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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。
' T4 h$ G6 ~, v2 w" W
1 s$ }# a' K, A0 a1 ~( Z  m. y    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?
# j6 n  z; ~, W  d3 J' s8 D
' B5 T; o4 s& i! T3 w$ p. X" y    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。% u0 p0 `# Q- m5 X) F1 y- x
! T3 |- o& h0 I$ x3 W: E0 \

7 m& b- s# U* d  q+ U( v5 q
* Y& G) u  c: h; j$ F1 T图1-1 MongoDB架构图
# d4 r7 }4 m2 s' N$ h, m3 @* `

1 @3 H) Y! a3 \    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)。
" {( g9 W. x+ `  n! R% X3 `& j# F8 W* _3 Q
Shards! ?1 ~+ K+ f" _4 F! O
; ?8 B. X7 E  L9 W# R6 L; g
    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。) l0 l. N2 l2 f$ k1 m& B! d6 k: C
% X0 g! W' K7 G
    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)。
, Y8 U, W% p7 j8 O
, P7 z: ^8 J+ y8 c* E    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。
' b0 m: F+ r+ k) t" s' H/ q$ D* B$ Q  A% o& K$ a! O
    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。( @- i, \' n  s0 r$ _, T
" Y2 F/ [/ L& E+ o7 J
Shard keys4 @4 e. |6 e- x( ]; U/ J& Z# n8 i, J
        , J* U! J! D% i5 O0 ?; M
    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。$ X$ Q) Q) o+ t/ {6 P
$ O6 b7 T( }! {1 K
    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,
! K0 ^$ W3 n- ^) U# M) u2 g+ o  c8 \4 S% N! `* U
{, L7 e+ v: [% L$ A6 l
  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",
& R3 K) R' B& R: B0 |4 X/ C  "Type": "CD",! g2 u9 N0 m% X# N/ x
  "Author": "Nirvana",# ~+ V) ?1 Y2 f# k
  "Title": "Nevermind",
6 a6 h: L1 ?; C2 F3 q. H& R" ^  "Genre": "Grunge",
" }; \  Q. i5 b- B2 K. B$ `; I   "Releasedate": "1991.09.24",0 ~2 A' o: m7 \( B
   "Tracklist": [5 h7 Q" j0 f7 i% l; u
     {4 t2 B$ E8 x6 o3 h6 }
        "Track" : "1",, a! O6 U$ u- Q% U/ f
        "Title" : "Smells like teen spirit",# E  v% r. Q% \% B* r# {# F
        "Length" : "5:02"+ J$ y9 b) [" `, m* W: o" C6 q
     },
0 _& v# m6 A7 k! b+ A     {
0 F  L; f3 e* Q5 ?" C1 U# s        "Track" : "2",' [4 C) N" R- z" U
        "Title" : "In Bloom",
* `, @& K5 q7 ?. }$ _! z        "Length" : "4:15"
5 o5 {2 j& E' ^     }
# I2 x7 E# ^& k9 Y+ I   ]  P% a5 ~  W) P" ~' i* D, ]
}
1 ~+ R7 R. p- H# U; Q& }( D1 m0 s* h& T6 j
{
. b8 B" b' C% _8 c6 O' a7 u, W7 w  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",
- Q* m7 @. ]' ~6 M2 N  "Type": "Book",$ y& a3 F' n2 w9 j- a
  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",
" b' B# ^& v5 Y3 U( B$ j  "Publisher": "Apress",1 o& s7 t! l' g" I1 R
  "Author": " Eelco Plugge",; ]; f6 ]7 A  ?7 f) ?* c
  "Releasedate": "2011.06.09"
8 [! e& X& B. l+ u: V' |}* b1 S( \4 x. J2 z/ h
2 P2 N( n# Q- X5 H
    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 o  q$ g7 I/ Q, `, e4 W0 R1 m' L. W- ?& j+ |$ O
    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。
; ^* U$ S9 p) _. J% }4 x+ i
7 Z. _+ }& `2 [( N8 [, j    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。" i; @7 R# i7 S; x. [2 h
& A2 E: {/ {: B. B! H
    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。
! k) _8 g8 x2 D2 Q4 F7 }
& C6 A6 Q+ L. y: I& \& K5 D    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”。
  U* A$ v, |: f! Y
% }. g& p$ |: k" L0 Q; W( z- s6 A" F6 C% pChunks
" {. c- {! T8 ~" C# r( |        
8 x) u6 j  V/ Q" Q, g    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。4 [8 B, H  G  o4 ^+ I, o" D2 o

' V7 {5 z2 M& C5 M8 S1 j- U# j% U

) Q- D) ^+ Z8 k图1-2 chunk的三元组

3 v9 {; d' o9 p! v3 H
* f) }4 c7 S' b$ B! B    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。+ H3 G& ^$ f) Z) ]7 ^, h% v

! {! V8 m! w' s! H    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。
$ |  U+ u1 @7 V8 Y2 R7 y+ T  p  u
    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。+ X  G8 r& |* V0 q* `2 s0 m

7 d+ f4 L! f! |6 n! X0 M5 S9 C    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。
9 }# e- N7 T( i* T/ Z0 u% D! G& N/ Z! B# p# |, N: u
    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。
  D- y0 F* V# s" ]2 H" Y
, _8 `+ F1 z7 k  H. w4 W    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。
* b  s: p7 J$ O1 S* \! T+ h! ^, _: q" e) n8 i* L4 }
Replica set
& |* r$ i9 x, m. g- n  G        
; J& V2 f$ B% m$ B. U9 O+ {# h    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。6 @$ a; O6 \( @  {. y& v

