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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。
. K3 Q& D) l7 c: U6 ~
% H# X5 G5 L: X$ S    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?- M& E6 q# D& K. A, M, n
. }5 c6 W& A% B' |, m. D, o+ v
    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。
) w/ C5 Q4 f: N( T. ^; P& b
: ?  _: h7 }/ E. l( x  H

' p5 Q( U: f: ]) g+ J. f$ v  t- q
2 L4 g& {0 F7 p, J0 B: V( O1 X5 @图1-1 MongoDB架构图

1 a; ~8 I$ L% N! P4 ?+ h2 _7 j! r9 {1 r+ y2 F: H- [; m6 ^+ x" ?/ _
    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)。
/ ~% p# K( l; U; i0 W+ I, b
- t+ b: J, W- \/ P2 bShards; z9 I9 d( I/ z' }) O
$ w1 \0 X* R2 X6 e; ?6 T+ O
    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。, a& K# {9 @$ v4 Z( H
: D- Q8 P. U8 F8 l
    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)。
/ e' t0 m. O3 `6 ~! l* `
* b# m9 M8 G! R8 H) w0 G( K    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。
' s: C4 P* m- k1 h
3 Q* i- l/ j/ x/ g/ B2 A2 w) Y    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。* R3 v: ]9 j0 C$ v  c, s1 I$ i
0 X2 V0 T; D  p6 I  P3 G5 e# I# B
Shard keys
) T  w8 I7 y; T* G3 p        - u- j) T' `$ N) @! A! Q3 K+ Y( D
    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。0 _' c# ^% c% U0 f$ n

, |8 S& C7 T6 n& |* J" C    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,
) p+ s" q6 u# _$ [8 a
+ f3 Q* j, r: t& y& m* w' w/ K% p& N{) a' R: R4 Z; D: p8 V
  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",
6 C3 F+ a0 M7 y. j; r# h! ?  "Type": "CD",
' Y3 }' j7 D$ M# s! Z  "Author": "Nirvana",
& c5 v' P* l0 ~7 R( w0 Q2 c& D8 X  "Title": "Nevermind",
7 V9 d# I7 z4 C  "Genre": "Grunge",
! {7 N# \% T/ ~1 u- H   "Releasedate": "1991.09.24",
! L/ u" E% p  ?% {) F$ l+ r   "Tracklist": [
8 S+ s/ J1 W. f5 c, x     {) J; y9 T, k3 T
        "Track" : "1",
5 z& G. i% \$ [. b( I        "Title" : "Smells like teen spirit",0 h, l/ `( X) `: m& I, N
        "Length" : "5:02"
% |3 ~) b9 [, F$ M     },
. |. ^, f  t# K/ h! \5 F8 O( j     {
2 i. v4 x1 Y4 O+ O9 a        "Track" : "2",' [0 x3 ^4 i. h
        "Title" : "In Bloom",/ F. {/ a: ~+ O& p5 M. A( ^$ H
        "Length" : "4:15"9 S0 y% t1 F% h2 `. k0 K  W: s: B
     }6 V' I" ^( Q5 K1 ~3 y
   ]
5 [! c1 @) C! P" u}
" G' ^" Q( v5 \! p
5 K) B1 D( R1 y; b{# X$ ]; |' g( T1 w9 v7 o
  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",  @! A9 T7 h9 t  a( S' f
  "Type": "Book",$ z0 f+ [+ X! l7 x0 N" s" {6 I% ?
  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",* x1 z! s- l& c
  "Publisher": "Apress",
0 M' V0 v- j+ `  z: G1 u  "Author": " Eelco Plugge",: T% O) ~. [# Q5 h9 S
  "Releasedate": "2011.06.09"
# }3 o/ L, _) F$ F}' ?- B. B; G5 _0 u7 ~

1 p. F3 m3 {/ b" b3 ~  n0 r( ^    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。: O$ ]; S9 X$ x7 o

. R* e2 b9 _2 V  a  u4 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。
2 I& e( i/ o, T: o
) ]6 ]0 n/ s; `# p' y    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。. R8 y5 _' X: d7 W$ r
/ @/ ~2 ]7 V+ N1 d4 x: `  A& o9 X; b
    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。
3 T1 ]0 k8 Z+ j2 s1 |6 w
7 R3 q4 w- Y2 F4 w0 M6 ^" L    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”。
, @! X; z9 X1 @" y! ~1 j/ s
# x. u) l. Q7 l7 U% XChunks3 r  H5 d1 H7 L5 U5 U3 q2 P
        
; p' c2 {& M# @2 Y, M  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。
- a. R3 G; t  Y' G8 y7 ^( I+ u6 i9 e; B0 w$ H& |9 P6 G5 w

, u# i0 I  g2 X  Z图1-2 chunk的三元组
: j& p& W: R, f: n

8 ^1 P) P$ s- O# f" s+ M    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。- @. X, \, S& o: x

2 t  w) ~7 R% `3 T' _# x# Z    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。
# p5 n# p% W7 U, H' q' ]: L
3 x: [* C+ V/ t4 S. E    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。" b& L% y( M- Q  Z6 Q* V& N. `$ n

4 H0 H8 Y( E8 ?" Y! w% t3 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。
, D. Z' D* Y* [: d1 k+ w. X
* y! [2 b7 A/ P) u- 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。
% e2 |5 N& _5 t( o1 O: {. P' p  U& g) j* {+ D% m" r
    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。
: C' ]2 P' u8 d  ^6 s& `5 s3 t1 b, g5 h5 h
Replica set
* m  r) [$ G1 g; a* w. t        
" K' `' ~$ j6 x$ 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。
; r. u+ [7 p+ d, `9 r2 T% s4 r) p+ N
    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。1 P6 U; X, L5 n

