爱吱声

标题: MongoDB架构概览 [打印本页]

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作者: shengnan007    时间: 2012-9-18 12:31
标题: MongoDB架构概览
    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。
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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？

0 v* B: X. c6 p& n    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。
1 S3 {/ k) D2 s& b
) l4 s2 l9 ~6 Q; v* F& y2 U1 b

图1-1 MongoDB架构图

# M% q- P" r' `0 a; V  \) @- c3 S3 p    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）。

Shards
- p% x. ?! T) l/ F  e
    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。

) w7 W( t1 K! W$ l. h! h    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）。

) H. f; r& ^+ y# l* ]1 `4 m1 p    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。

$ o6 v8 s6 z# O) H6 j, W    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。

Shard keys
        
    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。

    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，

{
/ m/ p( ~0 t$ @5 J0 l  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",
  "Type": "CD",
  "Author": "Nirvana",
$ {* O- a5 w! M" S  "Title": "Nevermind",
* T0 |$ b3 X, M! O5 |* z+ D$ a2 K  "Genre": "Grunge",
& X* l6 q8 z7 A' n+ A   "Releasedate": "1991.09.24",
& L7 W% S; l" Y& b, C   "Tracklist": [
$ n& X, U, w3 _0 ]% j4 B     {
! [# ^9 R3 M, y  y1 m        "Track" : "1",
3 q. U, t# t1 ?4 {3 |/ @        "Title" : "Smells like teen spirit",
        "Length" : "5:02"
7 o8 z1 j/ [- O) E     },
     {
        "Track" : "2",
- G0 w* f4 `2 k+ s" x$ z        "Title" : "In Bloom",
        "Length" : "4:15"
7 u/ C, u2 r0 t, B9 j     }
  O( C1 L! Y: t) v( _$ k4 z' q$ h   ]
% I% C3 c! S2 U" o/ f}
! _9 B# z# Q1 {' p& k
' |' |1 R5 C! [3 [1 s! w$ C8 i{
  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",
: X' x* r! R- h* D  "Type": "Book",
  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",
4 n3 G, U/ z# [& d  e5 R' s8 q  "Publisher": "Apress",
4 V4 m) g3 \4 \5 u5 U  "Author": " Eelco Plugge",
' j: n# {6 I8 |; A' z; @; B* L* y  "Releasedate": "2011.06.09"
}

* V/ T3 A( v. ~5 ~/ g- q$ R3 K    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 I6 |0 y- G& s. W& h
    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 p$ n8 g# v  d/ ]  x
# {( c; Y! r1 f* O    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。

$ p) Q% a, K; A) L! O8 ~$ |1 i1 l' i    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”。
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4 a: X! X5 i- U# n) m6 o$ r" RChunks
        
! B* ?/ _0 u8 |  M7 F& M    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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图1-2 chunk的三元组

1 [2 V" ^& y! 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。
% w  H3 s' Q6 j2 N
$ r2 g  H8 c) o5 {    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。

    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。
! e  H9 D7 ]# M3 `0 C1 O, r
    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。
! M' t- g% l; o7 y+ t
( {' Q$ @, ~: P( r7 U( N* i    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。

, C# h- v2 K$ T! g    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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: g+ x% j+ D" Z; @4 B, |' m3 TReplica set
        
    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。
# S" K5 B  s3 z7 H/ z/ ^7 i
5 Q' g: q/ n( o- W7 G. Z! ~    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。
4 F3 w  G% U7 p4 j4 }5 O6 r% @0 t/ [
    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。
2 T2 ~- R& m$ X2 l/ K. |/ ?) N: O
3 r3 g" p$ E! e. E- o" O- u2 T    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。
1 E, ^* E) ~& ~4 o
Config Server
        
" [" }- a; C& F9 ^$ }* n9 f    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。
( W9 e3 C" ]3 _
    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
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7 q0 m: S7 k: p2 {& C    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。

    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。
3 n  N/ o' a$ W
) s/ u1 d' G& f' b- P- K5 eMongos

    用户使用MongoDB 时，用户的操作请求，全部由mongos来转发。
. h( j$ {; Q* N+ j
    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。
( I3 s" }* z  q% @+ Z
  f. o0 K6 v- E: R$ \. k    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。

5 W3 B, T1 ~" k8 Y, q    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。
. H) q# u2 E: q; m% K2 h
) _) N- ]. j0 ^+ 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。


Reference，

[0] Architectural Overview
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
1 M" e: q5 o" E; L  D  R8 ~) c

