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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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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?) y& a! J. R) S4 ?
6 N8 g" L" {8 L- p5 X! x" F 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。
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/ V5 D9 g7 b" W+ ~5 V( g图1-1 MongoDB架构图
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1 `! x! D- z* [- O% ? 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)。- D0 l/ Z; e! k2 ~% L% Q0 B; W, x V
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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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* D1 }9 g' d' b v1 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)。6 \% k' \* j8 |6 j& V& _
. O7 h$ A9 x4 h7 J3 l9 F$ i- {4 B" R 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。
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0 d9 S+ `0 I8 Q" f6 K* P 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 e. m% x5 b% H$ h' Y
7 |; X+ A; a, R" Y, O) sShard keys
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. v; a/ Z, p" P/ } 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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1 x: o0 H$ B' e 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,
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5 Y R) B9 b% J. E2 z& u4 M{3 b* U! B6 Y" ^0 O$ b2 h8 h
"ISBN": "987-30-3652-5130-82", S) X% e7 X @8 V& d2 d2 v
"Type": "CD",
/ E8 a- ~# |" I0 E/ P "Author": "Nirvana",
9 i; W6 C" K* C/ U% x "Title": "Nevermind",3 G( C, D o p0 Q4 a% u
"Genre": "Grunge",: P9 Q7 v' O3 A, E: c |0 \
"Releasedate": "1991.09.24",
0 [4 g* s! y/ M "Tracklist": [( X' l9 `, u, g4 b7 g) M- o
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- r8 ]! h* _# D- x "Track" : "1",
# P) v+ @0 w+ c7 g "Title" : "Smells like teen spirit",
6 H7 l$ e& j% A, k6 F2 _ "Length" : "5:02"# K/ j9 y# w! z- D% o, N$ n! K
},1 B& p5 I& |$ i2 h
{% H" @ q5 G1 I: d
"Track" : "2",
% q5 l, L- _- ]3 X* ?- B2 t( ~ "Title" : "In Bloom",
$ x% W2 V1 n, L7 q "Length" : "4:15"
" i# r. i: P1 ~ }
( t, K1 w, i J' m) C4 h2 f0 w8 p ]$ b p- M# p) A2 ]
}
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9 T6 x; C# Y0 Q) L9 G. G{
+ j9 R) a( |$ V' h% ?3 m$ ^ "ISBN": "987-1-4302-3051-9",0 `3 q3 z/ l3 r7 l) Z. j S9 y. L% V
"Type": "Book",9 [) d+ j8 {* |" m0 p$ C2 y! L
"Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",
# I+ l+ L$ d% r$ B3 p, \ "Publisher": "Apress",
: G, n( @5 s; v3 S& e* D "Author": " Eelco Plugge",
0 j# U+ U) g# I$ W+ z6 ? "Releasedate": "2011.06.09"; Q- S6 I- i& n3 }! D( o S/ r
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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。. ]; h- {& U+ R1 h; h
9 S$ w: E2 h* ~/ h3 { 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。: p, J0 @ b6 O8 {0 p3 H; P( l
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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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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”。; H( r& G# X+ p1 I* @
) x& n1 v! t$ ~' N& dChunks
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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。0 @* T8 Z8 y/ M
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1 x2 @+ r, V9 U$ y6 U V" o图1-2 chunk的三元组 9 x9 J8 ~. e1 ?7 }5 } V
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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。: Q+ O0 m5 Q: O, J7 B0 {/ b
( x0 [' g ?3 s 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。
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! v2 G# I8 |$ A, k 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。3 c) @" w8 |8 U
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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。
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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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8 y$ L$ Q( N5 Z5 }5 D, O1 s- U0 _ 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。! s. N8 C$ j( M7 T! ?
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Replica set
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. }$ ^, F7 P( U 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。
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7 ]. ]$ \& ~9 y. \ 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。
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5 f. t* y3 |+ I3 ^: U' P 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。
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1 p4 ~( R! X0 U0 q, B; _ 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。
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3 l8 G {3 `4 f k4 D% d# ZConfig Server! y! p5 t8 I6 i( n
( m8 C% A0 h! a9 B8 l. Y 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。4 ^. k, S6 s4 a/ U1 m
6 J7 n( h7 w% \: [+ m1 ` 每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
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: f8 V* [9 o4 F 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。' V, `8 D R! |. i$ T8 A: B
' o. F) |6 ?7 `9 O5 @ 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。3 v9 i# y: H( [4 f4 A
, l8 {, c7 t. r7 ~- f4 ] 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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Mongos' l$ i6 W- W0 F) b' k
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用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
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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。) q, n- B C9 }; w! p* d, j, ?: Z
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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。( E0 J* n- u" Y- O
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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。$ A1 |# l7 L; j7 e( f) S6 _
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7 w% u# O$ @2 e+ m9 rReference,
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) [' S! x# Z+ s6 V) `) D6 g& `[0] Architectural Overview9 z# Q! W1 {5 B: r! l" }
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
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