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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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3 N% j4 m! D/ v! V! O6 _ 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?1 L* T5 y, g) f! _' _
5 A1 M1 T2 G, ?% Z 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。% A- F$ L0 V' V3 M! l; m
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图1-1 MongoDB架构图
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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)。9 j. i: o8 L: K8 ?
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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。
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* {- M- \- q# A" t9 c0 W& V( d/ W# i( b 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)。
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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。) N5 H4 Q3 R* Y7 [( ]
. S2 C! A7 W! a8 n 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。$ T; l( W1 { s+ Q0 }6 x
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Shard keys% X9 z: ~; T0 u0 \& R% A
8 }" f( T) s7 R7 A* B( m6 |5 s 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。
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, ?7 ?- |/ }# [$ q 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,0 C3 }3 Q; R" B
7 V# T u: x+ J; \{
4 A1 c9 Z1 h% ]& e: H' Y+ r; h "ISBN": "987-30-3652-5130-82",2 W" w% n- D7 K- V
"Type": "CD",2 d3 B) B" X! b/ c# P, x$ M
"Author": "Nirvana",/ X9 X& B; K7 o1 Y
"Title": "Nevermind",9 @' N" y! v8 P( Z1 t- J
"Genre": "Grunge"," ?2 v |5 o$ Q4 h
"Releasedate": "1991.09.24",' C$ q# @/ Y3 A# G2 U% f O
"Tracklist": [+ O- \7 O3 H% [+ V$ } P# }" a, n$ p
{) G$ k& B+ e v2 }4 l" W0 B0 p. f
"Track" : "1",
* ~& h. b) }; r: J "Title" : "Smells like teen spirit",: n w7 U7 p; U* M: ]( d+ J0 r% a
"Length" : "5:02" A. U- F# _2 h8 u
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{: l4 d5 t$ i+ b( l2 W& ?
"Track" : "2",
: G& [3 F) C& J2 |: ~- F6 Z! L4 b "Title" : "In Bloom",. P! d, Z4 `, K G/ b/ z
"Length" : "4:15"' W- j+ o0 m3 B
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- c% j8 \ n0 Y6 X0 W{6 ?4 [8 h% k, s+ ~: e+ W& K( Z
"ISBN": "987-1-4302-3051-9",
5 U# A; S, H# ?( ? "Type": "Book",
/ E( @, ]8 `/ y/ F "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",3 l0 K4 F+ L5 T! E9 r' i5 Y
"Publisher": "Apress",4 E! K2 ~& {( f; Z2 o
"Author": " Eelco Plugge",
$ {/ X3 j% j+ w: t8 p) J/ c% ^ "Releasedate": "2011.06.09"
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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。
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$ x1 j- V, f+ n+ E 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。
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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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3 ~" v: R, l0 h9 s 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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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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' O7 i$ r0 I+ m0 V5 vChunks
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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。) E9 F* w, Z: f1 }: D) A7 c. H' F
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( | `" n0 t$ i$ R图1-2 chunk的三元组
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7 G: a- X* M8 ?0 `; x3 y 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。8 g( ~, M' n8 b* T
+ Q4 o2 l9 U) | ?" `: D6 g 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。: U; f8 \6 `3 n/ a
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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。
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; y# w5 i% W4 M! n; V+ ^. ^ 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。7 ]: D3 N* l& {! P- h4 f3 @/ s
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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。
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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。8 g3 L2 g4 p+ r9 N2 q( `% H
, e0 C: T' J, [, u; p1 _. h- q: h 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。 c1 R. Z7 q8 u6 z, \/ B" X+ K; e1 x
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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。1 O# w; ^! z8 ]0 G7 L: E
2 d+ K! k2 f0 \4 [. [ D4 Z 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。 x3 h( u e; J% V
I. V% j I2 d% U: [! d' _( ]1 TConfig Server% K/ ]' W4 z% U5 ~
! p6 c$ v8 i- [2 k7 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。8 I% G5 O6 @- x" u/ d
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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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- p* O/ o1 R# Q8 `$ 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。
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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$ V1 ?& O8 u7 I/ ^# h+ K! z& m
( e F9 N+ d4 k6 x' h8 W 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。
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1 o% a. s2 m) j7 G$ ?( AMongos
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r L, N2 {# [" A: c 用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。. k- ?7 K. n6 I3 O. I9 y- m
% {7 @% R! C; h- k: Y 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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! r/ J( p N: H4 e9 l 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。
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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。
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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。: k8 i* B1 x! z+ K
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) g: ^; ^% f" _Reference,
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: ?8 n* X& x# {! y1 {! d7 Y- s) T[0] Architectural Overview
/ w- ^- w8 O" ^; d% nhttp://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
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