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楼主: shengnan007
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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。, a4 ~2 q7 p5 G; O7 r4 k

5 x/ a6 o  {8 X0 f6 Z    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?' f4 k7 I6 }8 B) E* X  Y# A

( a; N7 ?0 {8 j    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。
$ H, J+ W* H3 F: z- ?
1 b& z# |: v# Z" G- l9 a
6 U  _% A: Q' k, a* _
+ |& Y1 ~2 h; }$ ?: E) a
图1-1 MongoDB架构图

7 N$ H2 G0 H/ y2 d4 X1 K# q0 W  Z* Q/ c/ z8 ~4 t3 L
    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)。
! s- m7 C/ E$ w9 n" f4 B4 ?( h- Y# G; e
Shards; I9 X  i, k/ [* m8 R5 X

" P' f/ i& T5 g( ^. P! L& g3 p8 c' Z0 ?    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。
3 A5 U" d' p' {& ^% W1 q9 B
! f6 ^) W+ T2 @8 u* _( z/ J    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 {( n. z0 X# Q2 @, W+ P1 J5 {

4 B6 _- q$ {/ i* _' R3 W    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。
1 A% @- W1 {0 @+ ]" }
/ |' t8 Y% n# G3 m" h+ _    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。
5 T. @; K5 G/ g7 e" A4 K8 z+ m
" `/ s+ }  t' Y/ P, W- rShard keys2 c- j6 f+ g. `: E9 @
        # a) g# o# j4 ]7 t% l0 p5 _7 o+ K
    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。0 i; J; d( \: i! ~3 X
2 u& S  \# X4 O) k  f" x3 ^
    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,
/ I' ?& c9 w/ d3 {9 d) @& K. W9 R5 R8 Y4 N
{& I$ i" K6 u4 j1 S5 E* d
  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",
# @# z4 L, s2 Q% ]  "Type": "CD",
3 Z& `' ~+ I: y7 a- g/ S0 N  "Author": "Nirvana",
, f0 e5 B4 J+ c5 f: ~  "Title": "Nevermind",& I& G$ p1 e+ Z) c8 e5 Q
  "Genre": "Grunge",; L, P/ n! g2 h+ i9 U/ {9 J% t
   "Releasedate": "1991.09.24",
3 g* u' Z% M+ \) r+ @   "Tracklist": [' o. d- h, t: ]* T
     {
5 ~, g( F, t) r- w& f( D        "Track" : "1",( t$ w( u9 C$ g8 ~# |
        "Title" : "Smells like teen spirit",, @. z, {# p! r; c# _) B
        "Length" : "5:02"
( I/ \  u# F$ X! I" s     },
& ]+ B0 I# E; q* J     {0 f1 }% q8 w6 q- T4 H; `, J
        "Track" : "2",. C/ u$ X# f0 V; d. L  v
        "Title" : "In Bloom",
0 T/ ~8 n+ k8 X7 R) r9 A" P        "Length" : "4:15"
9 _* m0 ?  I; [; V     }  C5 U! s( [- K7 I' _. ]1 {
   ]/ [: t6 ?  W9 K" [
}
: f  ?' G2 J+ F( _. J: O* b+ @: r* B& i; w1 j' o
{
4 ^: ~7 W; u/ {6 a8 n) a/ {7 b0 W  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",
$ Q& H, u) X, t  I& ^3 b2 o, S, B1 D  "Type": "Book",0 W- J- h# i+ N* C. I
  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",& K: ^" C; n4 j/ @/ p
  "Publisher": "Apress",
2 F# z) U  z1 J3 n; E  "Author": " Eelco Plugge",
( C% Y( w7 u8 P3 k% V  "Releasedate": "2011.06.09"
5 Z0 h. b) o2 Q) y, \3 B' g}
" S) F3 k0 F; C7 [2 W  ~( _9 Z  s, [' A: Y1 {. F; m' u
    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。) D* a! T" \; }9 @

9 Y& v5 x% G" L6 w0 C8 s    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。
2 {, @. t# J& {9 k2 W0 D
9 m, C1 h: i9 t  x/ v    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。
( W4 p1 b6 g! |5 k0 R7 I$ F$ l) c9 l. j2 b) P
    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。. z% n# V0 [0 i+ w. }7 y6 h
8 O$ T# c, |/ U% l8 R$ d+ R+ y% d
    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”。; h0 }0 x$ _: s

4 Z5 W# i* }* b8 A7 d; s7 vChunks% y* _3 A5 m  r1 t& p# i& H
        2 K' Z1 F  c5 e$ E' O# Q
    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。# X5 `2 k0 i! a7 @  _9 b& `
7 i" @. {+ J: L( w
" x# r8 f# O* C& R: N1 Z  K
图1-2 chunk的三元组
4 N  a# f3 `5 Y* r, j

7 u' _/ Z6 F% ~" a5 ]# ^    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。
2 @+ T) S; p' T
# k8 v3 Y9 R5 S$ E7 x6 g/ E    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。
0 k4 K4 Y  b2 a: o/ ^+ c& {4 p& h
    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。
3 n; B* y0 \2 a0 R8 D
' K( f2 t  Q/ W7 Z6 n6 _( B    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。$ v, c( F) ~& z' X+ A! K  I7 c! ]
* e9 u1 q4 o. K! n
    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。
: W6 o4 d0 n6 H9 O; Z2 [
* u; M* K% u; t    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。
8 G# t8 }, y3 K( E* q" o, G. F. j5 ], ?5 r# e6 n* B1 {& ~) w
Replica set
8 `" n' u/ E' a: A. Z( r1 P' {! A        / j7 L3 b1 g5 z# P
    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。" t" z$ ^0 T' Y0 ^5 L
7 D0 A4 h' O. F( \
    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。- C# |' C2 S" _9 V; `

