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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
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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$ ~
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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)。
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Shards
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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)。
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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。
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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。
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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"
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{/ 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
}
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{) 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"
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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
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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。
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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+ \. [: [
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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。
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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
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Chunks
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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
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图1-2 chunk的三元组 / L: F9 L/ S& o% m
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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
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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. [" ?
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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。
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& 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。
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Replica set2 G, P) M# Z$ I9 P N
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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。
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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
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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。
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& U0 u* j5 B4 o/ b- \+ o' jConfig Server5 I! z+ }8 [0 O, l
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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。
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每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
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\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。
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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。
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& 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。
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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。
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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。
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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。
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# ]! 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
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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
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