|
|
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 |
评分
-
查看全部评分
|