MongoDB架构概览

shengnan007

    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。

3 A# a& Q4 R, l' g0 N3 J    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？
2 I/ g& t, r7 ?2 j& E% K9 U
    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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$ ]" d, O+ d+ q6 @: Y, d' t! r

图1-1 MongoDB架构图

2 x2 L9 Q8 ]$ T! y) I    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）。

$ a* p! v2 S1 `! `% I, |7 U  cShards

    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。

    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）。

    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。

( C& u7 f& x& r, a6 Y. H    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。
' S" C- A' K. S* Q- ~" ]+ }" m
8 G* R# C# _# m- t: cShard keys
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    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。
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# l( b, W8 p$ R, {) h" F    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，
; s: O/ w' R6 ^0 ]7 l2 T2 q: T
{
  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",
  "Type": "CD",
  "Author": "Nirvana",
  "Title": "Nevermind",
  "Genre": "Grunge",
   "Releasedate": "1991.09.24",
   "Tracklist": [
     {
        "Track" : "1",
        "Title" : "Smells like teen spirit",
        "Length" : "5:02"
     },
2 g3 Y! i9 u* t7 {4 c: x     {
- B) x0 R, ^! f) K+ k) n3 p. W        "Track" : "2",
: `6 E4 |% ^" z( |" o        "Title" : "In Bloom",
        "Length" : "4:15"
     }
" ]( B, |) w3 a- m1 \) c: W' A   ]
; Z) F0 X2 n' `# x}
% s. H# {! u# }/ L+ K
{
. p7 f- G$ x9 V) t- o' z4 l9 H7 h  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",
  "Type": "Book",
  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",
  "Publisher": "Apress",
  "Author": " Eelco Plugge",
  "Releasedate": "2011.06.09"
}

- a" h( j% a6 L- L1 b1 b7 F    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。

    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。
" x6 k- J/ `( B. r% J8 Y
( ?6 k* p9 r3 U3 x( S    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。
+ G3 P2 d" w3 h) n8 v' ]$ v
2 D4 b4 q( l$ A    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 f8 ^4 J* _3 B1 b- y( I- ~5 U
    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”。
7 j/ m) [% T9 ^$ b1 m- ]
+ x0 b1 v2 z2 U8 L$ |; Q  uChunks
- \% p+ Z" |6 `4 r        
    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。

2 D) [8 N% i, b3 M9 Z2 ~/ \& g3 |& Z

图1-2 chunk的三元组

    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。
; Z6 w0 o& Q- m7 v* ?8 f  ]
    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。
0 E+ t9 w/ Q* m+ K
2 v0 q/ k4 a! a    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。
/ j9 [  \: i7 ~4 J; R5 M
3 c3 [3 U" ?# {- J% X7 u" m    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。

5 ?4 h" @; G' }5 K9 w: ?: ~& 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。

Replica 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。

) i$ t  j5 @/ [$ _& b9 v4 d$ y    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。
) D9 Z2 j0 X* k2 |: `9 d
    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。

    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。

, w% D8 v4 r9 [" W: l- HConfig Server
: a9 T6 d; e) K        
& o' S, N6 s( W0 ]    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。

( _0 S! U" d3 L2 c7 T) H8 a    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
" I* B6 Z) r4 Y$ ~
, `* b! e; J' `- i% a    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。
% T9 s& i0 l$ f! E" X8 e
) ~$ S$ w0 n$ n2 `* S  Q* j0 r    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。

! c$ m5 v) P% u/ G* y    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。
7 E3 u$ j- V1 P) @$ O7 Z* w8 z" n
Mongos
! ?+ Y0 b5 s7 Z- b5 D
    用户使用MongoDB 时，用户的操作请求，全部由mongos来转发。
( a2 a+ B. y" R5 {) b
  K$ \# u0 g% f% v1 u! o    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。
' J  B, G7 L3 p3 S1 ^# C8 P
    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。

    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。

    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。

# n) p: w1 h" @, W/ {6 g
/ T0 E3 ^8 B/ }0 O/ H+ nReference，
$ g. b5 J: t! t
[0] Architectural Overview
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction

PenPen

% j  [# v" ?% H! J; w6 r2 B
您是和邓侃一起写文章的盛楠么？

shengnan007

呃。。。是我啊。。。

shengnan007

PenPen 发表于 2012-9-18 12:40
7 E/ r. [, X. P5 K2 E您是和邓侃一起写文章的盛楠么？

是我啊。。。这都能被认出来。。。

PenPen

shengnan007 发表于 2012-9-18 12:44
: S5 `+ L1 }8 b* K- C9 q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~

shengnan007

PenPen 发表于 2012-9-18 12:47
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~

9 n& ]6 X0 B9 N  t7 N* i: }. @3 s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？

不爱吱声

shengnan007 发表于 2012-9-17 22:49
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 ...

欢迎，欢迎，已经给你变成正式会员了。

shengnan007

不爱吱声 发表于 2012-9-18 12:51
2 X9 }, D) W6 `& J欢迎，欢迎，已经给你变成正式会员了。

$ X1 b* }. Q5 z. V% ^7 r- s: W多谢多谢啦~~

巴山

我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb，涉及财务方面的东西用 postgres。
9 d3 {/ C5 z1 P
( J9 M+ t) D1 b* R3 Z% `4 G- Q

梦晓半生

谢谢。

' Q. F# W8 T, H* o' i- z中文看得真累，大部分还是英文术语。

( `7 s& L6 u  ~+ O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。

shengnan007

巴山 发表于 2012-9-19 03:38
4 A( i6 N1 O7 G- a* X6 K) {/ T. w我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb，涉及财务方面的东西用 postgres。
/ Q& v9 c; _5 T4 x5 H: x) m, \
...

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

shengnan007

梦晓半生 发表于 2012-9-19 04:21
谢谢。

中文看得真累，大部分还是英文术语。

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。

profer

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

% I3 I+ A) J$ ?; ]  g+ ?/ y- A是邓嫂么？

shengnan007

profer 发表于 2012-9-19 14:16
是邓嫂么？

- }7 F3 W& y& w, a是邓的小兵

恶魔吹笛来

有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作

梦晓半生

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。

4 W2 G5 r+ l, o# Z5 A/ ]+ x现在这种新技术很多，Mongo是比较流行的一个，我这里附带一下一堆NoSQL的新系统，到最后估计会有几个胜出。

# e  A6 }  u/ p/ n& _http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

shengnan007

梦晓半生 发表于 2012-9-20 00:57
; \8 J  L  S( N* t太好了，期待中，希望都带上英文reference。
1 y8 h, O$ C9 {6 q! q! 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 ...

/ r$ |9 O% M6 G现在写的也很纠结，资料太少了，哈哈

梦晓半生

shengnan007 发表于 2012-9-20 08:53
( \0 t" q. J+ s) Q  I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。

; Q6 p' p" T4 n/ B* r7 |http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
& s6 L7 i% C( D' B' r' `/ H( m

定风波

恶魔吹笛来 发表于 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

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。。。

shengnan007

梦晓半生 发表于 2012-9-21 11:52
( S/ \' C3 j! q, U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

好的好的，现在这个写完，然后开始写nosql