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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。
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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? Y0 @* _4 U) ~+ `" l6 W
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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。
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图1-1 MongoDB架构图 : ~4 n$ g3 ~$ \2 A' v- S0 S
) C0 ^" F% c9 d1 e% m6 @& `- W 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)。5 z$ t( j' ], R5 w. H) u% `
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Shards
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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。6 D R4 {4 X B
; R5 y h# a) K2 t 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)。% _5 H% l& a8 X
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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。
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2 ~3 [; Y7 v: \ 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 K) ~* N+ |$ `6 n8 r; n% g' x5 ^
/ ~# N% m& ]; g I* `Shard keys
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+ ]5 ?, p2 W+ B 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。$ j6 M1 i; r: `) F3 N5 a/ L1 V: @
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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,
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: x- C0 x" n4 ?( y{) y9 |# B. X6 F3 r9 _
"ISBN": "987-30-3652-5130-82",
: S6 T, C/ G$ t* K/ [$ C "Type": "CD",
; u( L4 M6 {4 f6 e3 M- c "Author": "Nirvana",- Z: L, V' a' P) C$ c8 M
"Title": "Nevermind",
; H% K* |0 A1 ` "Genre": "Grunge",& |6 ~4 r, h' w6 d4 S4 L4 i
"Releasedate": "1991.09.24",8 s9 F0 \( P& M" G" r) L1 O4 V
"Tracklist": [4 |* ^7 k! U% \8 j
{5 Z% \0 y1 T5 k0 }
"Track" : "1",$ X2 J" w8 G; }: b
"Title" : "Smells like teen spirit",( ~7 M- M) \; x% l
"Length" : "5:02"% j: s4 p) _1 E5 [. d$ @
},
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"Track" : "2",+ O# z9 T H6 {; n3 z- A& n8 l
"Title" : "In Bloom",
4 H# r, x: Y/ v5 } B, ?1 x! b0 c1 @ "Length" : "4:15"! [) W' a r9 w
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4 Y5 ^. ?% m& _0 Y5 c$ O7 y
{: l+ o/ H8 |# J, b$ I
"ISBN": "987-1-4302-3051-9",
6 s4 V) u. u! E& B( b( J0 | "Type": "Book",5 W* ?( Q, p2 ~' \& n
"Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",
( o& v1 v6 |6 R5 m. K "Publisher": "Apress",; f R; f1 s- @/ B: w! ~
"Author": " Eelco Plugge",% G ^% L) q- k, y
"Releasedate": "2011.06.09"0 Q1 ^% V% m" n& R
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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。& U& ~* q/ W4 |2 Y. `/ |
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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。4 e9 r# m( _$ `) |# h# |; b
' N' s# ^, Q- c# n) i, N4 q6 p 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。
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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。
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# [7 V" Z2 S3 M9 @ 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”。
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1 |$ f7 V5 k, UChunks& ]" R3 u" @4 f3 r) [
3 U$ ]. r) j6 K( V) y" o 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。
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图1-2 chunk的三元组 ( |" O& X' t! h: Q0 W& g
, ?8 V# U$ _* L# T2 q 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。9 M1 t+ X% a. f% k+ v! o( U) r
* @: K5 }! z1 M" F6 u" X 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。
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0 R4 l4 [; o: Y' s O) V 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。/ H0 y, ~+ P5 F7 A
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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。
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& `% ~* ]; R r# d 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。- P$ w2 r6 O$ q4 x; p+ z
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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。
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Replica set
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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。9 ]* q: E5 q: Z: k
: ~! H' Q& ~& U) i3 k! P4 y" A% H8 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。
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6 f# e* E( F+ O+ d% v 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。" |5 B5 i3 V1 D6 V8 S! w
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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 B1 P1 q& F2 S
9 b4 K: V& _* X: EConfig Server$ q* x$ t2 H" k( m, F5 R5 {0 P) W
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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。
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每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
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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。
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9 c& n+ ^1 d! d ]# ^& m6 U% }; b" 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。 ]2 P4 @: f2 g( {1 ^/ O
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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。 F( V: u% J' U9 f# v O& \2 V
6 g9 g& Q3 f% q+ ?! D% [Mongos
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5 g; D) u( [ v! x& o9 G 用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
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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。
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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。& ~( g# t0 h9 S% C5 X1 s" z
6 {( T1 _/ ^- J 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。1 @ H. J. B8 {$ g6 \4 l
0 b6 M) [1 I3 v% Z- R 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。& Y j0 P1 H9 N4 l" H: {# ~/ k
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; v2 k4 ~) P$ u) g4 \# MReference, b" \. r0 l+ Q% c$ V
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[0] Architectural Overview! _$ B P& F2 s
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction2 ^/ l& P; r) O( B$ ~8 p _6 H9 G
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