( X* C5 P% G. W2 R    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。6 }4 i' k3 U+ {" ~# v* \
3 G6 V" A$ Y  J; i
    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。
- K2 H8 v6 X3 D' J) P' u# Z( N. K* I+ U& j- g& ~, [1 ~
Config Server, t/ |! {" N6 i: p8 J! n" ]' y
        # D) E" A$ H  T3 p) E
    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。/ }* \* F( `+ G% z$ w
8 S3 A& _4 l# Q, k
    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。; W, v2 i. V9 Q9 t7 i+ \" j& S

& h% [) K% S4 v1 I* n, }7 K    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。# Z1 K" ~+ \: g1 V5 h4 a+ f

6 o3 u. X1 f, l3 l& 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。
3 C! K8 {: Q# Y, B+ X) x$ b! F2 n. T- g/ l0 U
    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。
/ a# }9 C$ }# v2 L: D; }& p
4 k- O  `: c' s. L# C& |Mongos
0 [# `4 X7 `3 Y  Q( d& ^$ y- S
    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
$ t: V  s: q/ z( v
6 a1 M0 [5 `3 q# n* h    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。3 B+ J. D5 q+ f
- _, G/ @0 P, Y3 Y2 K" g1 Y5 v/ U: a
    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。% l, _7 J' ]; y

2 x0 R, ~* u5 s0 d$ 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。3 p9 U4 [% ^* w" S( `/ [1 U

5 m6 Q0 Y1 _) [/ u' h: {    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。
: S1 w1 q3 l5 R4 s2 c$ U, u$ \, a8 C9 ?' b  E4 u
8 C% K. W9 u! w% w
Reference,
  f0 F( D8 D' Y$ Y. @
- q/ }2 p: p1 j[0] Architectural Overview  {4 {: j: K! F, S9 `3 D. I. Q
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction3 O: d, S3 w! Y" |" d( ^

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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 7 p' b' Z2 Q$ H  N, U

* @- T: {: t3 z8 I$ q6 _
+ k6 W  e1 x6 D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 4 x% F  X! @% o: _
您是和邓侃一起写文章的盛楠么?

  M3 K* Y/ T" Y' |9 w4 u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
5 \5 a5 z' x- H/ n9 z% y是我啊。。。这都能被认出来。。。
+ `  l. q7 U! i/ ~$ x- C( z1 {5 r
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 8 C6 |3 J3 \6 \5 T" @  @- r& t
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~
4 g1 ?. D& b+ v% k2 p6 ~9 J* w
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 . K& s4 h/ b' x5 D6 w: c& N$ V- m
    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 ...

    ( |  S4 {5 ~& s0 I6 }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
    ) r, x7 f7 R  N2 O6 a9 l; r% N  Y欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。

    2 p2 d* Q8 N/ O9 N' _. K' T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。* d$ k' T. n: i3 p
    ' Y& p7 g5 G/ X0 l/ m7 e$ a- l

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。
    3 Q' {! @1 Z# W& K
    1 a3 _8 w% L- X5 ?/ g6 A* K. j中文看得真累,大部分还是英文术语。
    & q; a, L3 n1 Q* C$ o2 j% I, T2 K
    $ Z9 \- U& B5 y5 D& 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。
    5 M6 T( K, G$ h7 T' i- B- D# m% H; Z6 j2 p& L; _, U/ e' s- {! c
    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 + n' z, y6 x4 y; C( ]# G  j
    我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
    & D! M+ ~$ ^# C6 N# Q
    2 l9 O0 k) R2 G) D: O ...

    . u5 Z! G) I( v6 N& _mongoDB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 : m! P" p+ v, g! H
    谢谢。+ O7 R3 S8 v4 x% P. N
    4 U6 l) v6 j! O* m1 n+ h3 S$ \+ f
    中文看得真累,大部分还是英文术语。
    : D7 N) o& {) L4 L% E6 O) J
    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 ' y& j( n# j* W* Y" U. y; j
    是我啊。。。这都能被认出来。。。

    $ v: G; q8 H: d4 @  Q" Y2 x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
    1 K( N6 H* f2 x+ t/ S' A是邓嫂么?
    3 V( b8 O+ y# j6 n
    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 ( O& c6 R, j/ w$ ?
    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 ...

    , J4 w7 |/ ?5 ]: ~7 Q太好了,期待中,希望都带上英文reference。
      v# Z3 u9 G: l; E# h" H% S' k% C. s2 Y( J! [5 O6 l* t
    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。* q4 W  }/ @) Z! v
    " ]+ T4 J8 D1 G
    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
    9 Q, f% f6 }9 X4 K$ U: p/ s: O3 b太好了,期待中,希望都带上英文reference。3 ~- A- o2 ^8 T  i! n6 T
    3 M# l" r( x; p7 `/ L+ }/ Q
    现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...

    / b3 b* H* B5 M- I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 % U. }: Y- h5 m  A: z' C  ]
    现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
    % L: g. T4 G8 _( p, }3 o+ V# r
    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。
    ( ?$ ^6 }, f9 x9 n
      G  P5 o8 \8 U$ phttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    . X! C  r  B( C% ]' O& M+ f$ H# J' \1 d" M& o
  • 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
    - `  k( L1 x* }4 o有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作
    # ]/ h% I+ J! G" E
    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 7 F# R3 j! M4 e5 @3 |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。* V5 ]( l* z! ?. C7 ]& e
    6 c7 f( `2 ^( g! e: G8 D, d
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    ; }4 D: J" T  {1 `" l; V
    好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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