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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。
# n$ z9 H6 h% _6 H, Y8 k# H# S3 `: K6 I; f
    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?; X# X2 L& d5 S2 P  N
6 o; R% y5 e6 I3 a! X. W0 B
    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。
6 ?* s% w) W" D, Y
# {: r8 Q, D, F. `
4 X8 C+ }) o/ F( J& H0 N
& ~& e2 y  i5 `' T5 p5 ~! p+ W
图1-1 MongoDB架构图

+ f% O# V# Z6 ?
- ~. u: @7 n4 C( T) y' p    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)。
+ p. F4 v1 ]+ `. h* l
; |+ J+ f, n! L) R% e1 B4 U5 T5 VShards6 F4 g6 v. b: m: T8 P
) F, I3 J& f5 }6 E% Z) u5 K
    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。
3 A' [# f. Q, Z" V+ m+ d% r
" u2 C: }- }: P( H4 t7 c' |    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)。. T& |' L7 F( u" \- N% p# f9 a
. u& a, u/ m- t& I, R8 D# a8 t% S6 i
    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。
5 q9 ]  g/ R) [! E2 T( j4 Y/ O* J$ o6 M9 `+ e. x1 L9 n0 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 |. o# {& W) t8 c, g/ X3 w) g: l0 f+ v% T5 r5 E6 m! e' j# F. t$ M
Shard keys. @9 d# K5 V  P& t2 e* n
        
3 r( l$ ^8 C- Z* _    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。
" |9 z) o5 s9 d& u6 r- B* v1 I/ p! G7 o4 F2 U" 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,
# J+ @0 f' s6 \6 b' ?2 c; {0 ]- U0 ~0 D9 R
{) p# Z. _$ j3 {- J6 Z& K. O6 v
  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",
  d: U* p  X, N6 u% s2 o" z  "Type": "CD",7 q3 O7 a) ]6 u, s; k. v2 [
  "Author": "Nirvana",
& E- C. W) \8 F* i, W  "Title": "Nevermind",
+ g) l4 i6 j, z3 x  "Genre": "Grunge",
9 M) s5 k9 o* |3 y2 L   "Releasedate": "1991.09.24",
6 L/ A/ d, ^! _# k   "Tracklist": [
; H; c+ d0 _  t( @6 x     {+ B! O" ~2 o( @) G2 j, k5 b, ^
        "Track" : "1",' p7 o& J7 ?/ N$ z
        "Title" : "Smells like teen spirit",# g, Y7 N: J5 E. J1 Q' M
        "Length" : "5:02"% j+ k. A8 m9 v
     },
4 Z: C  o) ]4 J2 m# V( I     {
4 ^' u6 {3 Z, B, \9 F" F        "Track" : "2",( f; k6 ~- }# t8 ^6 s
        "Title" : "In Bloom",
1 \* \% o- j3 I' c, h+ i        "Length" : "4:15"
% Z% Q, {% W( z8 ?3 U) n2 A  |! D& T     }1 G  D$ f% v! J  H2 `
   ]
+ H7 Y  ^! w% h& S}4 K5 e9 P5 q: m) g. ?! [

+ A2 `- ~/ _* A{! g7 X# E0 ^& P& Y
  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",
0 E& _) \: P6 m; X  "Type": "Book",
& C7 H. u. V( Q; O5 i  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",! {7 U1 ~! @/ R! j; J
  "Publisher": "Apress",. L  Y, E9 M" r, w
  "Author": " Eelco Plugge",3 U6 R. P2 R/ g0 g; v+ I: c9 O
  "Releasedate": "2011.06.09"; w; O- [) Y5 E( ^1 `3 B2 m
}
# z% `/ k4 q( [2 [& P2 Y4 K% p1 v4 n! _  m% w2 P4 [, [- U
    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。: M' e/ l: Y5 O+ ~  B

* t" r3 `  W: T+ 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。1 C! u  L( ~6 Z( o0 g+ b& Z0 U
- ]4 f( ]6 J0 L6 l  ]! J
    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。# Y) @4 |: j& U; X/ Q( F( R

4 S7 B7 L$ M( T: ?9 J    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。3 O) ^5 I$ [3 h( u9 ]5 ?

. O+ p1 O  d5 v4 d0 m9 X    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”。! e% L4 k# {- M

# h6 i& B0 o/ q: V# DChunks
4 T* T" y3 m$ R5 p" @. X  S0 |        ) ?' }- a! [& S* U0 ^- g% R4 t
    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。; S! Q; N+ r0 X! W4 ^; U2 W
+ H+ a- I% t% F5 D

* }, E2 b7 `1 d3 ?# R6 B4 ^/ e  I图1-2 chunk的三元组

' ~) l5 C+ o8 V$ A
5 j: f6 O2 n2 u0 a& k9 N% b' z    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。; |/ B; m% e1 ]% w* k
) `/ U( \1 W- |1 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。
: d/ y" ?1 ?; x. q1 \5 o/ ~# E& M$ T' L
    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 E/ F. U0 |8 t

