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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。
" M5 ]: o4 Q' l6 v2 Q: b. _2 ~& \( @/ O9 D- O5 `( f2 Y% c
    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
0 i2 {% b$ V2 P6 ?
    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。
8 P5 P+ u7 j0 u- @# `* s* y2 G- ]' N3 j: t

+ Z* E6 n4 z3 K8 t! s  ~6 W, J* P, ~8 i- B  S( `0 D: c( g) U$ V
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% `
1 I& b4 G9 F3 r; c" G4 ?
Shards
6 _" L* O' x4 i3 Q( y1 J# z5 h. }, F; W9 X1 L
    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
% E/ I0 V3 y4 I1 _
    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。
- N) Z% e* T6 U! }
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
/ c# \$ F! o  ], J7 H0 P0 m+ G        
+ ]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: @
5 Y& x% E# z% v4 {
    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,
7 B% w8 [9 ]: x; @. B( l
: 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$ @
     },
- ^: m  C% x* X5 ]7 W$ a     {: r8 i$ }3 F$ Z4 t; \
        "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
     }
  @. ^: @0 k4 e   ]% w" `8 f- `* r# ]
}7 c( p- T. l( a' }6 F% p
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
}' W, Z( `8 y6 Y7 y$ r4 b0 t4 P5 h
$ Q0 D' b3 F' u) q* B8 [# }
    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. `/ |
; q9 E( l: h9 u" c1 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。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。
" G7 a7 n- F2 S, i2 d# }3 }/ d. {2 I3 E# E, ~6 P1 r1 |
    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。
2 `. X+ n7 T" E  K: A
# [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”。
& O" v( S9 S# a3 S3 P- l8 g8 P; U
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。
5 K6 A3 N- M3 c6 W' g# H. U5 [: K3 W
# J' P/ e9 V- m- Q* V% ]  Z
0 i4 @3 ^; ~! s2 ~  Q
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。
# L# b& d6 H2 l) w1 l
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
/ X; H+ v7 P' B0 h1 p+ R
    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。
8 i. s: n, f9 C6 K2 @- d
& `% ~* ]; 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
- {  h6 w" Z4 m+ s9 Q/ i. ?
    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。
( F" @' Y# `9 s* P. V; e& A& i" P# t1 {* j5 w2 T( [  v
Replica set
' w& g7 j, K* `( I. k        ) i* W  Y/ ?! `5 O" b4 b- T
    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。
$ W- r) U' I; r
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
6 c9 P7 Q4 u. P& L
    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
        $ q0 X" a4 b, U, l
    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。
- L* N$ F" ?% v" M- W+ g5 h( a: `  ^9 y' }9 Z1 W- o6 H' N
    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
9 C- P+ q' s. z, e7 X2 \7 r$ u* h" \5 j- U) M6 ~$ |: a
    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。
$ [9 ^. v# ~" A7 g/ u$ i
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
& a" n! [8 R) U" m5 M; y8 |
    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
% O, d- U) ~  f- {& J
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。
, b- ]# s( \. r) ]* r) t- T0 U( y0 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。
9 Q, {3 F2 F0 t" T7 _) j4 O5 I( `; K6 I) f2 k& e4 |/ ~) b( U
    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
9 j  B1 n: l; |( D7 A4 q0 f" Y5 M

; v2 k4 ~) P$ u) g4 \# MReference,  b" \. r0 l+ Q% c$ V
" O9 F' q# @  w+ H/ K8 w0 g+ I4 @+ D
[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

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 z2 ]$ S& M9 F1 A4 |, i
$ i" \* J8 Q# ?3 J
( g1 Z: J4 T. y  |+ o+ g/ v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
& Z; N) x# b# C+ A您是和邓侃一起写文章的盛楠么?

9 X( s( y9 ?7 y$ H5 O% X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
5 @! j; t6 s& \7 j$ g. a5 q) B是我啊。。。这都能被认出来。。。
1 O- m, o2 i% S6 J8 `2 a: Q6 A. ?. @
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
1 D$ y9 i7 \7 e# M6 R& `9 U  t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~
7 k' W0 t9 V* {& c/ 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
    / q" G8 I8 M! ]. }9 C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 ...

    - D. `% Z1 s. [# b/ {  ]' R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 - C( E6 S+ b  l' R2 m% x
    欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
    ; g6 F9 ~' b2 |/ H
    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。
    ( [. ^8 W3 Q* B3 S. m6 M
    1 _4 o4 _4 U3 G1 l% W% L5 P' i: x

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。
    ! d; ^) E; Q6 ~) r7 i9 \. }4 v/ e6 ]( J- x% o4 ^4 q
    中文看得真累,大部分还是英文术语。
      K) f. I8 U; l" O7 ~+ a5 W7 `7 R! h
    . ~: H' k7 |9 L! F) C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。
    9 A6 w' p, B9 f  C2 e; t$ ^+ \5 b9 Q$ s7 Q' c
    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
    7 I+ Q$ Y# t$ I9 l( U7 }/ c4 G5 Y* K我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
    ( `- i; o# D/ t* ]9 G# d# e6 _* @8 J: j# x
    ...
    0 R7 Z  T" Z+ _5 }# v* l
    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
    3 Y" E0 x* A) c0 u/ i- D! P谢谢。
    , S: M( G. _. v- Z3 q8 K, I6 j& f/ y4 ~% ~# x
    中文看得真累,大部分还是英文术语。
    4 ?% x9 N% Q' ?! Z8 g& F1 _
    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 5 c4 w+ Q: `" t4 b/ v* Q: q& n
    是我啊。。。这都能被认出来。。。

    , B2 D& M; G  X( I4 R% n: 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 7 w8 S5 T8 F8 q+ ]* z. b$ ^
    是邓嫂么?

    5 g! ~. Z0 F$ O- x( z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 9 ]9 _& w& y  k
    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 ...
    " L+ P; p8 k% ]- K$ ^" x
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    # l, f5 `3 B( Y1 ?7 T$ I" [. B7 C$ m* j: `: T( D
    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。
    3 ~0 o8 M" s4 Q. k9 T7 H1 K/ Q6 u$ f8 r& M; U- @
    http://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 / g* |+ M9 X! j, `' W2 u& u
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    2 h9 c/ J1 E; [6 t# ~( D/ b
      n* U8 A5 \& C) s4 g) \) J现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...

    4 H6 {* H) D+ Y$ Q, g, T3 I1 o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 - R3 C/ K& G" y& c) A8 w
    现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
    : W4 E+ |8 j# _" k
    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。2 y6 m1 ]) v! }' G

    . Y* m  E; C/ X, q# Ohttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL- Z+ Y0 k2 M: l+ X6 a* t6 i* b

    & q  B2 V' z2 W8 ?7 S  `
  • 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 ; J7 H! I, [+ X
    有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作
    8 @5 a; {5 f: 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
    2 E- A4 M" \$ r% D+ z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。
    3 |. v: ~) u7 r- _
    3 V, v4 J& s! D) q" ahttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

    0 b. x+ _9 o, [( T9 [好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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