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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。
* b) F" ^& @  a: x7 x1 N9 }0 T0 @. t- t8 [  O% g3 p: e+ P
    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?
( l2 f- K8 @+ e  F
; ~- m" h8 W& x( N$ g7 b' R8 h) [+ K9 N% g    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。2 h5 {- h( j1 v% a, F

2 |. j* d  l5 ?8 I; U

  e0 U* O+ I' C3 O" C5 p
& D; _( B+ L0 O1 o2 `( }/ q图1-1 MongoDB架构图

: \, l: c2 P6 o7 X$ ?
- Y% n% a! v3 L    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)。
& k* @9 c4 C. p8 J: J. z7 d+ Z% {9 n+ S5 S7 s$ Q# d
Shards
+ z4 T5 `  e6 {, l
2 m" }6 o" n0 J) F# q    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。
' z# u; N! j& ?) J2 w2 H7 G% o3 L9 F4 q* 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)。
9 r$ q: T& K3 c4 f
+ Y  W- G9 G: z2 h# V    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。
3 M, G! k( @. j3 {& c& l* j# l. x& H% U+ p
    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 {4 x7 I6 j0 P* a* ?
3 _# ]* C7 I  S- L2 I
Shard keys# D% e+ S$ x( G9 |1 }% O* h
        
, |- Q+ b8 Y5 Q/ w  y# f    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。' @( Q# E! z& T& m

: s! [. ?% d3 X4 j  S* ?    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 T& g% j! N( o  e8 g9 P9 A/ ^: p" [! |  I: ~& q; \% e! C9 p5 O
{% F$ |4 ]5 u) V7 n; M2 G0 ]
  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",
% Q- n- L9 `% O- `" \0 D, p  "Type": "CD",
2 y* k0 Z' z- t, n4 C0 E3 X  "Author": "Nirvana",# I7 Z, D) I: Y3 n2 w
  "Title": "Nevermind",
% M8 R& c+ R1 s# f- f6 t$ |& u8 [  "Genre": "Grunge",5 A; s  d3 v8 E/ w1 W+ H& B
   "Releasedate": "1991.09.24",8 O! @) b& e/ P1 w2 O
   "Tracklist": [
1 y, \8 e( L" x0 ]  ^. h3 A; y, D     {0 B3 ^$ ~5 \3 ~- O: b
        "Track" : "1",
) a# C% q  `2 R; z" `        "Title" : "Smells like teen spirit",
7 S, ?- z; Z/ |0 z* o        "Length" : "5:02") \" e. q. D0 P; W* W
     },3 _2 N. u: R+ |+ ^7 A% q0 d
     {
, }3 T8 @3 E: B; `' z: v1 W        "Track" : "2",
; d; @" h8 c6 a, J, |5 f        "Title" : "In Bloom",6 t( d8 O! d( j% L& z/ M' B
        "Length" : "4:15"
' W7 H( f) K0 G" c3 U6 [7 _2 `8 W     }! R1 ~+ R' s2 c  m
   ]
4 i4 e" J* X! u# m/ e}' G* P% N0 a( |/ L$ J

) W8 B7 j* l8 y) w8 v7 I4 }9 ?& w{# M8 T3 q/ \. Y& R' u% N! @
  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",
( A# G$ f1 x* f( L  ~: Z- ~! e7 ?  "Type": "Book",6 D8 ^( `/ x6 O7 {
  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",4 e7 `3 Q) {0 q0 Z
  "Publisher": "Apress",+ E5 L  }% X, c8 `8 p) x" A) R/ u
  "Author": " Eelco Plugge",
8 e5 g% A" y8 d1 ^, M5 W8 `9 `; _  "Releasedate": "2011.06.09"! g  q! v5 W2 Z0 h# [
}, B5 G+ j4 m5 |- K( e4 s6 Z" z6 V

: n( D( t; Z" v7 i6 v+ Y! b    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。
7 c4 p3 ?8 t% q. o7 h  `
1 M* k) F' w* g+ T2 k' y( H8 i    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。+ ]5 [: S, F% k( v- U6 m9 z5 r7 g

" ~7 [! q  b! ^    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。/ z! _  w1 q# g3 k0 M( D
0 I0 `( e! ?+ L8 ?3 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。
! ~- |, p# ]# x: ?% K2 S3 x2 v2 V9 h$ r8 E6 b7 M" `; s: p# W
    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”。
- S' J& r( \6 ?) R6 \
5 D& e+ a( t$ v/ o: V9 KChunks
4 |: o% d. M2 V; l) E        ( `; h( T  x' n! T, G; A5 N
    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。
5 Q- }% O$ Y& `7 T' u
7 H, M- g& W" B" L! S' V- f0 E6 h

+ J+ o& F, m$ e5 C& L7 }( W% _1 U图1-2 chunk的三元组

2 T( K& R( O: ^- I! B) o/ o
2 v" E3 ^9 d* F    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 u/ ]; d- y8 d6 m3 ]6 l  P* x( s4 v! T' n7 v/ u
    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。% Y3 q% S, V: j

- }) F) f- o( e  x8 ^    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。
- h9 L9 k" L4 C( M8 L2 b- Q6 M  u
/ m. n8 j% Q* l/ i) N    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。
- g# ^/ Q$ Z5 u! t9 R3 F* W- H- Q* t5 o7 e# Z: 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。# P8 e0 T5 y$ h, B

