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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。/ T0 x& s# y+ L9 T( Z1 o

8 A$ y3 b( ~: F* r4 `# {3 d7 z* \    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?4 Y7 |- L1 y' w* t2 y
; {8 G* h, r* {3 ~
    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。
" J* Z. O8 W2 J9 G& G
' ]0 U: [1 P9 n( x' l% t

' T) j; m( @" N- E  Q: R7 e: R/ @' W9 O; l/ a
图1-1 MongoDB架构图
! ~9 J5 X1 Q( F. D: a4 ^/ i6 v/ U

* t1 l/ y1 u6 B    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)。
( @& a: k3 l! w# ~9 |% n4 u
! [9 g: T) p& ^Shards
, X" ^/ u# Y/ U& a! \/ \. |
# z8 E" f8 o; r: D+ G. c0 _    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。
% d% }5 T  q$ J; p' Y: g2 e  {7 \7 {( Z" `$ R( \. p( {
    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)。
: K) n' ?* @* ~) P7 x9 L9 Z
  I2 F/ Q- q* x: A2 _. C    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。
* m& o1 E; g  i
" j# J, y* U6 p) B    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 S2 f0 r% A) V7 e
" n5 [2 J* z! D( _0 L2 m
Shard keys
2 o! F' P) ?4 H! y0 L% X" A        $ g, d( q* ]" D! X& N7 J
    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。4 u$ x' q2 i6 n, Q6 r

& D" |$ O/ F1 w/ P6 M    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,
$ H, l3 z( f5 p! @5 }1 Y6 u' q$ X$ ^
{
5 M/ o: m2 A1 V8 l% ]  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",# O8 u8 ]+ J. P; F& S6 T  `- ?: q
  "Type": "CD",
4 ?* E9 j1 D+ j  "Author": "Nirvana",( v$ r+ n$ U2 O0 A* A
  "Title": "Nevermind",
+ ?4 D: a/ u0 O: [0 |  "Genre": "Grunge",& l1 R1 I+ M6 Q. p( X
   "Releasedate": "1991.09.24",; B1 a  M9 c4 T4 A
   "Tracklist": [; _6 G( C& n5 _! k- `3 o/ }
     {
  [6 p, B0 b2 k7 F( K  l        "Track" : "1",% A2 V  Q. j) Y+ |$ y' |# p
        "Title" : "Smells like teen spirit",
/ L; L8 L+ K- T        "Length" : "5:02"6 i3 r2 }+ p8 }. j% ^1 ]
     },2 D  W  x& C  X) B& F  |
     {
8 i; I$ W% d+ ~9 {# \9 o1 U        "Track" : "2",; q+ c* j5 q6 A$ v
        "Title" : "In Bloom",
0 I8 _% {4 ^2 Z, O        "Length" : "4:15"9 B$ X2 b7 F) b) X1 u
     }, }% d& B5 w( X$ G$ Q% P( K, P. E
   ]
. y: \+ Z2 X. B0 g  L: k1 C}
% a6 E  D! L" G( H
, ^1 u, F0 Q" M% }{
- K' I$ g$ C: x% \  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",
" n( x: d, V# y( l  K4 \" a  "Type": "Book",$ {4 o( _  N4 D1 f+ g: E6 w  ?
  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",
8 C; h8 a& C2 Z! M4 R3 z1 R! c: ^  "Publisher": "Apress",
! c* p+ Q( K! Q  "Author": " Eelco Plugge",
4 j4 v0 L. i. z6 f3 K# ]  "Releasedate": "2011.06.09"" y4 t; ?. a! m) w
}1 L' W" ]1 [6 o; r6 e7 W

% M2 ]; G% X; v7 {    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。
7 F, ?5 L0 m+ _8 U
. M5 A- @4 \1 R4 _0 l6 c. p    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。
/ a# x+ o8 P! X% q+ S) M2 M4 }/ }5 b$ g2 T
    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。
* A' Z4 ?  o- E: Z9 m; g! S+ e. A, [  P+ w. S) M6 Z
    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 J; a' w8 N( u. Y5 `

% k$ M, ?" T5 |5 q6 u! L    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”。
) D' f& E+ Y7 t/ H4 }( z: s9 d/ ]+ B' l: y9 T3 [
Chunks
+ c2 w/ ?5 f9 v8 x& b( Y  U  U+ {        
  s. P6 b$ L1 m8 X, e/ X3 q    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 @9 a9 G4 l6 I; q; f, c( \# t! w
- {9 j: b$ f* \, g2 g
$ {" Q, z1 d2 Y
图1-2 chunk的三元组
2 m$ Q! T- V0 y7 t4 I( v* k: d8 v/ \

+ @. o% n* K8 v7 _& S    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。6 P4 c  n' X1 l" G0 i! S7 K" C

4 _& X  ^- [9 U    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。
' k9 t. ^' Z, x6 k0 z5 M: G- R
7 n1 j/ K$ P8 V) 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。
  L4 a: ]6 t9 c3 w  U
" j. L0 E6 T0 `    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。
% [& z4 ^- B; y1 x* s. A
* k1 b* X! L! H" P+ k' 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。, G* w) j) e  O/ F0 `/ s0 i, }

& J9 o2 {: Q1 O    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。9 H9 S  l5 E; B
2 G/ [) \/ t) L2 z. C7 V  o9 g, c
Replica set# W8 V+ @: Q9 g, l( J9 x$ t0 f, P; D
        
