|
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。
, v" J9 d* c- W) x% ]3 v# D; D
& N0 k6 H# ?/ h% d# U 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?
4 P5 B. w5 ?+ y, D! l4 b6 R, {/ X6 w6 y7 ]
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。/ N0 ?( i- H9 O& Z* a
3 ]* X6 i" n2 G& ~
+ w/ N* A& w" G! |0 }
. h% `0 `* e s7 R图1-1 MongoDB架构图
, z8 y. T* g8 N0 F/ o6 @ u5 k" a3 Z7 p }" J1 I+ G% 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)。7 J9 [: n# ^1 N0 \( R) s" s
, ^0 ?0 N, A8 m% b& B h9 KShards' w! M; k1 V) r, j- J+ H
9 {' I$ f" G1 x! t
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。# P0 s, |4 f2 l2 L2 T
' `3 ]. A1 L* x6 ? 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 x$ f' U
- ?: q& u( F& P( x
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。
9 c8 y/ \' |$ R- x1 O
3 Z7 I5 c6 {) r+ o 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。! P8 q1 L$ L3 {2 K) c7 @+ ?
1 z4 V- I& |" V$ tShard keys1 O' S1 i/ O( U, ~) G% Q
. \& t: F8 [: A 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. J! u& S5 V) q
# I; @: f) j: f' j; Z
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,
- Z& A7 @+ O w' U6 w5 L1 q& N* C9 d- s2 L9 `3 @
{
7 d% Q1 N$ k' Y- K! K "ISBN": "987-30-3652-5130-82",: y5 ^6 D G5 J/ U2 e
"Type": "CD",; t4 Z4 @6 [3 _) \8 J+ k
"Author": "Nirvana",+ Z) i) z. V6 K" H
"Title": "Nevermind",$ M( n% ^1 z3 o6 F9 q% f
"Genre": "Grunge",8 E" C" ]3 D2 @0 y2 Y
"Releasedate": "1991.09.24",$ y9 P5 Z; v6 q( l: Q& [
"Tracklist": [
3 C& Q- U2 o1 H; b8 A3 C {
# I$ O |7 }- v5 x5 U; P: N "Track" : "1",
5 X6 Q) y Z' I8 N "Title" : "Smells like teen spirit",
i9 Q1 t/ j) h$ [- P. g$ t "Length" : "5:02"7 X* T( r- w( c
},
. m0 G' v$ q4 e: G$ R0 w {9 \/ S; y5 e9 o
"Track" : "2",
( M( b& t8 R- n) d "Title" : "In Bloom",
' P0 I2 D1 M' O& U! _' v "Length" : "4:15"- K, Q K8 b+ L# u/ _5 a8 y& h$ }
}
( Q! l5 o$ R; j ]; n( E! o8 h( c3 _' H; u
}
9 `" }4 y/ C; s' K6 I0 `1 x: E0 A, M z
{5 g/ T: ?" i- R ~5 L- \
"ISBN": "987-1-4302-3051-9",
* i" J& P" V, t "Type": "Book",3 d% E9 H# _4 i2 k- c1 D! f
"Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",
1 M2 v/ H5 `4 n! Z8 r: B+ u# i "Publisher": "Apress",
- ]1 @! R& o- p) Y "Author": " Eelco Plugge",' F4 l5 {2 P9 j1 p
"Releasedate": "2011.06.09"4 m. \. t/ X( i: J6 q3 ?' Q
}# J. b6 v0 K4 t* t
1 P P* `+ n8 Q y0 Z+ {
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 C; w" e) j( N0 ^( K) A+ g& E
* i: N" n6 O. d 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。/ u. `& z9 D9 m# F
, b9 n. L W; `' ^/ f) H
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。
: E/ I' e; r N" c/ W9 C
( g6 _5 v: _" |# f 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+ u" j# _
7 ?3 o0 r" W( u3 A8 m3 b9 e 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”。; f0 k4 R8 `# n; G
; u+ o( r+ ^; J9 x F; }Chunks# L+ {$ ^1 u) b) G" r
. @& P2 L' k3 g4 _ 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。1 q8 e" p/ A3 A! _% Z
6 U2 j' K5 l( o4 Q' y, L
! G4 ?+ u4 @5 _3 C" n
图1-2 chunk的三元组 % H7 b2 V1 U6 G' a0 S2 E- l X
. j5 X0 k& L2 a 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。
v! y9 x' r5 z$ n& b: z
# R8 S; ?6 e% }/ [/ \) b 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。
) J7 Y3 [. h5 y
0 d1 e4 Z' j" B4 K( c4 _2 l 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。6 h3 B$ Q8 c/ ^ q
7 Q$ s+ w( n' U
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。
0 L% {3 T0 n- n
" i; M: M' i z, ~% x. M 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。
$ |7 e y: f% G# i8 B* G* i& K/ \2 B5 |, Q0 \( d
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。
( r9 I8 ^9 `' w8 m, T% I9 p0 j8 W
. l, O. |9 A" [6 n% n8 \5 b4 SReplica set2 S" X% C. e" Z' E+ T8 B
' q* k4 t6 k; P$ u 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。
( E% b. h$ B6 Z, I$ C5 f
" Z) S2 C' j9 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。
8 Q/ z: _: {8 P9 r+ I y# t' ^ @3 Z& C& Y6 V' U
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。' R" _ L: w$ l! d4 O4 F
( Z. N7 w( Y6 _1 Y# F; [
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。
- c o L5 _% f+ Z d* j" G; `% W) K7 Y- o6 P: I I9 r
Config Server
+ X8 y! E4 ] f# p8 { ' [1 V9 I9 E x _
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。
. D7 k0 B6 E# ~% M8 ~* j( w4 E' o; C) ^" ^! d
每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
c i/ m7 ^! t! ]6 d& g+ ^8 s& M9 D$ v0 I2 J
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。
9 l ^& w0 {/ S4 G8 b
* i1 k9 O% e7 u- G# h2 X. N' j' ~& e 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。
- e) x& U X% @( P2 e! m" x; W& J. 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。
; v. a, ]9 C& t$ K
. v9 F, M5 ]% @" N7 _1 zMongos2 e8 y( W, u% Q. }9 S: o4 p+ X- g
$ a& T- X* @, Z 用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。% E% U+ ^& b. S! P
' F# `: {2 h- \- ^* \$ a7 ^& B) l
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。5 V. d( W4 S; C5 F
; t, ^* \8 n# M o
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。
( P+ D$ N$ N6 {( L3 D$ G- ?0 M& f O
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。+ Q( {) x* ?- h$ Q" V
% ~+ g/ |: ~1 h- i4 Z' Q 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。( {- s L9 l1 H' Y# f, H1 t% y$ T
+ r; m" Y8 s: z8 ?
5 r$ P6 I6 k8 dReference,( \) M' H" |9 T5 e) ~
9 f! _- F. E+ d f2 O2 [# f0 {[0] Architectural Overview
- ~, F S( Z# q* `3 Nhttp://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction# i9 P' A, S, A- Y
|
评分
-
查看全部评分
|