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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。: E# n" G0 }' h: k& Y

  x( x. E: z" ?& D# q! m1 q* Q    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?
5 N" D/ @+ M" T5 m9 g6 s; D( h  y1 @
    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。
3 N2 q8 l# B* ^, R% N5 c& R# o2 _  \' K3 g% [$ D& K' e
4 Q! I" o/ A7 Z! M4 a

$ M; y7 C0 q( n. V+ b图1-1 MongoDB架构图

1 W/ Y3 n8 [6 g
* w3 A% _- \9 n- P( m: I2 L4 t5 C    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)。
$ ^1 U8 h( @$ y* ?" y+ d8 w5 F$ w; ?9 O; D! e
Shards
% x5 `! `3 U& L
/ A! j/ [$ Z) X) n, M! a; ?3 r    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。
# f; e$ ^" A0 H! L0 A# X) D2 j$ N6 P
$ @! @5 o1 E. t: D    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)。0 ]" y" w+ J- C8 A& J

0 z4 R2 Q' K1 w( q) |7 f! S, e- O' H    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。' \  w% ]5 j7 J' b2 e: ~9 `' M% t
9 b4 h. z. }, p
    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。
# a4 c9 t, V; Z" n0 s* q+ [
; J- M4 h7 X, u' j9 k+ B0 |+ OShard keys
5 ?( G) N# d. w: W' t) M8 k5 C        
4 e. Q/ E0 f. o! r8 C    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。; _& ?/ s0 p  s  A

4 j" J2 I8 d3 e# X; T9 z+ h! S' s  C9 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,8 S1 @8 |2 Q6 H( \: G1 g- d
1 d1 r) \! L' }
{$ K' ~* T3 S5 m9 s
  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",2 K% y2 x2 i, D' U
  "Type": "CD",- T5 X0 C- ?; Z4 j( k$ N
  "Author": "Nirvana",; e; |+ s( Y2 r4 ~
  "Title": "Nevermind",
1 Y1 {( T. Y1 B4 L: r3 [6 z+ s  "Genre": "Grunge",
( P, g, {$ a$ v- w, x5 w5 M3 _. T7 R   "Releasedate": "1991.09.24",
5 g0 I( T! k  M# o   "Tracklist": [
5 ?+ V7 e# Y$ J. m% \     {% @5 U$ P2 ?) Z3 f& }* |8 D% q' d
        "Track" : "1",
) ^- F( y0 Z+ P2 ]& J4 A8 a9 I        "Title" : "Smells like teen spirit",
5 y0 X3 L% m2 |        "Length" : "5:02"' L, C7 R  |4 Q% m) s. J4 P% W
     },' v( O* b( c9 }2 C$ x6 U
     {
6 |6 Q* K; K% g) G& v6 c        "Track" : "2",7 v4 @# e4 _! w0 G% O  m
        "Title" : "In Bloom",8 v3 f9 k8 p1 L  e% D/ C6 h
        "Length" : "4:15"- m* B- v; A) V
     }
* b" \4 u2 i2 o   ]/ y: D8 O1 J% X. i
}
' H3 S9 s5 T' L! d/ R6 f2 u
. Z  ~) H2 _5 n: T, u* O* B4 z{" d" j  y* f. o2 f( U
  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",0 B0 s! I5 n+ V/ m0 Y3 i7 X
  "Type": "Book",
. V6 ~. y# @# B1 _5 o! X  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",+ g1 A7 Z$ O6 O) E0 _) }' r
  "Publisher": "Apress",: P8 V8 V) a' \2 F7 ?
  "Author": " Eelco Plugge",: C0 O" ]! u- W2 o- q8 }
  "Releasedate": "2011.06.09"0 n; D: W1 ~: G' ]
}
3 q* l' w: {# m6 s/ r0 e: ^7 f: a; s3 c' c: I
    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。
5 {8 O# g2 E" F  R1 ?4 \8 Z
( `7 {8 u( t+ p5 K. B7 N    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。
5 G  A; X: G) q5 K; |0 i4 r  w+ y+ h1 K  w+ g) a5 ?
    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。7 [$ u7 e4 P/ M7 ~
% Q, @7 b& y* ^# [
    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。
/ ^7 ]( T2 Q! k' ]: Q# E$ H- o6 t) n5 D7 H
    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”。( M& s2 o5 E  u. e( G& J: q1 S

" I7 u% a9 [. l  sChunks9 @6 t& @9 Y+ H. e
        
/ N- Q% ?0 A: A+ H4 A    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。
8 s* s$ T3 f+ Y: a& }7 s: L. }
2 Q! v5 i  V  p( D9 W9 a' `
. I2 Z* f( [2 _6 y% f; i1 |1 a
图1-2 chunk的三元组

) t! E( }8 \# @. T, j7 x' }2 V+ y2 e( s
    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。
4 v5 }3 m/ u( V
! g% K/ j8 Q; D    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。
$ \8 F+ E) O' Q8 N1 f* V4 e$ j0 a0 W/ D) z
    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。
5 O' t/ q: F: k" @, C
' ?9 A4 Z+ I7 i2 z8 ~- E- X5 G    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。* D9 q6 `4 F4 N" K

8 `0 M6 _% z$ i2 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。
" s/ ?# C6 v+ A3 k: R' d2 T! u& }. a% F
    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。' y0 L# f$ \6 W. e! x$ a0 l2 C2 c

- _) q: e4 L, F# LReplica set, L. S* B; |1 F1 ~. p
        $ {6 \' U% d: k+ ]  x
    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。/ _( i# ?# V1 o& T% |

