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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; C/ B, X+ `5 q+ V; l

% H* M7 q' ~; `, M    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?
5 i0 ^; ]4 J# N; i6 B9 u2 s* s4 ^& w1 h: `, Q6 @5 B
    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。1 S3 |# Q, b( m% v

& P9 J- q; |4 C* K! b' n
0 x3 E7 J7 b# F1 V; n
& d2 Z9 B4 S( a3 M9 t: P
图1-1 MongoDB架构图

1 z' Y% ?4 M5 U) W+ ?( T7 t+ P* ]" _8 t- P& r  M4 ^4 _
    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)。- R: ^- |) `+ ^# p) M9 H
: A- U2 r* M! i& T+ c) O( m# Y
Shards
* \/ t- c' M3 ~& y) l- P0 |# K; `. ^% P
    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。
$ t$ v7 C& K  ?, O6 G8 A, ?2 \. f/ W1 _2 e: P+ `. i
    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)。
( L$ L0 p# `2 P2 d" S
) b. p, Z* B3 u, `    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。; _7 p: F. D; N. j1 L4 E' A
4 R. L: X5 u" o9 `; u( U. {8 U3 Z
    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。7 @- H& j9 [& h! l# O/ X5 g

; u, k: ~7 u- |Shard keys2 r* z" u- u2 u& ^8 F+ \
          }( Z6 v' X$ Z6 L% j. s( A
    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 x1 L: z, w2 F) |% _0 @- v; Y/ M* A* D, |
    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,
! j5 y. c" w# w. p+ `3 J
2 X2 x4 Y5 |) C8 ?# x{' D( z# U$ [0 N3 a. Q- I. o$ e
  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",! O! w0 A  r8 X' K$ x
  "Type": "CD",
/ A5 X& V2 w+ M- f  "Author": "Nirvana",$ l6 h5 ~8 h" H
  "Title": "Nevermind",
, ^0 _4 R9 K8 r, p  Y  "Genre": "Grunge",! j% _  b) l- k/ B& j% |9 d
   "Releasedate": "1991.09.24",
; P3 K3 N& S5 v   "Tracklist": [
: s; w1 H6 T# I3 o4 |  ?! ~     {7 j3 c( D. V2 v) b6 L, [
        "Track" : "1",
/ M* w( X+ T) J  t        "Title" : "Smells like teen spirit",2 ^3 p: }7 ~  n  K: ~4 Q
        "Length" : "5:02"
. [+ c1 d$ q9 L" ?     },
- ^; o( f) ?& _2 A     {
1 Q$ a! n: N+ `* ~7 z, W. f        "Track" : "2",$ S- c' {; X/ v
        "Title" : "In Bloom",
4 S$ O0 s5 {. P- B' i# h3 f        "Length" : "4:15"
; e. D1 A0 M- X! \" z& p% ?9 m     }& x$ {3 \) [4 E% n% X4 }
   ]
7 }% b6 h! l' K: v}$ L4 k/ s9 l- m  E4 i1 y

/ l8 a" u6 s! B8 I( [) S{! l! N- z2 w0 e+ i/ d+ `
  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",; M+ q- U/ L9 ~1 j
  "Type": "Book",) r" l' K: H( z/ N" t8 r" C1 t; V
  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",
7 V/ b7 C& a9 v* v" n/ u. d  "Publisher": "Apress",
$ q2 ^' ]' R8 V/ W- L/ K4 E  "Author": " Eelco Plugge",
1 G# u0 P+ k  i1 i$ r5 y  "Releasedate": "2011.06.09"
# {. m+ ?, f  q}& Q1 ^) r2 U0 B9 h1 D# S
+ I% q* A' @2 W+ ]9 G3 G
    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。" a  o- B  r; S9 o
7 h; m, h( ?- W
    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。
( o5 D; I  Y3 C4 g0 ~( |( R- @' m
    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。
4 T" f1 Q! b, m$ f7 N
( P1 ^9 @* d. t. c6 n% K; V    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。
4 t5 d" i- Z1 o  Q& K2 D
; g2 c7 X* s" u. l* d( |7 v- g. G    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”。
$ v) K; Z4 ^% {# n- v  X
( A: R; k$ [, p* EChunks) M# w; e0 e* h7 r, c) v
        . T& w7 Y6 [, I5 Q4 T# z, w
    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。
9 b9 {+ I! S; n/ M9 Q( n
; w# o" s. l8 X2 a
# F  Q4 S" _3 d3 T- U- \" }
图1-2 chunk的三元组

3 Z' s6 v5 [8 p$ n# O( }% z, z  [) |: u& z, o/ X
    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。
0 b% [2 V2 b; V8 ^2 x* t
$ {7 L  W8 P$ w5 y7 U* f9 \1 C    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。' O. I! S% _, v" S$ k2 Q# y9 j

$ h, C; j0 g4 x0 w% b, p    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 Q5 v# S6 k# L/ Q& ^
; u$ v  v+ s5 Y! ]$ r( t
    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。
. y: x, }# j! n, ~5 k
7 l) k; z/ B6 y, {7 y+ V    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。9 F, Y. d+ A0 M7 X+ R

  t7 }) u/ k" u; _) u% }3 s    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。# i0 _! X, j& j6 u- J2 Q5 V
3 X: N  n3 c! Q0 r9 a- o
Replica set$ O5 m0 i3 x1 j  [+ L5 d% z8 e
        ; ?# k* R' |# c( T9 z% h8 p6 V5 b
    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。+ t) X& F- I$ ]2 d, P* Y  |( ?