, X$ ?9 b8 ~' O! t1 v2 d    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。
: m0 k9 `. g- {* A6 \" z: C4 x6 x- s
2 i( B$ ]5 ]6 _    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。
% }* y1 A, G% n/ E4 B; w1 [! |; c* s7 Y* K6 E: t! 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。  V4 P0 [: S0 z4 x& U: q
2 e: i0 M% K. r8 L9 |$ Y! t  _/ W
Replica set
- G* j- G* K) ^+ G* `2 b; {        & x, y( L, G' {
    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。
; q* _, Q# w/ l3 Y5 {" O
0 E8 @: X% Z+ E+ I    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。9 B- ]: w# K1 D& {. z
9 q- R2 p1 x. V" t2 E
    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。. ?+ K6 `3 ]5 o/ S2 f6 _
1 z- D) c3 V8 x8 A! X& ^
    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。
7 z; D. [, j$ C
  O0 y; ?' J2 M0 r1 y  @1 z) XConfig Server
9 g* X5 a5 L, q9 ^6 _        
6 s& ]# v8 w% w4 A    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) B/ J! B6 E6 r  n% h
' B3 x; ^+ H5 Y! q, z  ~
    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。( }1 v, ?8 i6 u. x* k
  b/ Q, F, a5 z4 O( |* O
    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。1 W+ B" X/ v  c( V

9 D" x3 s. O3 c* f6 p% E0 T& L    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。& Z! H- j+ V- |* @  v2 L

. }; R6 R6 G7 S" }! G. B    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。$ k9 S! G9 b- k" ]* u: ?) f7 V
3 i3 Z- m3 R2 Q
Mongos2 v- s5 c3 M6 s0 j
/ u, Z( o, K* z# @+ K3 c2 q
    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
  Z. Q2 D% W! p2 z" c5 Z4 J5 ?0 o: {
( q2 N1 k- Z! u, W: k    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。6 W3 Q" x- b8 b

8 o$ u9 h1 i; V    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。
9 x0 F; v" M  C) N  {3 f% c3 U
    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。( h( m& @: c' g0 |

! ~/ B* G; n0 S    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。
. l% B% I$ W' n7 O' G( t# T: G1 m  x  H
, {0 {9 E' ^$ k- [0 v' l* i
Reference,2 ^8 i( V: m8 m3 t' o0 f

2 D" f: C% Q3 G; c: m[0] Architectural Overview
2 V, d( a9 k0 q/ N/ w# S/ [http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction5 @- f. O+ d% {# z: T

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参与人数 1爱元 +10 学识 +5 收起 理由
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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 & {* ~8 F$ x1 P  M' Z7 ?# J
/ j6 Q' h) I! x6 z, y
8 R9 N7 t; [9 ~! O: f
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 ! N( |: |8 b% _' S/ s- E1 f9 M
您是和邓侃一起写文章的盛楠么?
$ S6 p) n* r1 ?  d$ q
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
  w) F0 ]' w+ v' ~/ R% G+ R" g' \是我啊。。。这都能被认出来。。。
8 Z0 ]6 ~& a& o% c& P9 f9 ~9 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~

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 : Z7 }% s1 ?6 r7 h+ l$ S# E
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~
( U3 Y3 S0 _; i" z
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
    ; L- N- G; H# ^5 Z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 ...

    4 j0 d) c7 D4 |& D2 U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
      f9 L, w/ c. X. V. V5 W5 E3 t欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
    # G; ~+ b. U) {
    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。
    4 h3 t3 s' A  I0 U2 v4 W3 N; D
    $ a2 W- O; w( _- I, D( _# q4 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。9 a! U  d+ I, @  p
    - N! h. i. I- j" }, U, ~8 q
    中文看得真累,大部分还是英文术语。
    1 u1 X0 z3 F) U6 m5 }$ }
    - K2 q2 S: ?6 [0 S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。& O2 S2 r6 W3 c0 }# z' ]/ D/ e

    , H2 C# D  s& P, q7 t7 |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 v  w2 b8 n. }+ z- d. _$ k我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。9 Q( Q& p6 F8 C

    ; x" ~, a9 U5 J! i% n- | ...
    ) F) \& e4 E7 p
    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   ?# }+ B3 O2 l6 F; d3 Z4 ^  f
    谢谢。
    : I' |  y1 T- X# V; Q5 P
    / z+ P: O2 M+ q中文看得真累,大部分还是英文术语。

    & L2 w6 }* [( ]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
    : S/ a* l) P7 ~' }& U' a4 [7 X$ ]- W1 C, k是我啊。。。这都能被认出来。。。

    % V% x$ U: R; N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 ; [) W: t8 f+ y+ Y" i/ j, V
    是邓嫂么?

    ! ]% D& M) X1 p$ b/ A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
    8 `5 l1 Q0 a! R2 Q/ e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 ...
    6 P" V8 Q# g: x# \
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    ( ?4 l: m. W3 M1 Z. Q4 @: M) f% l2 h
    4 A( Z/ _3 u7 W, z$ C  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。* C5 f, }; x/ h8 F9 ]/ ~

    + W# j: R9 _; `3 l6 f; o2 Ihttp://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
    ( d# p/ o7 {& H) @- U, E太好了,期待中,希望都带上英文reference。# v: u! S- E) ^  `
    9 r; h( o/ H' r1 I  u
    现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...

    : _' [; X+ f' t1 C! x( r6 ~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 , |! s7 U% L# s5 n8 o$ K1 t
    现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
    1 f" L. }+ V- C: Q/ E3 H9 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。
    ( M3 e  K- {' |& j) a9 ~2 b6 v5 L4 h8 [" ^0 }3 T
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    0 b& l) E, D+ Z, h2 b* M" l' r+ ?
    5 X1 H; M% M$ W6 ?) b, \$ T; {5 n, ]
  • 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
    4 v" K3 d9 I* E" R& }& t% q4 h2 \有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作

    * \6 |2 X: S. D% d# h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
    ; ~' y' @7 d+ \( l1 l* E3 J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。
    6 I# U! v9 j. f
    6 h8 ~- U, M, U) e9 P2 X# bhttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

    0 ?4 e1 \- q$ f0 n4 i, u好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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