! k9 Y# x5 r7 i3 U( O    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 t( N. B) `; L" k; N1 J; K% s( V; M
; r1 h" S( @! N; v: \    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。' p0 E5 p+ u5 C- _: F8 p+ S
  B6 I5 K( X" B' w
    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 i6 p/ d6 M. ]: e- Y  Y
% ^1 l" M* K5 x; f    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 l8 V0 S) w0 a* e. B  \5 j& G' ]! ~$ a; |

1 n( T5 s; U# Q4 V0 z) DConfig Server2 q, q4 {( H" ]# Z# E' C% n
        & H* l, J" B, g6 l  h' a% U) S
    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。; _, h- c  E. s' U' o
# m2 h$ t5 }, B. t2 r: x
    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
* m( y0 c" K8 s+ k3 Y6 O/ I& {7 m
  e0 y0 f2 `- {- s    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。, g, L6 W: \0 {1 M$ J1 @* x0 U2 A, I, ]
0 e$ ^) s& t& w8 I
    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。
! k8 O1 E  M* D
2 }# O8 ^- j$ w5 R- X2 y! U1 m$ |    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。1 H( Z1 B3 h" ?! Z" d
9 h# d5 h) G; `9 O
Mongos$ }2 R) _1 N( t5 _9 q0 X
8 I+ v1 T* ?! z
    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
$ N9 \% Y# F) Q4 T3 _, [( ]# q6 W, 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。* S  E; H5 n3 B, m& @' y3 q5 w

8 L0 _- N/ |! a) A0 B; q- U- 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。
/ S( r( Z( F% e9 K' s' K4 i
, f5 ?: E, m9 a& 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。
- r( J7 O. Y/ k6 c9 X- q
6 q1 F' r% _. f* p+ p    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。
( K; J6 H) q9 ^- `2 J, H: X* ~- h8 v7 S2 E2 s

$ m6 P4 h/ D2 ZReference,
; }7 ~' b' b, R: z
2 n6 O3 Q$ ^7 s4 N2 u2 {[0] Architectural Overview
/ a7 H  H8 _  ahttp://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
& S- c/ M- Y7 H* M; c( z  H; Y* [

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 k! }* g. d" W5 U' |

. g+ m: d$ V! D& ]0 i: v6 C0 D0 H
# R( Q4 \2 d4 m, y7 z7 y" ]5 c# B) j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 2 H' W& a! a3 R! w6 Y" g
您是和邓侃一起写文章的盛楠么?

( f; F5 h' s" n! k% l% s- m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 6 S' D% R) z& {3 n$ o
是我啊。。。这都能被认出来。。。
" @# c' w4 P6 h1 X2 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
) I7 d! @/ |) k- K2 G& s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~

8 N  Q1 W# n1 [( w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 , _6 o1 I! C  v. y" x) Z/ u
    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 ...

    2 a8 n5 `% f3 [% e& j4 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 : w+ `% ?4 g' n, Y
    欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
    / |. X/ j2 W  a' Q
    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。; M, n0 `) I% j

    8 K7 G3 k1 y8 K! i( P4 g3 Q

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。
    ! ]2 w& _) c: B' e- y5 |/ [0 j, n7 ]+ T$ C
    中文看得真累,大部分还是英文术语。
    2 q- ~+ w8 `  p
    * r# E4 V- m7 w: k! H6 B7 M3 c% U, y9 q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 M# p9 V  B4 h2 m

    / c& J+ O* C3 r/ ~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
    " n; b2 C5 K3 N我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
    . j& K5 Z, r; S  _8 Y/ }5 p7 l8 Q" W1 ~6 t# ]$ S
    ...
    6 M) k) ~( t9 }9 ~' H3 r, r
    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 2 H# C2 n3 t8 V& `) P
    谢谢。8 E2 x0 t7 w. U9 o2 }
    0 z8 d8 s7 u( m
    中文看得真累,大部分还是英文术语。
    ' l4 [  k  g  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 2 x; w$ j8 x: J4 F/ e: G
    是我啊。。。这都能被认出来。。。

    & {+ Y2 `' J- m7 Y1 Y! z6 b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
    ! D. j7 Q* ]3 k: y是邓嫂么?

    ; J, z" J- m% t$ o5 {! O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 # x. q: K( R1 j3 U* x+ L1 A$ b- u' A
    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 ...
    & s7 b3 ^+ m) W" H) }; H
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。* X4 S' }6 j! J/ {  U
    : ~/ j2 q" c% u$ G0 T: o
    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。! Q( c2 V+ a1 ^& x2 i; U: ~3 n

    ) N  a; A+ ~$ dhttp://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
      q! t6 C. e. q% Q/ `太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    3 \) [4 B& O5 A- ~
    ! d: _: |# m* Z6 g& `% v现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...

    & @5 J  X5 x. g( L( h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
    4 G) \" j" Y$ \& m, t7 m! B现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
    - A) h/ Z$ ~1 A. g# \2 r" q4 h: d# x
    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。* s/ P9 B0 \* R, q4 e

    ( s% Y0 a# c: H( F! T) r. Uhttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
      h+ A( X6 D6 H* U# x
    : x( q0 T; v; u4 [. V
  • 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
    9 j6 K3 f. t7 T& @5 e0 ^- m" m有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作

    $ o! Y  I2 [3 r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
    ) _! s! ~5 X0 u( r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 \9 w0 n4 W; Q+ C$ T5 [0 O2 Z( N. r4 y  _3 x% U2 Y
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

    1 S- s7 ?1 ^4 L5 m好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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