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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。8 w/ a2 E" v2 O! ]" o3 [" h7 W
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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?; b& O$ ~, X- w/ N5 F! K2 j+ K
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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。
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5 S& |( Z( L/ w G% B9 {图1-1 MongoDB架构图 ( J2 s+ I" g: M- o) u3 y
5 G0 e% [/ M( | W; q0 {( {2 _: K. [. ` 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)。1 y# O9 a" N/ S
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Shards( ?. Y- v2 F# @8 z, F+ P5 P
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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。/ _, [7 _/ r' x' E
3 i, H, S8 I% N' d" p, 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)。8 ~" J; N5 D h8 e# J
8 ~% A# i) k6 a. t. O7 z 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。* j. q! {- X$ t/ `: @; Q
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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。; m5 {# y; o/ x% o P* M
. ?3 |% a1 r4 G, [4 y" EShard keys
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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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1 R3 Y% f- t/ O* B 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,
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{2 r# z# R; x$ w/ L3 O+ M. J
"ISBN": "987-30-3652-5130-82",
$ t! J) h5 v9 U) b1 Q" w "Type": "CD",8 O& f @# C& ]. e8 V( e
"Author": "Nirvana",
" z- i; U. o1 M0 P "Title": "Nevermind",
$ J! { C2 D# M4 Y "Genre": "Grunge",. g' w+ Y( Y" R' Y+ ^' o
"Releasedate": "1991.09.24",
" C! K6 m C; W: z& Z "Tracklist": [
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"Track" : "1",# W7 _9 H& X; D# C
"Title" : "Smells like teen spirit",
1 i" [6 V5 C) d "Length" : "5:02"
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"Track" : "2",' Z9 i) b/ e% x8 [% d/ ^5 ~) b
"Title" : "In Bloom",
4 X' y2 I @8 r, A; M8 o "Length" : "4:15"
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- s& y$ k" s2 q+ ?6 @. y: n{
9 f6 D& s, A9 w# n5 }/ I "ISBN": "987-1-4302-3051-9",0 X) e: r; P6 d6 h6 y
"Type": "Book",% q H; k, P" H2 ?* C7 O( K+ T
"Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",2 k8 D% J( e5 s4 S& D3 y
"Publisher": "Apress",) W/ ]- P. P) I/ t
"Author": " Eelco Plugge",
7 [6 X0 ?% Q2 ]3 }! l# v- g "Releasedate": "2011.06.09"7 c: J' Z. m! ]) ~. y: T8 e* ~
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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。/ o; l6 y* x$ j9 _4 @
: V9 Z1 s- d8 k/ {9 E/ U: M 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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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。' G) ^0 {: h- j- |6 {
P2 i( s) B7 `" S* K8 J5 z 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。) @. b& A2 `# J$ q- I r
: D- u3 \2 P# i6 S- ~ 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”。5 f. A' m5 _# _
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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。
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0 {" j1 ^; l& G& h图1-2 chunk的三元组 3 K: w& D5 [3 O
( ] S8 u2 O# l) G 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。
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% q) ]' r$ }/ u0 y/ Z% X 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。
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. I! P6 M- P7 A' d8 J) `/ v) Q 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。
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+ P- V7 |0 c+ |8 M 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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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。: S9 o- b" |4 P' ^% F9 s
6 ^+ z* l0 ]# X9 l2 v: Z$ L, [+ s* X" p 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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& N- t/ ~+ Y5 @% M% L$ v- kReplica set
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. X3 q( s$ r3 v- |* d 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 e3 v( D5 r0 X2 h" W) k6 u: _
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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。
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# g9 v- H! m! q! @+ Y) l; N 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。
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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。; d' @, b v: ?+ L' j
, I1 T# z$ |8 Z: D- ^2 [# n$ VConfig Server6 l5 u' c0 t3 l% p- k" A1 m
8 n5 m: {8 g1 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。. L+ a* Y* u' [5 _" T) {# w3 s
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每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。4 \5 x% \1 l4 l6 X% w' S
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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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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。& U7 h& L1 T' t |! |: [, L
3 J; `( F. \* W2 \Mongos- y7 M" Y: F9 y6 R6 A+ F" j" o
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用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
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) T3 M6 T s2 T0 C5 v: w# |: [, [ 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。
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6 V$ H8 C) a- I" M1 v$ a- e 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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$ k' |& V+ `. j) {3 x1 |/ p 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。
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+ i! k h1 h& E3 I8 @4 wReference,
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[0] Architectural Overview
" w- J1 D9 m7 r3 Y- F2 b% k& ^http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction, H! ~; ^+ }( }& i8 r% A# j
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