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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。0 R9 L0 a5 _& R8 k7 v
9 s, U4 }5 r* s" R
    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?
! m" H$ f$ D! F1 N- F7 D3 M6 i$ s: x, V/ ^( g$ N
    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。7 S7 k. }- Z* ?) M% D7 k
: h# a' i6 S$ H5 i8 Z

3 g- ^$ z0 }) J% p& y. R% y) i/ _( S$ I" F0 o
图1-1 MongoDB架构图
9 ]$ g2 d5 t. ~. I8 W) X) ^4 G! q* O
! ?; b0 c% R/ f1 u+ `
    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)。
, G- k# ~. A: {& w( ^- c, }  D3 w
Shards
9 k5 ^7 b1 z& ?( d9 E! R# y" _, [4 d
    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。
& O$ h4 e  K  q2 a- R, V- ]  ~; H9 |6 I# l
    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)。
, W: h+ x, x' v6 Y# [# Y( K; Z
    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。
$ s3 `) }( K; I; D
8 k! I+ Q( t! n8 S% ]) |    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。* y: E/ h' x* [  _* P
8 {% L2 d, q* L8 N5 P
Shard keys
! `- y$ h- `& D  U/ E( T4 c        + a: c0 W% W* u- q
    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。
  P1 q) `6 f0 T9 J+ H& n2 X. I$ W$ d+ a3 ]
    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,
! v4 J5 y  n( v! G
4 G% o) l7 I4 J* u: N{/ Y9 f' M1 e1 M1 o2 Q
  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",
& s' _$ _0 E  g+ n) t  "Type": "CD",/ N* [- ~( m( B
  "Author": "Nirvana",
% j# |7 d8 c. Y; g- U  l/ x8 ?  "Title": "Nevermind",
* M$ K( C; |3 j/ j% O  "Genre": "Grunge",4 h9 @+ r; a% }( y
   "Releasedate": "1991.09.24",! T. C: v) z6 [4 G1 I
   "Tracklist": [8 H+ z( w2 V" [3 z& ^
     {
* h2 C2 ^4 C9 A5 H  a$ W: {0 e+ l        "Track" : "1",
: ?3 F" A/ g. j/ e! w% j  O5 f        "Title" : "Smells like teen spirit",$ G& k8 {9 v7 I! X( }/ G* h* W
        "Length" : "5:02"6 ]2 p+ J  v. Q! W, @
     },
( U2 C& C, r' u4 `7 t( @     {" f/ D/ @# i# K, R: r) Q
        "Track" : "2",8 c/ x$ Z2 u) X- N2 q/ c
        "Title" : "In Bloom",5 i( R5 o& z2 N; Q5 ]& F+ q0 c- ^$ w
        "Length" : "4:15"
7 M+ C  H) x" x     }
# d  X7 J4 t9 G% e) F+ M$ P7 m+ ^- x, Z   ]
2 l, t3 `! F  ^# n2 {}
. s/ _8 O( D( _, ?- ~
/ W1 {9 L( T3 P, N4 j2 u{* p, F2 |/ j1 s
  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",
8 g6 _9 z* M2 F# \" h/ Z  "Type": "Book",
  M" l6 J+ s7 B! I* |3 j  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",
* B4 v# a9 h5 ]) C7 B2 h  "Publisher": "Apress",9 T  e. @6 b3 C
  "Author": " Eelco Plugge",- V7 e) J$ Q2 P9 A7 h9 }
  "Releasedate": "2011.06.09": K  w7 \! A- ^; d
}: f$ G/ b$ T- d, {: V( V6 S
0 D" n+ O, b% D. {5 X: @* R8 J3 ~
    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。
# i# E5 [5 X/ ?- f2 u
6 m) f- l  h7 k; g  X  w4 K    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。
  O: N* P/ j  k, B' c4 ?9 ]0 p/ t6 o  }# s8 D
    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。
' K4 k6 C4 t0 S8 h; v( w3 k; B/ N. g, T$ L
    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。# r% t) J" P, p
; d  b4 U7 ?, L$ `* c+ [4 o" V. T
    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”。; j) d. V5 }' C1 L% Z- `6 J
( W7 A3 J* ]/ O5 k- g  y
Chunks3 A: K! @) o/ }) z1 b
        . y/ m, S9 x# G: w
    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。- ^) }" D4 S$ D" }5 |

. ~2 b* w& x9 u) p  S+ g- ?9 q

$ l4 k' j9 y0 U2 c, f/ r9 n图1-2 chunk的三元组

3 o* O9 A+ e2 v- \1 F" k7 X! d; N8 q7 R( {3 |: ?0 s5 ^
    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。+ L( f! |) [1 j2 P7 ~8 J/ _
3 M$ {( T- c# ?0 T5 H
    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。
, b$ B5 Q* r" B; ], o) h$ d1 ^$ ?
: f/ Y5 X, y; ]5 P' i$ @8 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。
+ A2 ]% R% F6 a3 Q
* ^8 s% L: C7 N- }* z    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。: k4 |: A* E5 E2 h" D9 F

* f, U: x( f, x/ H* u: K    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。
) d8 q9 W2 M- K; T; Z% ~6 l2 j2 B- b+ B* _/ I  ]( m
    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。; {) T2 ~2 j4 X& r$ s
7 a1 S" d4 f2 g: v
Replica set
9 o$ ~, ]# o$ U1 i7 U  }; g4 M        * \& @. H& k: ?  S
    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。+ p% h1 h9 E1 T' z+ Q0 Z) E

