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标题: MongoDB架构概览 [打印本页]

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。
; w( O! ~) D0 i
; x* d- b" Y" D. u) 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?  X; l  U8 }4 J" c0 g3 W

2 r" q* A: a2 q  V    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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# |" G* A  O. z2 Z$ F: D& h! K8 g2 l/ Y# `8 U
图1-1 MongoDB架构图

4 k( x: Q8 f4 a# a$ D5 M7 P+ i
- t1 N3 l# Q! W, ]    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)。
* m5 I1 K0 Z2 I
0 a/ G" d6 j4 F, b* rShards
. h# B* R2 \6 v, Y1 u8 S4 q2 c3 `
/ k2 Z* W. u! x: d* H    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。
) G& p: [- j6 A" k& q5 d- s  g3 ]. y  S3 s
    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 A' m7 q0 X5 d* P1 b0 [$ A' L1 I

! B) p* l( y2 D/ W: o    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。
3 o; Z, v1 k3 X  v, n: z, M( i: l6 r
, z* G9 H& O$ Z! z5 t    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 x' x3 l1 d7 B; k
% j) u) B5 P+ V: D9 \; P( A
Shard keys
8 B2 J$ s1 i+ Q; i9 Q! V        
$ S% f& D3 m& Y; Z1 o# ]    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。
$ ^3 I/ X& [  J
# V# u2 d# \# `9 A: f( Q. T  C- ~1 M( j    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,/ Q  F, g/ K6 o; Z

7 D" M8 w8 I5 }- O: C* [1 r" o{
& ~3 g6 _; a: Z& i  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",
  D; D1 ~1 @; x2 k  "Type": "CD",7 E% n( S; @) K3 C- j+ d, W  V% A. ~5 C
  "Author": "Nirvana",
0 v! J5 D6 X# e& ~9 D7 _  "Title": "Nevermind",
: E- A2 k. C5 c3 f/ T- q' s  "Genre": "Grunge",% r  V" U- w6 U$ t4 C. ^
   "Releasedate": "1991.09.24",
  \7 L, s3 q4 [. `! E# B+ w   "Tracklist": [/ k4 b* u" F4 n0 i% |
     {5 Q: r* D* y. G% k& ]
        "Track" : "1",  M1 @( j6 T0 x. t
        "Title" : "Smells like teen spirit",
* C- U$ X5 `& m0 n2 G: A% o; B        "Length" : "5:02"0 [! ~! `( I# W1 n- T/ n+ E3 h
     },
) c0 s/ B' Z; k0 g0 p1 G( k     {
6 j/ |  c+ [) i        "Track" : "2",/ s. N+ `, `: e$ Q4 [2 v
        "Title" : "In Bloom",
0 G: R. S) i/ }6 ~        "Length" : "4:15"
% B# A- q. B/ c, R& Y! H7 q     }
& @# u/ X/ D0 m) W9 \4 `   ]
5 ]# n2 M! T2 F0 i4 t: A1 Y0 i}
5 W. x) `) @. @$ R
" r$ T( k7 F  [  ]; |5 N! n{) E: \; m/ ?6 d. j/ {
  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",1 h8 }* L3 U" m% k; g. z, R- p" |9 n
  "Type": "Book",) }2 J* |9 q! Z
  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",- k( h, O2 `( h7 i) y
  "Publisher": "Apress",
" b5 W' _+ Y+ q0 x) }- u  G5 d* x  "Author": " Eelco Plugge",+ K( D; g- c1 F  V/ Y1 ~8 [/ J0 z
  "Releasedate": "2011.06.09"
3 ~, I- \0 Y6 B& b/ C+ `" w& v}7 A8 K9 S! [- O: W) X
! ^% t. }* u8 \& }
    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。
* @  T( u& S' C: w2 Q
2 Y/ q5 X% W" n+ A! R    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。: c' \! p% P. G& y9 I# a2 n; U6 i
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    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。
' _& J$ s- R# B2 J7 w5 N/ g' V. b: N2 t% t0 R) t* Y/ K: W. C" q
    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。# [/ y4 L) e2 _+ N. t' ?
; o- l& ^! T6 D$ R
    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”。2 O4 z% T2 a4 _  |