, h8 y( f/ T  Y9 K2 X  ]$ W6 _6 _/ n    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。; h- J6 z3 r  k2 l
3 H/ ^- _! ^5 @" L3 {( u- S$ 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。
* `  Y3 K9 U- b: K5 Y7 p. Y9 z& |
" k& o: \( w& F3 N% Y) l    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。
: [  E% U- g7 X8 _  F& d  y) W! Z
Config Server9 X8 H. E: B  O, M# m
          T) M' ^7 \! Y8 _! ~
    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。) n) M& s. t1 d" N  i% j

0 f, _8 C' @5 A1 C9 p    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
0 T" x; h. \" x6 t( V/ p( Q4 D) V0 n: W1 M. 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。
- L3 ^9 o% g7 e4 Y8 y' V; w+ v! M, c2 V( 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。
0 T) _! M0 |8 Q& Y5 y' U& u' n$ Z0 N7 F; e, k' g
    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。0 B; I! B" M% L* @7 g" n
0 {2 ~! K2 m( w, w
Mongos
5 `: s& H- Z3 A  q% n. I9 T3 Y
& [# {* h7 ~" s# w* g! m' B    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。. Y" w: {1 S  [- s0 c5 u

3 K% x- R  U) 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。
2 D8 s2 L$ e4 c5 F9 O3 ~. t5 y! V' K4 E' I$ L3 Z9 R1 H9 [8 I
    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。- I5 b7 E) q: d7 J

1 o# k/ d( S0 c8 B7 A, v, k4 Y    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。! d$ u3 j7 j2 ~- ?

6 C# j7 ~3 @) A/ ~! b    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。
" R* Z5 \8 L4 K4 P
7 f+ {2 r( A; N& Z8 Y9 W% q/ T3 C* [0 A( R6 b
Reference,
6 n9 l5 E6 o, S3 R
0 c5 V  D  L/ K: X4 T[0] Architectural Overview
, Q) U; X7 o# f! A+ M& \http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
  G* y0 k' ~6 s3 D0 v( m" n6 u

评分

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
# m+ S+ f5 l* E. O8 o9 Y
& A& K$ N* f2 f5 o! e
% J. ^8 j( X1 ~( x7 Q) n0 N' |4 i1 z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
4 ~2 G0 ^. a7 s( G8 e8 T您是和邓侃一起写文章的盛楠么?
1 l8 m- X2 E! N: Z3 P
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 & [. M: h& M9 y# P
是我啊。。。这都能被认出来。。。
- n0 W3 w, \* 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~

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 / v6 N. i2 K! W1 l6 b; y7 f# }7 K
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~
* N% g! H% k- L, ]. q
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 . d$ Z6 _5 `) D  Z, B
    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 ...
    + C3 [4 E3 c0 S; X& _% U& |  d, \
    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 4 p0 u) b3 C; I
    欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
    0 P4 o$ S* f/ S  i
    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。
    6 Q, I7 j1 y8 @& ?- Z9 X7 X$ S+ [; \( U

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。
    ! O5 I# P7 \7 R9 m. @, F
    ( Y; z1 t9 z% Z5 D* Z# C. [中文看得真累,大部分还是英文术语。
      b4 \+ D4 N/ F; L
    & w: d( ]4 |& r8 _5 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。* z9 i2 x& |% T3 g7 b' G5 P+ F
    . V6 `3 j7 [1 a: w" _7 @0 q0 ]
    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
    : E# _: ^# L: I1 H" \我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。3 @' z" l1 ^5 n& R8 j
    6 ]& @. A; W' O& t' g  b- i3 ~, z) [
    ...

    / r) Z/ D0 i  T$ u7 a5 d9 PmongoDB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
    9 I7 w/ h# v7 H. c$ e2 h( X- F7 I谢谢。( r: w* ^- E4 d' P* Q' L1 u: |0 O' ~

    3 l  w' r, c/ s. k7 o中文看得真累,大部分还是英文术语。

    / A. T6 H: k. Y4 H1 k* O/ r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 : x+ }% Q% @2 P9 v) R8 J. ~
    是我啊。。。这都能被认出来。。。
    9 y% J7 Z4 L1 s* a) `# t1 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
    5 Y; Z3 o: G$ |是邓嫂么?

    * X3 w: e4 H# Z& U$ u3 ]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 ' J# N+ A: h$ ]) \5 a
    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 ...
    ) e( d5 A5 W: |( ]; y' ~1 A4 `
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。! J) n+ J2 i5 ]  ~
    : b7 S8 {! B9 e3 e# z
    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。
    5 Y- Q9 {4 [7 }; N; l2 t( u" M5 d" U+ [: b' `3 V) [/ n
    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 * [4 i2 A7 `) I, p& M, p
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。6 ^. Y' |8 E  U  G4 X

    5 s; G6 V; v3 y8 n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) p4 y' x. _) r$ r
    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
      X; M* ~3 ~0 E% t% y% r' M4 S现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
    / x1 a$ G1 ?0 A( \  _) R4 f
    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。
    . [) d' p7 y* `) |* t7 @* ~! Z; _( f  u
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
      h: ?" C& C* @4 o9 G5 J3 C. k! L: ?4 b7 N
  • 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 7 S4 d; _+ Z4 [- C
    有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作

    : X  h% p3 n+ d  p5 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 : R% @+ e5 l! i; W8 l  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。
    - i. V9 R7 w. \0 H9 F8 w* [% o) w$ j, }1 `- x; h% e- x
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

    / f8 k+ ]1 l7 o0 Y好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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