: L+ x( u* l5 E" t    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。' |- y5 y1 o' J- `+ M3 x! {
3 `) [/ M0 P( \* F! n; k
Replica set
; b5 I- x6 s* S8 ]        
2 A( Q  \5 D* u, p* K5 }    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。" T4 K5 S* J+ o& s8 G: e
9 q! t/ j- F0 c3 X, e. f
    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 d2 Y* U) {1 x+ F7 U* w
3 W8 }5 x  P) ]( t, \7 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。
+ q. {5 {9 Y4 M
' F8 j1 `6 ~0 m8 u/ [' y* O  D8 t3 Y    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。
% D6 O( V+ S+ o6 Y/ y# m, v; M1 e. i, c7 ^
Config Server
; R" |. E  m% s" p2 H* v        
0 ]  _3 p# h( V    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。
6 |) j" K3 k0 }! o& ^$ i9 _9 r/ o- L- x" d, B
    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。0 [( V8 Y; h5 C. y$ Z
1 m6 F/ y9 A: s( b
    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。
- O9 r6 z3 p( u+ W0 A3 @* {' X/ j+ J0 v" U) l
    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。" p" a7 D: B" p2 }# t: w
9 F* r" [. z2 P2 a, q+ y8 ]5 x
    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。3 c' Y2 H* ~& Z: p# K8 s& }* t
, M. c" l  r. k1 E. o
Mongos
8 ]. p" _: A+ r$ ?0 O' d
* H$ B* i% `; l" Y    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
3 k8 O7 z$ k- @5 i4 T) m+ K
) X5 l; m3 {6 c8 l' {    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。
" C2 q% ]% b0 ~' V( z
4 I, K1 p+ Z6 n* ^  E# v    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 v- E/ f# C( W% Y8 ^

# _' e0 z6 {9 [  Z5 }. o    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。' q& [' W6 G  a, J$ D! e- W  J1 H/ _

: [6 v- ?3 P: V- W! L    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。  \0 {1 @. ^1 |

$ ?7 Z2 O, V- V
! J9 _/ p) E9 k1 w2 UReference,
, L& P) c* C  H5 o; U9 z/ P$ Z
/ V" \' V5 X6 B4 `" @: V4 Q# B[0] Architectural Overview
3 l- Q+ ~, y# ]( D$ X. }http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction9 l4 K1 V$ D  T3 D% |) X$ E

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
1 m1 P( B3 e, r/ S( R+ s8 v" L) g! @6 s
& |6 j: w6 k' k- b( A( E1 |
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 2 g& z6 S+ W2 L3 F: z6 c2 d1 T
您是和邓侃一起写文章的盛楠么?
  U9 Z) _! A6 l5 o
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
: l# `9 V; h+ A" P0 }" \6 z) D是我啊。。。这都能被认出来。。。
$ g% O+ J* u& W  |) h
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 ! C1 h1 X2 c. W" a& U1 N! @
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~
0 ~) u+ V$ P6 v
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 # o3 N1 r3 l7 g/ U9 G2 @4 U
    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 ...

    - H8 x, t! J( M' O8 `/ 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
    0 R9 O' a: M9 ]/ k欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
    5 \. u9 t0 ~6 l! S1 {2 a: w
    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。
      A- u; v; v$ `( g# b" ]% X4 `7 Q
    3 Q) g8 i6 m3 b/ i- p( B

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。
    ! [' |4 y/ t7 l' `6 z4 s. J2 U5 H# \- [& e, B8 a, n
    中文看得真累,大部分还是英文术语。
    8 t7 ?/ L) h; L* u6 [
    % ^8 L; O* M  T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。0 ~" T$ G* u7 X" r7 `7 @

    4 q( E+ X2 w% Q0 h8 }" ~* z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
    9 o! B( }; R3 {* H/ `! M8 ?我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。+ a! K% N  a7 h, Z3 f$ z0 o! g
    * z) l, V( L  I/ i0 G5 F  f
    ...
    . W0 o8 D9 ?: z& ], z; c" _
    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 # W$ K$ `; s, P0 {; g5 k2 m" I
    谢谢。
    + n* M4 X2 g5 A# {/ y4 _/ B0 y6 [5 q! h9 s4 J6 D6 P! P& `
    中文看得真累,大部分还是英文术语。
    * ~0 p$ m/ Q# y: z0 W
    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
      S4 |/ t1 T5 Y1 m是我啊。。。这都能被认出来。。。
    4 H0 D; P. S* m$ Z
    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 8 W' F; P& ~9 t
    是邓嫂么?
    . R! M: B9 \  d) Q0 B: t
    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 ' e7 a! H+ n! }  Z
    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 ...
    + E' k- ^* {) T5 g8 H/ j. k4 u" k
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。1 u* q! M# E# V1 U8 n
    5 j  x  O% P. A. |
    现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一下一堆NoSQL的新系统,到最后估计会有几个胜出。
    , X9 C! U/ n7 {& \8 a( [0 [- y
    ' H, k1 ?' {  ?6 Ghttp://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 $ w- Q' ~* [  J, ~: w* g- r
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    # ]7 g. N$ A6 G" h3 M0 y- V- y
    " o, [1 w/ ]/ 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 ...

    8 T4 M2 U9 M$ m4 }) l6 h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
    8 c7 u. c/ ?- u' h现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈

    7 R8 d+ }0 ?+ Q9 x8 A" u# V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。) g- {+ b* p2 J0 x( E5 V/ R

      W' _5 T$ i  M) p' xhttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL9 `# z: x$ v% ~( g* P$ J/ a
    5 P" x4 A1 b% a" b
  • 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 7 @7 G7 [1 f, V8 ]9 N
    有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作
    - f) c. Y; U7 q& \3 w/ U
    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 : j: d8 g: }* i9 I* ]- i
    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。( Y4 Z' L/ l: [5 \

    ! ^: K$ \/ R$ f: b- fhttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

    % n! d% Z$ H7 Y6 c4 q# N* R6 C+ w好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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