0 n& l+ X9 |" H: v/ D9 wChunks! V1 }2 m2 k$ p/ N" O
        
, y) q0 Z. N: c1 H    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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( z' ^8 n0 H: S- Y4 G. G1 O$ }
图1-2 chunk的三元组
+ H7 i, j- b3 }. L! f

" P( X7 M) O! u" D    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。
1 u% B+ l# E& O
2 h3 S. q, G/ n& ?    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。
) Y! W: r" i* h# R9 U4 S
+ p% E. _0 g; Q% z! v% D8 R# k    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。$ R* Q9 z+ R# m# b; u5 l+ g3 G$ f

( i. T' @/ I' d    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。2 s* O1 }( J* X+ V; S7 F' t' Z
& S8 b0 g3 Z6 L3 L& r
    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。3 B0 e8 o  ~% R5 ]  s

# `+ _6 j$ O, H$ ~    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。
$ w" |" G: D( q* v$ z% u
; g6 b8 T" r8 zReplica set
2 E- X! Z. \) D& O. E        
# A( @( j/ {" U' c/ X/ I3 d/ l' {    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。
2 M- f9 u, p  F2 F+ ?4 g1 j9 Y* S9 y" V% F/ P& D8 \
    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。; H9 K: G$ o: s5 O
* [! t6 L/ X% W0 c
    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。) c% I$ e3 [/ \! z

! m2 x; L9 C! _0 H; d9 n9 e% \" ^: h$ j    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。
5 @3 d+ N$ H5 g
! s. {7 s3 \3 [" H3 c+ VConfig Server. q4 B2 z) ]* y2 Z/ B
        
" x' H5 I: [0 i& N+ b! |6 ?5 S    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。
# w) n2 b: d  p. F. M8 M3 b' i! Y# q" ?% r3 a. T
    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。- k1 S" F- M0 a. _! x: }: ~

3 t5 F2 C2 ?6 E3 ?3 i: N8 j: n    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。$ u9 N8 ?2 [% m: v/ k7 N2 L

& T1 F4 Z7 D: v- X    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。
8 Y  }+ T3 L" @0 p8 W2 \' V" f! K: S
    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。
) u3 Y  c, Y; k7 ^( E" W
1 h' E# Y% [9 n$ {5 X3 kMongos
. X' g# t8 I9 {6 W# b' ~: J5 U+ A% f( |
    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。% b; G* T; V- C* g' H9 s, [* C

6 r5 n$ C3 Q! Q1 d) U  s: s3 |    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。( p  N! C& l- h' v1 |. F/ a8 I- j

& ^8 u; M: S5 ?& l. M- ]    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。
6 K- M" x: h* u$ i; |+ f6 Y$ M- o9 ~7 s+ P: m
    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。
; f: G; ^. O0 f  a. l  L  X5 u* Z5 U* X& r: r$ e: }2 H8 @
    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。+ i" A" s/ n2 ?. w+ x

% ]6 O( {; f& @& K; L9 O2 ]: k3 o
Reference,5 D0 `9 [* D! x0 N( f, A; u$ p
: [- M5 x0 K/ s* b+ N
[0] Architectural Overview
5 C! Z) N$ F( m4 V0 ~http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
# A2 F* k/ b9 P$ E! S
作者: PenPen    时间: 2012-9-18 12:40
本帖最后由 PenPen 于 2012-9-18 12:44 编辑
; k5 L$ ~: R: H6 K, B5 R$ d/ X, A1 H/ Z& B6 Z; O2 P1 K
) p8 x6 {, ~. r% t( t
您是和邓侃一起写文章的盛楠么?
作者: shengnan007    时间: 2012-9-18 12:44
呃。。。是我啊。。。
作者: shengnan007    时间: 2012-9-18 12:44
PenPen 发表于 2012-9-18 12:40 # H. @' [; N, l' R4 \
您是和邓侃一起写文章的盛楠么?

