶魔吹笛来 发表于 2012-9-19 18:35
    # ^1 N7 a/ F% V  G" j& z有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作
    # I% l" r) m4 y, {: V
    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。。。

    该用户从未签到

    20#
     楼主| 发表于 2012-9-24 09:11:03 | 只看该作者
    梦晓半生 发表于 2012-9-21 11:52
    ( Y' d+ i" J" [# ]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。' T5 _  e6 ?2 p. g7 _" o
    9 v/ d7 f, e+ L% b. U
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    2 \5 D( ^% z4 U# I
    好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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