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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。  M, ^  K$ i3 r4 _
0 ?$ w0 a* s1 M5 O$ l' B1 S
    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?0 [" K! S2 ^4 z% i* k% Z- O

# P+ V! n: y/ m! Z3 v5 D( c' i0 }/ y) ~    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。
! L' B1 f9 }7 w7 K' J5 s+ [8 y0 k& J9 g; q( L, b
7 f) q2 D' `4 M' K. Y% S. j$ G

( e( q" w5 _( D- S图1-1 MongoDB架构图

, }* H$ l  ?3 o/ a% S& w: ^8 M7 g1 y( e
% R2 y9 F8 @9 ]% g. q8 T. z: `6 g    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)。
4 M. m" h" E$ w  B- G
' l# y5 K6 u! y% pShards
; p8 X5 {# H4 H3 b  ?4 H1 I0 A" |/ D! L' }& M
    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。
. R6 I! e. T! i$ e9 x2 X6 v* W, A( Q
    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)。2 `$ v# {! ^( m0 j
! g. n, |+ ?; H% }- L0 u6 u+ \4 w) [
    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。6 Y/ _4 s6 G' B! |2 q, w

2 C1 f7 e( K  r2 R: Z* ]    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 E4 V( I8 g! I4 \* S
1 E+ `( ^' f' c8 U
Shard keys6 w/ @+ f# \1 ?6 A' o2 J
        1 i; A3 F1 ]* s# Z1 _' F" x
    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。+ z! I- x) X' M8 e" l  k5 f6 ]6 [
) b3 ]% z" c! ?' M6 S( s/ j% }* W
    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,! C( s: ^, T1 z9 t( v3 G
4 o9 f  k5 Q8 B9 G$ k! Q
{" F( ~/ \* O6 J' N
  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",
- i8 l6 ~1 q) {  w) t$ H  "Type": "CD",8 I; ^; d/ S$ c9 @2 \% [6 g9 D7 D! m
  "Author": "Nirvana",
8 v+ [; I$ ]% y) B$ f  "Title": "Nevermind",8 g$ D: a( o8 q' m. g
  "Genre": "Grunge",/ t0 E+ Z& z' G4 r. `
   "Releasedate": "1991.09.24",' {/ {: s) M/ p' Z
   "Tracklist": [' f6 e7 ?( a# l2 P/ k6 o! h
     {: U1 ^# B# [9 g. |' B& `8 _
        "Track" : "1",& V' h) e% j+ k  \% O' E/ x
        "Title" : "Smells like teen spirit",
% b' ?) X6 l0 Y( }" K; C5 o4 [        "Length" : "5:02"
, N8 a: c; Z( s8 w" G     },
. g1 P; o4 p. |# K3 U3 Z     {
0 h) a* u" I) m# X( F  P) }        "Track" : "2",- l5 f1 ]+ b0 j5 `! v% e0 P
        "Title" : "In Bloom",
& \; I  z+ ]& \3 [+ g2 w7 a        "Length" : "4:15"
9 C% Z! `% j/ x) }4 l     }
& n1 ^) z" s( y& v7 I$ _   ]
1 o2 B& C) i3 U9 I  ?+ h/ C' }}0 M1 t' k& |3 C# h

$ P& o) u2 r+ m! e, U{5 j, r# T' I( O
  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",
- c) n+ P7 z$ B6 J  "Type": "Book",
+ F7 a% {9 e: [* e& L9 k& l+ x9 m  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",
* d2 f/ D4 ^; ^, G4 K$ L( h  "Publisher": "Apress",
8 R( s2 }4 v; b3 V& X4 g  "Author": " Eelco Plugge",1 E+ B- ?- Q, z; w9 t* [0 ?6 S- ]) v
  "Releasedate": "2011.06.09"
3 W# _& a- b' O8 J/ ~4 {. j- _}
1 [/ X, M' R+ o: K
1 h% v3 o4 U; M: M( V" X    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。( z/ _& t0 ]( z+ B4 ]* f

5 Q1 P% l8 _% g! {3 i    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。$ X" n, m& c' e" ]
2 c8 r/ x8 W3 b" t- P$ V
    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。) y4 ^% i3 p9 ~9 F4 n
( p" g' J! y& s' Y( q% p% o
    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。
& d- X  D8 V$ U6 M
- ]& z8 Q/ {2 e$ R    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”。
7 n2 y5 G+ m4 Y. y6 Z* ?
% Z* L9 d4 W7 y) tChunks
- b9 V8 K3 |) o        : Q) |4 c( w6 l0 l# r! {, b4 S
    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。
2 u1 \% z- u. a9 M2 \1 i0 _5 e: d% a0 b% ]- j

& v& G( D5 ]/ c# G图1-2 chunk的三元组

# _3 H" a8 b' R! U
) g5 \. h& [2 z4 ]( 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。
# e8 d9 g: ]$ P4 o" {
% ?1 M* C2 y$ 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。
0 z6 M, S3 k: Y/ q0 Z% s2 c5 L9 g! u
    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。2 e- T6 q7 d4 o/ y* `
+ j* Y* O* ?9 _4 N6 \
    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。: W- n3 H, f8 {/ B2 s0 F
6 U- }' t( {- M  J
    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。$ c, r- X' X, \* n

; h3 {  [8 @- K1 h. k( J; y1 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。) ~) w, v, q& @- }. `( ?
  A$ k5 ]- x& k" }! I1 _: v& V
Replica set! k( }1 p% o, X
        
