|
|
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 |
评分
-
查看全部评分
|