2 Z+ J7 R& }! g- r    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。
4 D8 d: K) ^2 H  F  Q( |, {' i7 ?
0 ^8 ~, l$ S2 C5 q    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。( U  n3 u, x* B
6 k/ m0 l$ t8 T8 q+ f
Config Server5 |. L) c! y. ~& H- _; i2 S0 e* z' C
        6 {6 Q2 S/ [) 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。& }. L( T: r9 d) {
# g1 n/ ^" b* i8 L* W/ u
    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
9 G% c$ L/ j; H8 Y& z( l5 D* ^, }/ ], q( L% w; }
    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。
8 U( {- _% }: V, }0 _/ N" o0 s' q; {- T9 r
    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。
/ |6 l$ [2 i$ N8 d
! x; z4 I3 B& ?1 K) @4 R    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。
2 f% i% X7 \; {6 h2 M
- H  Y, B2 t$ I# }; D1 u3 z' u# R6 \Mongos
$ C: l  O/ F6 R4 c
# x5 m1 ?  u7 e9 }" N( y2 P    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
) T. C- S0 ?8 v1 ^+ l: L" R- Q3 i0 w' n. a/ E1 B$ d7 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。+ x/ i* ]( w9 @( d9 G5 L

# c1 ~$ Q/ `9 x) ^9 m+ u2 S7 ]    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。6 R/ q5 j6 v: ]) ^6 d0 _; Y

2 ]7 i- E9 u$ E  M3 m9 ]# ?    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。: x! B$ O8 E; L' s- c; r% ]# Y

" q) ?  ?( Q; F* I1 h    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。$ W; b  y/ q/ M, J/ l1 K! o
9 g# L) w& N& z( H5 U
! }8 a9 n$ I/ E" g6 u  _
Reference,
! v& l' I' [; o% S" P! J$ Z6 j6 v) o: ]" K
[0] Architectural Overview- f( X9 A  f& ]' t9 ~5 r6 V1 X1 A
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction: S* b) I% R& n! x  Y4 S7 u/ J

评分

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
5 o, B3 A0 x) t" U# x$ {* A% S* y. U- N& s

& F, y0 c& I' f) X* 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
; z' A! U( O8 x您是和邓侃一起写文章的盛楠么?

. ?! [! i' d2 X: V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 ^" B9 W; Z, H  H3 H
是我啊。。。这都能被认出来。。。

& ?0 s. |+ K7 E- N; p3 T1 G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 - P% s% k! v3 L
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~
# }# k% c! R- z$ ~
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 $ u: B( W0 e; {( v7 P) A0 Z' N* E* Y
    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 ...
    ) ]/ M8 ~( ~7 k( n; _; N- Q( q
    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 - o( D' H) F3 s9 R
    欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
    ) a6 F/ R) h( Z. `
    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。
    2 i: V2 Y- o: m$ k4 W1 D: q) j; j" I, r1 g

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。
    + s- M1 C3 W4 w7 }+ d/ f" i8 j
    " Z5 a0 l0 {$ n4 D6 q9 t中文看得真累,大部分还是英文术语。: k! S) y7 n$ Y# u7 Y: v! v/ v

    1 J2 I3 `% L* U+ s' V- M4 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。
    $ V% I3 k. E1 U) f, M6 ~5 G% b1 z# z3 s8 u, O0 S
    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 ! J# r+ E, t  k/ R! O, `
    我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
    7 n0 N5 P/ |6 ?- z" e' J7 g3 F3 z% A! O5 V7 v! ?- C
    ...
      Z2 o: V; ]# X, _
    mongoDB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
    8 D2 {8 ^& Z! q6 z9 N9 }谢谢。8 k1 i+ L: J5 O. ^6 N* k" \5 x

    2 L- F+ X# o' C0 u. a* Z6 w1 Q中文看得真累,大部分还是英文术语。

    0 ]* Y6 c. h9 A% Y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 8 p  M1 K. \! \3 M% I
    是我啊。。。这都能被认出来。。。
    ! E& Z* s6 l0 V  l' A0 R
    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 & q. N3 @; z; Q' M
    是邓嫂么?

    ! d& H/ K1 ~* K. g) o8 @* p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
    . n: i0 R% O/ M! S4 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 ...

    ! V; K7 x4 m6 Y; }( R5 A) o9 t太好了,期待中,希望都带上英文reference。8 a! m: d+ d* S9 p- C: J
    ; j+ g2 A" q# p9 X; b$ w8 v
    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。
    / ], \7 X. _  }4 P" o! s0 @2 i3 v# p& Y# k4 e3 X5 j0 W* Y
    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 ) `7 q- ~: Q! i& E. s5 n- J. w
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    9 Z2 C) i- {5 A' H  k2 `8 x
    . O% s2 p' u0 p& d5 w7 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 ...
    5 H. [& F2 R0 Q* m  {* X5 L
    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
    6 q  H* a0 s: e+ ~现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈

    , I. s/ X' X* d& P0 T# l8 W) V, R" g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。9 U5 @$ o% k& I* T! `9 y$ L* Q: \$ A: _- a

    ' t" c5 d/ w! \6 j! khttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL& y1 ]8 P0 p! ]) n3 |5 N0 m

    ! T, M5 a* Q& V
  • 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 5 U; U3 Q  ^" ]# N
    有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作
    # w( p" U- Y! H
    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
    ; N. x+ ^0 Q6 d$ v3 O3 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。0 I5 f: ?: s3 f" \$ m5 B

    & k, l+ m2 x9 {) v& M0 zhttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

    . G' j" N5 H, z. J- g8 v好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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