: y1 Z, D( \$ J3 M  }6 z% o+ D' ~    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。
' L! ]) |! P/ c2 W$ s+ R3 H4 Z- L+ ^  ]6 y+ w, l# `; _+ H
    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。
! G& O7 J* f9 s2 ^- c) r5 L3 _0 N3 Y3 a3 I
    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。
' B8 l8 h+ ~0 U2 W4 M, I# L8 ~
Config Server  o: P2 R# g4 |0 L0 _
        
9 U* Q- D4 Q1 _: J% L  r    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。, C$ h; B. A, e- Q
- N$ a# m8 h  y! c, x3 ]
    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
9 z( }8 \0 x: l, c
' q! o6 ^9 w. m# O6 W) t    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。
) {- U  N7 b, a8 l+ W) v- ?
% l4 [% g+ e' R+ X! U    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。: @1 A- ?/ _; }" ^
" `+ e. X5 a6 @6 C
    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。0 p8 b) Y5 k: }
- Q  \3 r- H2 `- ~% b+ z1 g
Mongos
4 M3 _; Y8 n6 ~3 Y4 \8 T- q9 E7 f3 ?; E: m  K) _/ A
    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
- Q, i" w- n7 u$ z% k% r; n, l5 A' g+ N% n; 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。' H% d3 B7 w; M. W/ c+ I  }5 R7 n
+ f. A" u6 z* W! k  |0 Q0 x9 b3 T
    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。4 q7 i! L& r5 K* o/ A0 b' s
7 a' t2 i  o( o
    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。
. J9 q9 K/ a3 Q! }3 Q2 I( F2 \
% L$ p6 S& L* x  e    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。" m9 h. W1 ]+ F9 u5 c; C" P

  O- l% R1 l+ C7 e- o0 r
6 U& j9 Y) O3 @; F6 ^/ r* GReference,
( C- t  ?/ \. X' q. ?: V" X% S: C- c6 E+ q( f5 w
[0] Architectural Overview
2 ^4 j8 s3 r" Rhttp://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction; [  \* o4 ]/ {" U  z

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
- M3 v! Q& T  ?
; o, k( Y4 R6 K: p4 ]+ t
; T. B. a% \5 d- _& N: @, c1 i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 # ]6 X6 T! E5 h- e% A) x, h. m
您是和邓侃一起写文章的盛楠么?

; Z% h4 y- k8 g, e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
) C6 I! X+ b9 @% l' M; k$ q是我啊。。。这都能被认出来。。。
! b: h; O" y; I9 d6 i& g9 w
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
" H8 O) X% q! F/ i3 W3 ~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~
! r4 ]' |1 a1 w' I( w( Q0 }' @
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 ( H: D0 u' M- d! G) A
    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 ...

    # Z/ D' O: _# |) B2 O! g& t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 2 Z: o* b, ^" a* U6 ?. n+ Y
    欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。

    2 [* E" f. V! _! k! L" \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。
    % b+ m8 C1 [6 t! u# a! b4 K5 w$ F: |- j; O/ O2 S

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。6 W+ O0 h1 N  A2 c+ a0 E

    ; L$ J3 f( K( v9 o" I中文看得真累,大部分还是英文术语。* B  f' m# r. ~
    0 C5 C2 {; T( a8 p
    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。+ U' X- \9 i2 I. o' Z5 H' E/ R3 `

    6 Z% {8 P# u5 ]7 e1 v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
    ' B$ A) }3 I/ v( U- o# W0 V我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。& ~! }0 Z) |7 s, D

    - q! {) g) O/ ? ...
      G, F9 A% ?6 Q# ^4 ~9 H! d
    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 ; u6 s" Y( a3 b+ f5 b. S$ r/ K/ {
    谢谢。8 ~7 `9 D- f  t" b1 C, F) P! i
    ( q7 T5 i6 }- a& s1 u; }
    中文看得真累,大部分还是英文术语。

    3 O( y( J2 o1 m" s2 d# d. Z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 ( [) P  E4 y9 y6 v  l' h3 i
    是我啊。。。这都能被认出来。。。
    ( `$ p7 E; R1 S& d3 g  C) Z
    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 % n: A/ I8 W) s
    是邓嫂么?
    7 ?/ i' \: e( h' I# O: l
    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 ( {2 b2 \+ W% k4 _* 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 ...
    ; h( Q  I/ B/ [. ]* i
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。2 E! g1 n) S" a: t( L/ L) Z
    4 Y% O7 ~1 [- U% d- R# j$ ]; z
    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。6 B/ d, V4 E, u- M& f7 `

    # S2 M# p" B$ i- ~/ ~# {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 , l/ n6 L. l5 {/ u" g, J! C; P" ?
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    8 X$ d( b0 t9 ]1 A/ W) m1 }" Y6 v; ]  r) K; n& y/ f, \+ n2 M
    现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...

    ) I9 p% l' [# r+ W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
      j) F# K" P; p( r( b现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
    & l6 o1 Y2 u& y+ _  }3 u
    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。
    . H& w, _5 S1 g0 X. z' R5 C. {! p1 p8 B) z
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    , Y: K5 [1 A  i
    - R5 c+ Z, H: B( C" ~% M
  • 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
    / y1 t0 d3 G) t0 A/ ?& P. o有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作

    8 ~* _+ k8 X' t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
    # [: {: X8 f! J0 f$ b+ A& V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。
    , E9 U' O+ ]* s& y2 g
    : C' @$ B7 `) G. Y" m& Z  ?3 w, vhttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    , N+ }4 {( }2 p" i! O- J: ^# Z
    好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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