, d7 {& ^( I  M1 ]2 j. S" [+ K    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。
+ U! l) ?5 A3 u; f+ e6 b
& m/ ^" C( l; b3 @9 e; z& s    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。$ m+ R' }2 _" W9 b  U

8 n) H$ e6 F! ^8 F# x. `6 k- C  S    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。
9 o$ _9 e7 h+ e# S+ L" h5 t8 m3 q/ r
: D- J2 d' D' \* R! Z; g9 r1 uConfig Server
% Y9 E) C) u; I- R. r        5 ?7 u3 u$ ]5 e0 t6 L/ Y; K
    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。6 N$ i7 x6 W$ F
4 B/ e; w& b# m) G9 h
    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
7 U; l  c7 ]: W# h; t& R% e
- s. v* o0 G. g6 M    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。# n' ]- `  D: ?# I) f

  R! q% V$ e$ `; D  E- U    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。
% ^4 D1 V  D: k4 Y
7 v7 T2 V! }! D" x    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。
) u2 w/ `  q: H& m# E: W6 r: Z+ L- L+ A. Y
Mongos2 C6 R& i7 z; e8 u; Q
) @) i# H6 E9 ^
    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
8 F8 X, U" a: ~! T" H( J3 u
* G. ]. X! f9 q    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。
9 y, U% r" b1 x2 B, C6 O3 J& c0 @5 l% w
    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。% U! ^, g; p" _

# w0 S6 y  a1 @* @& ~    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。  h0 s9 c2 A$ G4 Y+ m& [! l8 R
2 a% T. b8 e1 c  p+ b  [! W
    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。! L$ a8 e2 D9 s6 \& Q5 r: l

0 r) t3 R# s. Z: G" m2 c! X/ O! H2 d
9 f" D" k. w+ F3 ^. s. DReference,
6 o" W  b. x/ q7 K' ?( _1 r$ m3 z' b% @6 B
[0] Architectural Overview
% L1 U; Y% j$ j1 L4 P; Ehttp://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
; u" D/ r3 U6 _+ z; [

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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 % v+ ]4 p5 ^- A- C. _# n# K( A
4 a9 b( C  X# M

- H$ l$ e- D4 r. Z5 S3 C5 v* V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
; i) V. g( ~# R2 Z4 n5 g/ ]您是和邓侃一起写文章的盛楠么?
  Z+ l: m" v5 Y; U8 e+ y  D
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 1 W" Z5 r8 M" a, `2 h& t. N7 i
是我啊。。。这都能被认出来。。。

4 C# S+ {+ s: y  c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
% A! t: O+ j5 i' |  d6 a4 l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 e! U2 |2 [' X5 P) }& i( C
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 / P9 X! X. e& H( S2 r' I
    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 ...
    + |5 H# |  v3 w
    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 , g) `# [2 |. C5 _. S$ e& e
    欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。

    $ p: {( ~5 d0 ^% x( s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。
    1 u$ e. K" t. H9 l, e0 B
    ; p5 v# q5 L9 v" g, G) Q& {' X* \

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。/ G' J! `! P5 c: w) l) G

    , ^4 |- w! |* A! L4 i中文看得真累,大部分还是英文术语。1 ~' z# v% s" x9 F
    & I2 }/ f3 k3 }6 f' o( C  c
    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。7 Y6 s: t2 H8 B  V( \
    3 ?/ [! p  }& c3 a: T) T8 v
    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 - \1 r# ^: J+ J& Y6 C
    我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
    - n" {- N6 l% v  X2 f+ e5 \2 S$ y4 `' L
    ...

    $ s; S! n7 V4 s, C0 YmongoDB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
    1 O' p7 ~; c) u9 t' d  n9 _; k9 l谢谢。! O- E, [% k- F4 k/ ]

    % b. ~) G& @) U+ t. D中文看得真累,大部分还是英文术语。
    * G: s1 V* o6 G- I
    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
    9 C1 \' V( l* [: T是我啊。。。这都能被认出来。。。
    6 b& e$ U& e' A+ }
    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 . G% z& r1 y$ C2 n
    是邓嫂么?

    4 b! U8 P5 ~# b, L% [$ p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
    6 V* m1 P# f5 K# m! S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 ...

    8 l0 _5 Y7 K  }# j# \+ J太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    ' f! r9 I& J3 @. M0 I; \, Z
    1 L( N! d4 m5 O7 [% V3 v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。# I: z( }3 j3 F1 }7 h) F
    ( h/ k" ~9 i4 R4 E# G4 d5 l3 I* t
    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 - c/ ?* L2 |1 `
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。! D$ }% a. x1 U0 }9 e

    2 @  ~; f# u0 O& K  j现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...

    * T! S% z, X7 Y6 G3 H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 " O- y1 e8 R+ S4 m8 N
    现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈

    7 N0 `6 r/ w# E2 w( h# 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。+ Z& E4 H' w7 _
    % Y& T9 E4 c5 ^8 \7 E- j
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    ; E/ ]' Y3 n) Y$ o. ^$ C1 z6 e
    1 V" l0 W9 i: o* P
  • 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
    + y' h+ O6 B3 u* D: V有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作
    % `' X& h0 {& O; 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
    ' q/ {4 E" ?' e1 _$ j) M* 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。
    . p9 K) P) f- k* S; `8 Z1 D6 [2 U* s% o9 B
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    8 y  x* F2 V- m( G8 j4 e: V
    好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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