) C, S9 A6 ]* d0 U; k是我啊。。。这都能被认出来。。。
作者: PenPen    时间: 2012-9-18 12:47
shengnan007 发表于 2012-9-18 12:44 + F( O7 t4 f/ N0 W) N5 B- O) @( K% X
是我啊。。。这都能被认出来。。。
8 m  Q0 X6 K. T# w5 j0 L, j8 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~
作者: shengnan007    时间: 2012-9-18 12:49
PenPen 发表于 2012-9-18 12:47 . f. l; y, x0 y% D8 F
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~

+ M/ n; n4 i5 T5 l7 A) ]8 A% g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?
作者: 不爱吱声    时间: 2012-9-18 12:51
shengnan007 发表于 2012-9-17 22:49 ; T( }  O* D1 e; h+ B6 Z3 o9 d' G% 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 ...

* _: p0 j& F  q% q' ]- Q; k欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
作者: shengnan007    时间: 2012-9-18 12:57
不爱吱声 发表于 2012-9-18 12:51 / {  o3 l1 m6 S' Y
欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。

' b: |6 ?' F% v* S. s% F多谢多谢啦~~
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。, `3 |% Z# c2 D9 [
0 Q  `9 i. w1 n4 X4 N* A, U

作者: 梦晓半生    时间: 2012-9-19 04:21
谢谢。3 |3 e1 U! O) V/ v6 I2 z* r+ w; S

- e+ D+ `' X$ m, c- \3 C9 }中文看得真累,大部分还是英文术语。
' E7 k% G" X1 J7 [/ g5 Y
% J- i; N; q& T6 Y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。
1 _0 n) v/ c( _4 s
, w6 t& M' A% @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。
作者: shengnan007    时间: 2012-9-19 08:40
巴山 发表于 2012-9-19 03:38 & q2 Y- n' I9 L% m0 N1 G
我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
0 `. V# G: m9 M2 u5 a, n% [) p% Z) n8 i) L$ s) F0 r4 S
...
; V1 d3 e, I. C5 V+ I: J) R
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
作者: shengnan007    时间: 2012-9-19 08:44
梦晓半生 发表于 2012-9-19 04:21 & K. K% l7 Q" X. A) M
谢谢。" T) \" N6 [: a; k

3 q  o  q: [, ~- a中文看得真累,大部分还是英文术语。
) A1 U1 D  r& Z) d
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。
作者: profer    时间: 2012-9-19 14:16
shengnan007 发表于 2012-9-18 12:44 , T9 C$ v, H2 g2 {
是我啊。。。这都能被认出来。。。

* B. e1 n* V8 U+ u$ K是邓嫂么?
作者: shengnan007    时间: 2012-9-19 14:17
profer 发表于 2012-9-19 14:16 3 R1 _9 H* H6 B2 G  s% H8 h
是邓嫂么?
& A0 d8 D4 b8 F! {, D
是邓的小兵
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
作者: 梦晓半生    时间: 2012-9-20 00:57
shengnan007 发表于 2012-9-19 08:44 3 E2 A. P, p  y3 k0 l
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 ...

( _* {  ^1 i+ C太好了,期待中,希望都带上英文reference。
% [1 D. _, ^. V% J
" u7 P; Y+ j7 b. X2 T3 v9 r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。
3 c0 _4 D4 y; N/ P7 P+ w7 t
; J' {* E8 C9 ^( ohttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
作者: shengnan007    时间: 2012-9-20 08:53
梦晓半生 发表于 2012-9-20 00:57 1 G& z+ C: s, T" }
太好了,期待中,希望都带上英文reference。( B. V* A' u" g5 j- }2 \" ]( V

4 u! A; ?. L. N- {8 I现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...
- ?# W  D, I! Y( ?  I7 F
现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
作者: 梦晓半生    时间: 2012-9-21 11:52
shengnan007 发表于 2012-9-20 08:53
5 L- Y# c/ j, d- g现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
# i8 a) X1 H4 D* M
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。7 E5 H9 _, J" t9 _8 h' z, g
! @' ?/ X% ]+ x* c8 L& |
http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL( B9 A: u& I4 H; @7 A3 E/ h. \

8 Z/ D: D* q9 V% y
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 3 ?$ C* |1 R" C
有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作
% e1 k0 y( A5 M7 c  ]& z
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。。。
作者: shengnan007    时间: 2012-9-24 09:11
梦晓半生 发表于 2012-9-21 11:52 + A1 q* T; H) h( J
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。0 Q- h& ]. ^* k0 \: W; N
: i0 X4 E# M6 }' S
http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
. ?7 V, I4 G: E$ ~
好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql




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