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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。8 w/ a2 E" v2 O! ]" o3 [" h7 W
6 o% ]$ P/ j- B. s: f) b
    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
9 a4 s& D3 b: }) T3 b# m
    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。
& v' l; A9 P" h4 L7 p! U9 x3 N' d, a! f( C
) A+ N% m: |) y  A" S5 @3 e

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
. m' L8 l( \+ @
Shards( ?. Y- v2 F# @8 z, F+ P5 P
) ?" \: m2 q1 }& G
    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
1 p; E# K$ S- D( L
    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
1 c( ]  c! K  q# w% p0 B7 S" L# Y        3 J4 G, g  {9 u" m2 V' P& Y$ B
    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。
/ E9 b4 I+ @- q, b) L5 D1 V6 I) T
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,
3 L* x. p' y: q: ]- b7 a; i% k" P* ^8 {" K" e& X/ @5 U
{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": [
- H- Q& b+ M; l" i& S# Z* C5 t2 Z3 _     {% F1 q& t( E* v+ i. M4 N; w0 g
        "Track" : "1",# W7 _9 H& X; D# C
        "Title" : "Smells like teen spirit",
1 i" [6 V5 C) d        "Length" : "5:02"
: Q: d- \/ |! b, f! i     },/ [) I  m7 ]- D* t* I8 g
     {  B- V8 n& [* ?5 w" V- H
        "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"
8 ?; H- J- O3 {. G3 ~3 J( I     }6 Q! ^) S/ [: K! O* i
   ]
) U. Q6 s$ F! a' P  w0 |}+ z# F" I* K& t8 Y& V

- 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* ~
}% z) N2 `: Z' r) ]0 \! P
. p4 j2 Q& j0 Q
    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。
0 v* I& y8 J0 q. C; e; X3 z/ a: c; A; c& Q3 L% s
    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 _# _

6 O  d5 Z9 _7 u9 t/ zChunks/ G( P* O2 T7 S& `/ ~
        , t8 F7 k- q& U/ k" y; O
    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。
# _# i/ q' P$ b$ j# ^! P" D8 `6 E0 M7 p1 D  K

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。
- E  S' S7 M: l0 @
% 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。
; G: F. z6 ~5 I, p
. 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。
" T4 x* h8 `! {
+ 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。
3 N$ P$ P& W6 O6 O+ D- e; }: q( y' S2 `$ I) 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。: 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。
; q" Q. n0 T' K; u) y' `7 A
& N- t/ ~+ Y5 @% M% L$ v- kReplica set
$ h" g: C. ?1 H6 H/ ~# i* ]        
. 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: _
2 B7 N, l: J8 a0 g" {+ A
    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。
; U( a. G- B9 H( W
# 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。
" j$ T% G- a& O- n: G' n- o3 o4 \0 I- o( U7 y, V
    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
" G1 J0 \) G6 c5 J
    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
9 Z8 m1 c4 r4 M  h, N! x
    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。
. L3 h: V: m! I+ M, m" h# M4 G9 `+ ~. D, y- s* h; a
    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。
+ P1 L0 p) `+ a/ I  W1 t& w+ {; W9 B  h( z& U$ r( 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。& U7 h& L1 T' t  |! |: [, L

3 J; `( F. \* W2 \Mongos- y7 M" Y: F9 y6 R6 A+ F" j" o
( l3 }" i0 h$ N: M
    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
6 E/ Q. }7 r5 h  H2 v, S% k* a' {
) 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。
$ T( ]& K+ Z: `9 M# Y7 g
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。
4 Y9 D$ U: ~. M3 o1 [" N. ~( Y5 K  R+ |. s
    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。
" {+ U$ ?1 {( N) b! E' J" b
$ 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。
# l* h* F1 d, h8 b' u3 O. x8 g" j% L$ x" W/ R

+ i! k  h1 h& E3 I8 @4 wReference,
" ]0 i0 n, H) @3 U. ]! s4 U+ j, R0 I; A- ^7 Z2 V2 M
[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

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
# r+ I7 M, B; O8 |" W3 b2 Q; {" [4 q! m

  s3 b& h4 |7 w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 ! g1 W% ?0 H% j& `$ T2 S. o7 N
您是和邓侃一起写文章的盛楠么?

) m7 |) f+ l# v$ B$ W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 & T1 R0 {8 N) D( d' v6 W  f
是我啊。。。这都能被认出来。。。

4 q: |& |4 ?+ x. S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 , i' C4 Z$ _0 A( a2 Q- ^- l0 H
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~
6 w, _' ]" t( [* ^# O  u
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
    2 a; k$ D1 t+ M1 F8 S% O) x+ K* N5 ]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 ...

    9 O4 `8 f$ E" q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 - M. Y, F: L. E' r
    欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
    9 V# v, j( X- e
    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。
    - i; u$ T9 M! ^) j" O6 C/ o& v& f; I, }  o

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。
    * c- A( \* s0 r$ `1 j' W6 N# N! j& w2 i  R9 [$ K/ r' E% k
    中文看得真累,大部分还是英文术语。3 ^* h" L0 t1 [8 A4 G

    ' h, X9 q1 ]$ f% P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。
    9 @* a1 H! g  `0 `6 o; @9 N' f
    . k$ \7 i/ S' G6 Z# ^& s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
    : j9 V% j, z* W( B' R我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。# j% M" N3 ~6 n) c! j* ^$ N

    - ~9 p4 b8 m! C1 B) e) w ...

    ! m' x: Z! Q! O: p  hmongoDB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
    # G6 c6 Y" w% U% c( e" I谢谢。
    5 o! B9 C% }- X+ J+ D
    ! b# L+ l. z! u中文看得真累,大部分还是英文术语。

      t/ x! _& h" ?& u. o* t+ _# u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
    2 ~: U- V0 h- m9 \1 ?, A& t是我啊。。。这都能被认出来。。。

    % F8 ]; B* k9 J: |" `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 0 ~  L. h% H: W; ~5 L
    是邓嫂么?
    % I& Y# x1 F4 ~
    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 7 G# ~4 G" i! U2 T
    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 ...
    9 a7 ^) b: t  ^7 `1 X8 g/ X
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    & S& k1 p! H& t/ Q# g1 O, [$ C0 Z
    " `# ^- J' v8 m4 o1 a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。, e5 y; c7 `# V, A. m% E! ~
    1 M" l$ X4 s# J9 n& c" i/ L7 O
    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 : F* S5 E" r) H
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。. E! u8 L( {3 l" z

    3 P, k3 f" V7 c: c/ Z; l" 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 ...
    4 L; m& r; p6 j! }7 X& ^5 N
    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
      b$ Y3 P: F* P' f" Y. e- Q9 }现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
    ) f1 V+ `+ s' T* a# `. o
    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。
    ; P! s  Z6 t( P) C' ]% o4 x/ s; {& s* _
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    ! c' y- r( v3 E6 l$ ^: D# Y' @0 C/ U% ^0 {) R
  • 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 5 U1 R4 E, u' x8 o! |' m
    有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作
    0 I5 e$ ?3 k( i3 l9 X6 r
    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
    1 }! ?$ P* V( ~9 k* ]0 f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。  A/ J* P8 i( x- k! j$ b+ `( D4 @
    & L. V+ y1 z6 g7 T9 \3 _  i
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

    4 X- Q" P# m" p! L2 t好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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