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作者: PenPen    时间: 2012-9-18 12:40



( L$ _& v) L' H您是和邓侃一起写文章的盛楠么？

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作者: shengnan007    时间: 2012-9-18 12:44
呃。。。是我啊。。。

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作者: shengnan007    时间: 2012-9-18 12:44

PenPen 发表于 2012-9-18 12:40
& w8 I+ H+ ~( n4 x. v您是和邓侃一起写文章的盛楠么？

+ g, a% F9 p9 K7 u8 H- D2 j是我啊。。。这都能被认出来。。。

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作者: PenPen    时间: 2012-9-18 12:47

shengnan007 发表于 2012-9-18 12:44
% `1 G$ J: n2 x是我啊。。。这都能被认出来。。。

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~

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作者: shengnan007    时间: 2012-9-18 12:49

PenPen 发表于 2012-9-18 12:47
+ ?. G/ u" b# d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~

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？

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作者: 不爱吱声    时间: 2012-9-18 12:51

shengnan007 发表于 2012-9-17 22:49
3 t; c4 z0 [! q4 @1 @! _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 ...

/ d- M% g3 }5 W0 o. e+ p' g欢迎，欢迎，已经给你变成正式会员了。

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作者: shengnan007    时间: 2012-9-18 12:57

不爱吱声 发表于 2012-9-18 12:51
欢迎，欢迎，已经给你变成正式会员了。

多谢多谢啦~~

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作者: 巴山    时间: 2012-9-19 03:38
我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb，涉及财务方面的东西用 postgres。

# }' U2 J1 B0 u/ G1 }' j# S

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作者: 梦晓半生    时间: 2012-9-19 04:21
谢谢。

中文看得真累，大部分还是英文术语。
1 b0 y+ B3 h# ]& p8 o+ 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。

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。

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作者: shengnan007    时间: 2012-9-19 08:40

巴山 发表于 2012-9-19 03:38
% U$ k' ^+ [& L$ T! f; C' s我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb，涉及财务方面的东西用 postgres。

3 C7 G1 B/ e9 ]. O9 c$ ?( Q ...

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

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作者: shengnan007    时间: 2012-9-19 08:44

梦晓半生 发表于 2012-9-19 04:21
2 g& k  r, U# R' ^- c; A谢谢。

中文看得真累，大部分还是英文术语。

/ i$ W( }- S4 [1 j3 N& @5 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。

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作者: profer    时间: 2012-9-19 14:16

shengnan007 发表于 2012-9-18 12:44
是我啊。。。这都能被认出来。。。

是邓嫂么？

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作者: shengnan007    时间: 2012-9-19 14:17

profer 发表于 2012-9-19 14:16
是邓嫂么？

是邓的小兵

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作者: 恶魔吹笛来    时间: 2012-9-19 18:35
有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作

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作者: 梦晓半生    时间: 2012-9-20 00:57

shengnan007 发表于 2012-9-19 08:44
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 ...

太好了，期待中，希望都带上英文reference。
0 Y; G# ~1 j& C) t' M
6 U; b& F4 C) ], v3 {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。
2 m5 R( _) ~$ d! G+ W
4 J8 R& L" A! R. Phttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

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作者: shengnan007    时间: 2012-9-20 08:53

梦晓半生 发表于 2012-9-20 00:57
- n) w2 H% p; {  M4 H! G( H/ O太好了，期待中，希望都带上英文reference。

. K% d- f6 h, D: g! y2 x现在这种新技术很多，Mongo是比较流行的一个，我这里附带一 ...

) l' J% J5 q% Q) Z8 w0 X+ l6 E; B8 P现在写的也很纠结，资料太少了，哈哈

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作者: 梦晓半生    时间: 2012-9-21 11:52

shengnan007 发表于 2012-9-20 08:53
现在写的也很纠结，资料太少了，哈哈

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。

http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

5 e" U+ h( D/ }9 l4 T8 n0 y4 Y! ~

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作者: 定风波    时间: 2012-9-21 17:03

恶魔吹笛来 发表于 2012-9-19 18:35
1 R9 x2 N) T  N# D" I有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作

9 X: }7 r3 p! ?) p% w4 G: j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。。。

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作者: shengnan007    时间: 2012-9-24 09:11

梦晓半生 发表于 2012-9-21 11:52
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。
' H  r) w/ j. V8 }! m# d
http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

好的好的，现在这个写完，然后开始写nosql

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