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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。
+ U" C: [# Z4 A6 u7 i& I
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
3 u. ]/ [( F  Q) Y, K7 _
+ v( }7 x: R+ V9 K5 {; s* G" I
9 U/ [! _, `0 e4 ^) l
图1-1 MongoDB架构图

6 [, l' ?4 \. s* K8 m+ n+ u3 R5 o% B% }$ k" Z
    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 ?
$ G: j7 t* S% t; C; d) Y0 d4 n
Shards
0 ?6 G% ~' Y3 `4 c# i% P* }& z" Z3 M
    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。
, R5 P" r. w  f  }& r2 {
* {- 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)。
0 F9 y1 y' H3 [7 _  d  }4 p/ e! c. ?+ E  K1 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。) 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
5 D& L5 {) H8 u5 n, [% j
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。
3 U0 R6 r; q# l- {6 C$ q
, ?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
     },/ @; K8 M) D- I% h; `
     {: 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
     }5 W+ d3 s3 o& m- v* x$ v
   ]
2 `/ \* V+ ^6 i}
; Y( ~+ \' k, E0 Q$ W
- 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"
% B' C0 w& g) e6 J1 {" p4 o$ _}
2 i* x# N; B8 y* N9 W, j3 C! C$ {) t$ @  j) H0 ?
    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。
* W" B3 Y* R& w& ?
$ 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。
! b. N& r% G' B3 q: V4 Q! g7 b0 j, w1 |' 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。
1 P6 f: t5 p2 \: u. \
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。
1 e" Y, h) s2 d8 |' O" }+ R4 e
    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”。
" k) j; X# f- y- \
' O7 i$ r0 I+ m0 V5 vChunks
1 h; q! ~1 p, R4 T8 F: ?        ; ]+ t% o  [- x+ B6 \
    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
( u" n* t7 \% ]3 L9 q  U: e( e$ ]

( |  `" n0 t$ i$ R图1-2 chunk的三元组

$ f+ `7 z. f2 k4 B8 k5 [
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
/ L- q* w1 ^3 t6 o2 i- f
    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。
  V6 l; M8 t2 M3 Y
; 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
, M2 E1 o1 B& m
    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。
+ b& Z/ ?, f  `/ l; T+ Y$ g# M/ w% ~$ \* o( |9 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。
" W" r6 A3 t/ f# g+ l  W7 u/ e. }; e" I+ K/ k
Replica set
, `2 Z, g* j2 l) v+ c: L( P        ) s( W/ b! H/ i0 r& ~" R9 Z$ x
    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
8 m. e' }: Q4 ?% u
    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
4 a" b7 n! \* ^2 }8 H. {) s" L
    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
9 v, p# Z7 X0 `' I
- 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。
& I" X( O7 O. C9 T! z) b/ H- h4 L! ?4 ~
    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。
. Q( |9 {* r: ~1 S( j. x
1 o% a. s2 m) j7 G$ ?( AMongos
  M4 p" U1 K- Q5 u' u. y
  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。
& f8 n  G! x* p9 b
! 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。
; ]$ T; K5 L) z* Q" \3 H4 w" `, [) C, A5 M% d7 B2 [1 [
    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。
3 F  y) l' M5 G8 |9 B+ p( W0 o$ |6 b) v+ V; r% J
    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

( `  N. H' T; J' y5 P4 C
) g: ^; ^% f" _Reference,
; j6 t9 ^3 W9 w. d7 j# h
: ?8 n* X& x# {! y1 {! d7 Y- s) T[0] Architectural Overview
/ w- ^- w8 O" ^; d% nhttp://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
1 b) L' `  |9 I1 L3 k0 Z+ r

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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 6 q% o8 f8 ^! l0 V$ d4 `7 H
  s! C* C; R# W- W# N8 |% q, |
/ {" F8 z. ]7 {9 a/ U, u
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 ! @& o" n8 e  p3 ^
您是和邓侃一起写文章的盛楠么?
! @* C% k% H8 N; ?
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
. P% |& x9 Z5 z5 w: D% Y是我啊。。。这都能被认出来。。。
5 u# D/ X8 B8 s5 K2 Q  m
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
; U& |0 i0 u  u) N- u* w. V( 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~

( k9 i! k& q7 v8 x9 I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 : L6 t8 \( A4 g7 y3 g( P! r
    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 ...
    - F; ^* z0 i3 A- S% G
    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
    , J6 L/ _5 o/ k* n! D$ A: A; h欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。

    & g) y9 f+ @- x+ |/ a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。' B7 X( \+ ?6 ^: y" I, j
    ( |/ c/ z- F, B  L! m2 @. y$ a6 [

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。
    - H( z. v9 x2 v9 D* m5 B
    # x$ Y$ K& j$ R中文看得真累,大部分还是英文术语。
    9 b; o9 A( k# l+ {
    1 S7 t7 h# R+ z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。, M, c6 C2 D: q  }$ q, d
    & V& d: `4 f: [- H8 Y' _
    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
    1 @/ G0 E" W, b8 i我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。. K/ N: P4 X  `. W  x6 ]( z
    $ S- c' M: c6 C3 M# o2 \% L1 S
    ...

    + D* s2 C) b* Q# f8 @  _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" Z8 [8 F2 P1 c1 `( T1 U2 O$ p
    谢谢。
    * I7 Q( X* {5 }: ?
    3 b5 X! Q# j3 e. ?" U- I# E中文看得真累,大部分还是英文术语。
    : |: W9 _7 _6 ~) e/ E& I! P
    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
    : \& L4 l; J7 ?+ z是我啊。。。这都能被认出来。。。
    0 z5 e8 P: s' {' [4 u
    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   p2 q7 y3 b3 n" o8 q: T& A2 X! p
    是邓嫂么?
    1 B, l6 A* P8 J0 K
    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 " d% A5 e3 {' r0 U7 O) X) k& r4 l3 _
    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 ...
    * x; ]: h% K- a  L0 X+ \8 ^
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    * g1 Y' _# {6 \; ]7 @% H
    ! ]7 h3 o/ K& f! n) j5 L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。8 v$ B  C7 ~. _5 F; u

    5 `" n# F0 H, x" n3 zhttp://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
    8 X- Q; a: G0 w: D/ d/ p1 I% J太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    9 \$ i9 x# {2 C- j! |, S$ p* y6 V# a( s) j1 J+ o( m' G6 U' g
    现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...

    , Q* Y2 A& Q, \) ]! T, z& C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 1 e8 `  v; [& E
    现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈

    - z; f$ n6 o5 R3 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。' L! C& w# t6 X/ `

    " f  [" |& B: i" l9 a1 C/ A. U$ xhttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    % {$ Z  d7 u4 l/ X  J, a6 c. _& ]5 Y1 Y- Y! Y3 a+ C$ ^
  • 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
    8 k3 z1 z8 P# _8 Z有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作

    3 M# v$ i0 V* q) M# m  }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
    % t' O' I- V4 \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 c- b8 l5 [2 M. H) O  i
    0 C/ Q% E3 \: Z6 {http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

    # ]8 [& `8 b/ L2 k  x好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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