3 R3 I& s+ @8 E2 k1 i8 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。
: D, A. F' x2 Z1 [8 J! m% @- X( @7 J: E! J$ {2 p& D+ N# h
    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。" e" l  ^# i( C: |$ p4 v4 B
9 `$ n; u) b7 J
    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。$ j1 `! d& [5 j6 W& R7 t
8 a/ i5 p7 F+ E
    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。/ z9 V$ l0 G: ?1 J! ?$ l
2 G1 Q. _! u. n  [* ~0 J
Config Server
+ H6 F- r2 h( m        6 s) B" k. ~3 ~  D" ~& |
    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。
9 f% d# B3 k% I2 |# M* d1 `. b; w& ~, b1 m# F7 {. o! p5 b
    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
, Z2 H& ~  a/ J& z1 [$ i
- \% L5 h+ y% e6 \1 M* 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。/ }5 S' @9 d& {
' x( V& v% R1 @' _. b
    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。
; g% l( c) O) P8 z; A0 I! |8 j
$ m. `( T/ 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。
, l3 C4 }: @8 B: x2 @- e5 g
$ u. c7 W, U, u- cMongos
+ j0 v: _+ q* }
$ @# z" {7 }3 ]0 o    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。' L5 C+ {0 g' k

, z. ]- s8 w3 ?+ J    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。
8 X' `3 ]0 o. [( M& b1 ]/ r9 r
6 _- d4 C& O. I& o  D    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。
) p9 X& h! W0 o4 m0 {2 V, O( a8 s5 ~1 r; B
    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。
7 V2 b% @* b+ T- m& o1 @' Q8 X/ q8 U, [; ]
    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。  _2 x7 ~: E" t4 V. A; W7 k

( h2 f  h- Q% m$ Z4 z3 B! d% E& M# f, u
Reference,6 J4 c1 P2 R4 B

* a9 ~6 l) d! O$ l) I[0] Architectural Overview9 B1 J! ]- r4 |8 V
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
  B* x& k0 j1 y- O

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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 - i9 P+ B4 e9 T1 a- v
" H) ?  k( ?3 E& X5 W
" Q0 c7 w7 I6 t
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 ; M0 @4 T- A; h! j2 O6 d9 b, d
您是和邓侃一起写文章的盛楠么?
0 a% r- Q4 F/ l5 [9 C
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 k7 ~/ Z/ k; l) X6 @/ }7 n! B是我啊。。。这都能被认出来。。。
# @% `! V. J  I+ ^
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
6 _5 [0 S# V) U* M0 b( x! A0 k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~
# p6 n6 E% [( O) |. L6 S
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 " b0 |5 w/ ?$ M5 D0 S% 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 ...
    ) l* k' q' u5 l* f
    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
    $ @. Q8 n- x5 T' `0 u7 o欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
    8 @# Z; ~' |; V' j1 I' g+ m
    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 {: F0 \( w' {. R8 p6 A/ T1 S, s

    - x# {. A4 Q7 T

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。' _( K8 ?$ G4 i
    ( |) }4 H1 l" V" x( k- R
    中文看得真累,大部分还是英文术语。" O# z0 J: j8 y  j, {

    + w& f7 `! H: N3 q9 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。' |6 ?% G' y: b( k1 |  h* [

    ( s! _7 Z2 Z' Y4 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 5 T$ k" {8 ]6 p* v1 P
    我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
    $ r: b% r. A" y
    ; y! }# A1 x# k ...
    $ z+ A2 N; ]- H+ H( l" G
    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 : Y4 z, j' O. t# e, b: u
    谢谢。
    / M) k+ m# p; s( H$ Z+ Z; \. n+ j
    5 M2 j" D9 q7 z9 {5 X1 l, ]( e! G4 y中文看得真累,大部分还是英文术语。
    : G$ y" D  o8 [! c. E+ 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 1 z  b. ~+ |' G( k2 i1 W, |0 X
    是我啊。。。这都能被认出来。。。

    # G. J; J3 H( {/ J5 S# m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 : x$ v: @5 c) H3 E* y% L% Z" t
    是邓嫂么?
    , ]. F! R) f" F* m  i/ P4 [, R
    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 H: _* I3 y* B0 }  f5 o5 c& 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 ...

    / \+ H& f9 p" e4 c# F$ Q7 s! s) |太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    ) z1 k, w+ t* o$ a1 K
    0 c2 v8 i8 d5 U/ i4 V3 Q; F, @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。# |0 |& d/ f3 \9 R) l  k: h6 \
    $ ~* q( ^9 A  E+ i# E) I5 ?2 |: Y
    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
    8 t. b4 U' j# D5 q1 I# G4 N0 K- ^太好了,期待中,希望都带上英文reference。: }1 ?& o% q% W, J! j0 f2 s4 g
    ; w9 {' _9 B9 e1 B( \3 d/ e
    现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...
      b# s+ r; N$ `5 I# X' G, z
    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 * r5 g$ |8 ?, D3 C: E) \2 e" \: M
    现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
    ; H1 H& n$ D& |- u% F2 r( E
    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。) e: _0 n# Q2 Z! Q4 G) J8 O! A

    8 k: d% r2 J3 e3 vhttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    ' j, J; |# f$ }% s; C1 e/ o8 p) @, r" u7 y
  • 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 3 d/ C5 S! f4 a1 }
    有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作
    3 w- R. ]* m8 b0 F* G( ]2 ]! n
    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 # d" }) D) p6 x9 }! P" S' z; W2 p
    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。
    ! M) E9 q0 B$ H9 p1 ?2 h) i0 o. W! l7 S8 M' b" B) J7 W7 k
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

    . P9 ]$ n1 {4 q8 H* s" G4 @好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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