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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。, d) T6 t3 r9 x
, k" [5 b! l2 i8 m
    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?( G7 w# _( Q9 Y9 x* S

$ T. m+ M2 b  B( P    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。/ d  U7 S$ v! L" R% D$ ~

) k3 ?) g* ?/ U  q+ c

$ q7 E$ K% H( g3 e2 ~, a- O  H- J+ o
图1-1 MongoDB架构图
  E! J. U: b4 E: D' c4 h

0 E+ P9 Q" M# H# b    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)。
3 l5 x; D" ^  ^7 ]0 v9 j% Q' v( t& [2 ?! S! S" J& C) W
Shards
; k+ r& K6 |% {+ @7 g$ l# d  w9 J3 b3 N: ]0 e  r& b( w
    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。/ P  E0 h: J) H% F# q/ w

( s% ^/ G4 k8 q% U  A6 \9 a2 @    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# ?$ ^' d# u' r# R5 M) P, @6 D* g- R9 `* D( n# F5 l  v
    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。
% R4 v2 s& x/ z
6 o- F% d) P  O5 m& T    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。8 ^5 Q* U! w/ t7 m

$ @5 l4 G  T$ v$ V# Y, {0 HShard keys( T; v% l# y! K. _! R! z7 J
        
! W+ a$ o( b9 ?- J, q& ?6 ~    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。
6 @9 K) B, A2 o& S  t. c  b9 G9 S- g! i' o* T; S; q! e8 x+ B% T
    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,5 D  w) \  A2 Q
4 g( d! ?6 X# D7 Z7 Y6 _
{; z- J) Z1 P0 \4 Z0 K* O
  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",: g: t/ t( W9 j: R" e+ h6 v
  "Type": "CD",
- R- q5 s/ s0 B2 E/ I+ G5 z! [  "Author": "Nirvana",
" F+ H3 g4 e/ {5 a, H; z8 y  "Title": "Nevermind",0 H3 U& [% c  B2 W$ J
  "Genre": "Grunge",
  H, I8 s% p  d" g% U; u* I* n% t   "Releasedate": "1991.09.24",
2 b1 {% u; {- S( h   "Tracklist": [
' |$ G) z9 Z5 H     {
1 m7 C; n" @3 J4 R        "Track" : "1",5 p+ _1 ]( c) p* W3 D8 m8 H
        "Title" : "Smells like teen spirit",
& g. X$ G+ S" k7 [6 X        "Length" : "5:02"
# j2 z- O! x# n# l/ @- j     },+ t; `% I9 S  X( `. o9 N
     {/ j  m  D* _* l/ P; N2 P
        "Track" : "2",
% ~2 t: C- G( Y+ ?, `+ |' U        "Title" : "In Bloom",; x" C' F* ?9 g5 i1 L! D
        "Length" : "4:15") H2 c3 B- j: I' n' t; G, w, u% s: g1 h
     }
3 ]4 v6 \  q; b& s2 r   ]
) Y2 O( t( U' r0 C+ Z2 ~" D* p/ ^9 s, ?}6 y1 f3 e: I" ?0 T
$ h7 e- K+ _6 l/ R1 b0 D/ g
{) g; k5 C& U2 o0 C/ b" ]+ Z9 X
  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",9 H9 P- V: g" K
  "Type": "Book",1 i: w( d  q- Y. F
  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",$ d- |- f4 n0 F
  "Publisher": "Apress",
4 t, J6 B: P2 A  "Author": " Eelco Plugge",! v# Y+ u, h9 A- t! j
  "Releasedate": "2011.06.09"
& s2 y3 W' z: N4 L6 Q3 a}
& i) a; g& r# {: P; {! y9 _1 S
    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。4 E5 ?& E, ]) d4 h
, L8 P' W) N9 k2 }' p  y
    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。
0 i0 |: H' g0 t
4 Z0 M4 }( Z3 j- u    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。" R: j+ k5 R1 ?+ v2 Z+ \. [: [
' q* ^: n0 ^. _: |
    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。
$ M* |9 l7 H. p) {' h4 l+ h4 {9 |$ h9 A8 F0 B# C% `
    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”。% I4 R$ ^' f9 B' C7 C  R
4 F' ?- I9 t# N0 i" K4 d- O, z
Chunks
" r2 ~4 h( v/ \; i/ K& D! e        8 o7 Q& A2 q+ t# P
    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。9 x! r" [7 ~/ A$ X, r

' v: v. W& W% z
5 L- r5 U* t* T
图1-2 chunk的三元组
/ L: F9 L/ S& o% m
6 N- g) t6 y2 u  D
    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。/ R' p5 E' b  S

( _% N% z! K/ r0 [    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。; E8 T3 B6 n% q4 k
5 q7 i. u1 R" i4 Z
    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。- ]+ g1 y$ }  o+ J1 L. [" ?
6 v7 [8 S& \- H% ~
    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。
4 m; {- L# N; ]' a
& n# \. _; E( G* H3 X8 E& w    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。# m9 P- t4 N' I2 o2 C- q$ n; c

  [6 ~- V0 s: M8 ?    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。
4 K8 a  w3 z3 \( ~6 G1 K7 q8 Z1 {/ s+ ?9 z: ~
Replica set2 G, P) M# Z$ I9 P  N
        - d$ b" f/ `% y, d, o  M
    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。
+ Z- V6 k' o4 g& Z* V% _- w' }, 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。4 o3 J1 A) L7 B7 W1 r, ~6 }2 Z

