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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。: 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?
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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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$ M; y7 C0 q( n. V+ b图1-1 MongoDB架构图
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* 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)。
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Shards
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/ 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。
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$ @! @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
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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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; J- M4 h7 X, u' j9 k+ B0 |+ OShard keys
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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
}
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}
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. 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' ]
}
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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。
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( `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。
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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。7 [$ u7 e4 P/ M7 ~
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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。
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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”。( 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。
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图1-2 chunk的三元组
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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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! 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。
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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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' ?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。
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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
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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。/ _( 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。
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& 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。
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: D- J2 d' D' \* R! Z; g9 r1 uConfig Server
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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。6 N$ i7 x6 W$ F
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每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
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- 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。
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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。
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Mongos2 C6 R& i7 z; e8 u; Q
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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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* 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。
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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。% 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
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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,
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[0] Architectural Overview
% L1 U; Y% j$ j1 L4 P; Ehttp://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
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