* i. x2 I5 }8 E+ Z, {    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。' H1 i. b9 T) w- a, p7 [* r

; o& z& b4 q/ n    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。9 a' \4 l1 i: v6 i+ _6 K$ `/ n* s

7 O8 d  l* O2 f3 b4 F& A% X    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。
) p; G& d) m5 q- ?  }8 ]7 R
1 ~9 x% j& |! D3 oConfig Server
$ o  i- J6 f* Z# S        
% h" d- J+ g0 Q  t' R: K, E    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。2 Q* p- x' r2 c4 @$ K3 z8 M  t

! G1 w: z" q' }    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
% y8 C# A8 z8 N1 [; W  \  ?' E2 J0 s0 V, x$ g: ]8 y4 A- U
    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。
" X! m- o/ h$ m% d4 T/ l$ O6 a+ s/ c" y0 J: P
    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。
! E8 i4 _; C1 X+ h0 ~+ n$ k
( M8 C, _* i/ ]7 D- X" y0 O    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。
" ~7 w, B* G3 ^4 C0 U1 t& F
7 ~9 j  p8 N! }Mongos
: j' k% @" R" g- c& h- Q
& M6 U* [: |7 Q  {$ g( i; P$ e1 W    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。) o6 n4 r6 Z9 ]; F2 e
9 l  R5 }  \, n! [1 V
    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。: v' |3 F6 B! q

* t6 J2 g: @, y: p* |    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。- ^  j8 i+ n( E0 s! j* D
& s9 l) t. ~" d  N5 w
    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。
' n1 t- b6 D7 ^3 q  }
# ?, u, t+ S4 B    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。
2 j3 K: A. [4 T  n( X* A7 I& U
  ^* X0 t6 E6 v% \+ m- Q  l4 H
Reference,5 W* b# l8 a  o! G
) X, q6 A/ b9 r4 U# }
[0] Architectural Overview
& P$ ?8 P: L1 ]http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
% T/ W/ ]: e0 h4 `4 i$ n/ w

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 9 ^) z. L4 r: ^3 q3 g

+ |. B9 L. ^2 }0 K. Z$ t+ N( c6 J7 z( L0 K0 T* s; K+ c
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 * a( ]; u: }! l
您是和邓侃一起写文章的盛楠么?
$ u  I% L4 a% N. `8 M8 l" t
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 ) a0 k7 D0 I8 m
是我啊。。。这都能被认出来。。。
; h4 K3 i% B1 u- I9 e$ L' 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 - y% D1 Y0 F; M; z2 P' L, b. x
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 k; L, k8 |* t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
    / e' f; E2 J9 a9 Q0 `% o" 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 ...
    . E! G& R' e4 C# R! i9 v% n
    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; S' }# N+ c0 v  V
    欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。

    & ^7 ^$ a7 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。4 K" E$ H' O- c* B4 o3 v6 \% _

    % I0 P% N+ x* l2 D3 @

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。+ u% J0 I9 \) _  R2 f: \0 \" D

    0 v" X" Z% e( E0 \( Z! y9 x8 e. s中文看得真累,大部分还是英文术语。
    % j( z. I  A7 v) f6 p" h. D: n: O. q: n
    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。
    ; g$ y$ f1 ]" t; ]7 O% d6 P
    1 g& d7 h8 G; Z7 _, l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 0 \  ?  q) }- y" R7 A3 b8 ]' S+ B
    我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
    2 P7 s7 k# E$ [5 X, w. g
    , q% B9 ~7 C6 ?# o ...

    1 t0 f. h& C9 _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
    ! k. w: ?& H4 q9 Z3 Q( Y  B+ {$ e' D谢谢。
    : e, `% j$ _) ^0 z/ q; ?3 R8 l3 I* r& i6 H
    中文看得真累,大部分还是英文术语。

    / i; L4 B1 \: d5 a' u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
    ) T( K7 a- a& j" X7 k# ?+ y是我啊。。。这都能被认出来。。。

    & V9 t6 n8 V7 z5 H! d) O+ \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
    6 o3 ~' y8 S# R( u- e8 c. j是邓嫂么?
    - F# f+ h& ?+ w
    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
    6 M9 D( d$ ~3 \* {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 ...
    # y7 G1 t8 O. h) ?9 L# V
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。8 A; I4 f. ~: u7 [( m

    ) Z" \4 H, W4 Q5 E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。
    # m8 e% R! l' B+ v; U$ K; n( }
    7 A( E. d' Q; N  O: X  b' `) qhttp://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
    2 g- g5 @$ a" i! s, |1 C( M太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    ! V' ^5 H0 d3 k: m2 ]3 Q2 h  _) D) q/ t) s, ]1 @  t
    现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...
      W5 `  }' A0 Z! \2 |
    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 W. L2 n# @, i' _9 b) y6 f现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈

    7 @! X. z! x9 L8 k; p% f: h1 N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 s3 L$ Y* o- P7 m! F  p7 ^
    & N8 ?  V( O  B: h1 \( x% A4 @  Yhttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL/ y  \3 p+ P' P9 l# g7 t( ]

    9 ]# G# t1 m2 u% Y
  • 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
    " H; U2 b% b% [有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作
    , q, l) W! t4 S7 Q' W
    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
    : N8 M5 c% P7 W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 K  l+ x/ c, t# j; Y1 Z! E5 n# t, h! x0 P
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

    8 P% N$ ?: g: P# }* {好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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