# X0 h% B! a+ j/ a/ q    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。  w# j* S9 x( c$ h1 K6 t9 s
3 |5 C8 h) @6 n+ @# _% K) ?
    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。
4 g6 _- M% C" L; ~4 b' \, u
& U0 u* j5 B4 o/ b- \+ o' jConfig Server5 I! z+ }8 [0 O, l
        9 L8 y( S% W! U# P: F5 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。
1 @0 L; t' P. G  g* Q  @( x+ r* B6 n( U+ E' C6 M* S2 `  o( I) M  L
    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
* W5 o) L! m& q1 k8 G
  \6 Z* V( h, o. x5 S+ b& 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。
( U( k! I% ?- I; ?" L" I: H# ^: J$ r; I" h  A( e7 m1 w$ K
    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。
) M' |& v/ U; g# v4 q3 _
& P/ i, W  I0 w5 j( A0 w    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。
% N  g& u* p" V! V
9 O( l4 \2 E; a! m$ vMongos8 {# D  }3 N3 P& @0 d" a$ S$ x' N* v

& ^0 n: Y6 A0 {    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
: J/ K" J2 M; @8 h7 v6 d# E2 R3 j* j+ }! E! N: a
    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。$ O3 B# y0 f  O; ^6 W. v+ z

& O( G( D; T" m8 z0 a6 u    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。
. b2 k0 ]) m5 R/ U+ ^$ R, k) ^2 Y8 k7 c0 |" C2 d7 p( R+ J
    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 ?3 X: y: h$ [5 j4 X9 |
# ]! r, t. z$ c+ `4 g    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。5 e& |* `  ?! U. J) t5 w2 b' X

9 Q$ c" H' o" k5 m
8 P: Y: T3 ^2 }& e6 d4 i4 z- J$ j7 I! nReference," h( s" f' i5 i0 z. P

# S  x* W5 P7 W; R4 W[0] Architectural Overview
+ W1 W+ ^$ ?! |) m4 c* ]http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction% i; ?* i& D: E' M& e  g$ _' V

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 , y) w) o# p, Q  R5 ]
; s8 t* h9 d! ^8 R! Q% d# R

+ o0 B- z4 V) X. ^/ k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
  Y( y2 L- j$ ?) Q! W您是和邓侃一起写文章的盛楠么?
& @7 Y7 ^$ p" V# U, p& }4 `
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
& r' F$ e3 r, ^! H' c是我啊。。。这都能被认出来。。。
1 x& f% B; N% S3 P
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
' y. A8 i8 [4 \4 x5 U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~
! h: v( E- u* W/ Z8 V7 D
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
    4 a  r. l2 N4 D3 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 ...

    / m! v2 f  `) 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 + k  n" ?& R) K- [: u+ W0 c4 e
    欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
    3 K% X6 W8 r( M  \  @1 R" {/ ^
    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。) ~! Y2 [3 U0 b0 W) l
    : W! ^! F0 Q! \0 K

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。; K( g! D8 D% l& I

    ! U% ~2 ^+ H! a中文看得真累,大部分还是英文术语。" P# c: b* f' E4 n9 Q
    . R. H* E$ @& _* n. m
    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。
    % j4 j/ L) Y" P  Q
    + [6 g9 r) ^/ @" W- C4 @6 z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
    ) K5 @, _- [# S' I" ?( `3 o4 C我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。, w! P% n$ u, `
    : p& C) ^+ b  ]3 A* `5 B
    ...

    , Z* n7 p1 g' g$ j2 I' tmongoDB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 4 `0 T+ S) p, H9 ]; J2 j7 G3 S$ p
    谢谢。
      N) n" _/ G# E3 @5 t5 x! s- i0 |
    * ?" t4 O  Z& P; j$ H. l8 V" {中文看得真累,大部分还是英文术语。
    ' F( F! u9 C  ~- 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
    ( W; S' K: x! t是我啊。。。这都能被认出来。。。
    1 {' [6 x# s/ X3 v9 }& D; J8 K
    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
    2 n/ a" b' Q% _: I是邓嫂么?

    * G! f# }* F2 R. P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
    & d$ d0 G2 V3 J* Y5 h% Q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 ...
    1 d! j& f3 r4 p. V2 z8 V$ E" p
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。" N9 i+ d0 o" r9 b0 L
    ) h% y, L. G6 k! P# x+ m
    现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一下一堆NoSQL的新系统,到最后估计会有几个胜出。& p, D  o" |5 w; {" B, [
    6 R* ^! K  d1 R9 _8 \, ]
    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
    & R# h( b% x* n' _太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    & i3 N$ S7 |! q9 j2 z4 f
    . h  I  N0 N  X, q+ I现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...

    ! q! f. B; @/ ^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 0 K% l5 _5 R( p+ g/ z8 V% e+ g
    现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
    1 ]) w6 y4 w) Z: Y7 z
    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。9 G  y" |( {1 s% `: I0 D

    . _! N8 ?+ p. M' @; g* vhttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    8 o5 O( Y- q5 D4 v& T4 J* ^9 j, V5 s
  • 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 9 ?+ {8 R- m8 h* y& \. P3 W. I* f
    有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作
    5 h+ |- A3 Q6 M5 Y1 w
    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
    9 ^  o6 v0 p; i0 H2 B. V; i6 I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。; {4 ^8 @* ]: S: |5 i
    2 _& V; x* U" _7 Y
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    3 Z) L: n; n9 m& [
    好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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