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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。, 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。
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图1-1 MongoDB架构图
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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; 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。
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! 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。
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/ |' 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。
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" `/ s+ } t' Y/ P, W- rShard keys2 c- j6 f+ g. `: E9 @
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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。0 i; J; d( \: i! ~3 X
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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,
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"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"
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"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"
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}
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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"
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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。) 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。
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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。
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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。. z% n# V0 [0 i+ w. }7 y6 h
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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”。; h0 }0 x$ _: s
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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。# X5 `2 k0 i! a7 @ _9 b& `
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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。
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# 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。
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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。
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' 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! ]
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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。
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* 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。
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Replica set
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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。" t" z$ ^0 T' Y0 ^5 L
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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。- 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* \
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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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Config Server, t/ |! {" N6 i: p8 J! n" ]' y
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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。/ }* \* F( `+ G% z$ w
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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。
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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。
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4 k- O `: c' s. L# C& |Mongos
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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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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
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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。
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Reference,
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- 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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