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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。1 ?+ V# n7 K7 \' X
. L" }9 ]7 q& M7 b6 Y+ R
    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?
0 s/ s2 U# Y0 V7 ^7 v( O- t, W; ~4 ?7 M: l$ C
    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。
. V" Z& L. Z' b5 S3 j# d- |7 v
0 [" z2 `2 X4 o0 o

& W0 S6 e+ R/ _: ~6 _! B, w" ~  i6 T$ F) Q( Q7 M3 F( k* @; G
图1-1 MongoDB架构图

, ]3 d& m+ T" u( J$ A
" o* i" p% L" |6 O0 p6 [# Y1 @" G    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 i, i. S5 t+ |3 G

0 w7 T1 D- v" b# JShards) I7 b, f% [) J$ m7 H

9 n* |$ w3 A1 o9 `    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。
. V/ |2 T7 ?# U3 A
; l3 ]. o; j3 g9 t6 d" V* {    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)。
  L3 o: t* N# \# n9 F4 i" M2 g' J3 Z, 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。
8 ]" j4 v' |8 f7 @0 b
+ M% c* e7 }3 l# S, ?    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。1 b' s' c0 e5 M. k' I8 d2 V

# t) U. t- z) _Shard keys
; b& \$ J; O$ u, _- k        
( `* c9 o4 I* E$ U    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。4 \  Y2 {- Q. \& I

/ X& C* F( x) f$ D6 s    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,! _, z- s9 z' @

. Y+ A' D5 P4 {- x{/ Q# E1 \+ p0 O- m
  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",
# u6 _& f5 Z5 i  "Type": "CD",' J. n4 ^7 B  y5 p' n2 e- t
  "Author": "Nirvana",
6 ]& Q' v9 b& z0 Q$ `$ x  "Title": "Nevermind",! s8 h6 ?9 s$ d. m& n6 A
  "Genre": "Grunge",3 ?% v4 a5 s0 t! X0 r5 T
   "Releasedate": "1991.09.24",  b! v, o* l/ m, p& e
   "Tracklist": [& i! P- x* t( C7 W+ K- b
     {
+ V6 X) _/ D0 Q1 F4 o        "Track" : "1",
( Q2 t4 r, @$ P* A        "Title" : "Smells like teen spirit",; q- U& ?( X" H, K9 O1 T) j' u
        "Length" : "5:02"
+ v2 e' x7 e. @6 V% L8 K6 E* Z     },
# Y, y0 Q3 N+ }0 ^     {
- A5 E' Z/ i. `9 j, x        "Track" : "2",
. Q& c& C; E3 Y$ Z" ?, Y! e        "Title" : "In Bloom",. f) W6 S: r8 V6 o) T* H
        "Length" : "4:15"
0 E) u. D" o2 Z: ~& S- r     }
# w; i' q) @/ x6 B; p- }/ `   ]% v/ L5 J3 X$ O) E
}+ _& q: ~( q$ h
2 B' n' _* l8 i: k- [  L
{3 f" z3 x2 Y4 {- B
  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",0 z7 \$ g; Z2 `% G0 b3 z
  "Type": "Book",
: ~2 X2 |! s+ a" h5 W2 T  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",
* j( [: V; h6 Q  "Publisher": "Apress",3 M4 h' J3 X* R1 P3 v
  "Author": " Eelco Plugge",
' _' N3 l$ b" T/ m  "Releasedate": "2011.06.09"( l* G$ s2 {* y) O0 u
}
. I5 Q6 H* V1 x3 D* X  n# T9 M, ~2 O: I  N. F9 E# P
    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。
* x# i, ]# F5 X) I* r6 S/ g  P7 p7 f% C$ ]- ^, T. Q
    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。
& `* p2 ^7 Q+ k, f$ w! h, F# e7 E6 U* R; F- O' U
    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。2 W) R% \) U: U! t2 l3 S4 i
+ N$ k; b, |0 P$ l$ l
    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。
, z3 k4 u, E9 N9 Z2 ]8 Z# K$ @9 f* M: t6 I# B
    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”。0 u) Y% [* q& G- N. b! F/ g4 o$ B
7 ^+ E+ S$ d! I+ w! L
Chunks$ y" ]6 g# ^" Q
        
3 H) [( I. d1 O, y0 X) 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。" c( j" O. w- o

' K5 b6 r* R5 P2 ]! n3 ~

# H: T. A8 @. v$ \7 p- ~2 a/ Y图1-2 chunk的三元组

6 [5 D/ `6 [) q" i/ w" d
, m2 d; Y4 }* O: l  Q/ 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。
9 `3 U8 k# W5 Y* X  T3 b; s5 w& q
6 x% {- d$ o7 U    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。9 }( B, ?  [, ]! R& k+ N" O0 Y
5 j' i# b: p9 Q6 X/ z0 C7 c
    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。" j$ d+ W" O! T& U* O; B; C

: A0 N3 c& J% i0 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。( w3 F& N  `) W8 B/ J! x( Q
/ |9 h: O' O9 z% H9 X
    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 e' B  X8 Q# }9 X* |2 {: ^$ e+ i- g/ s2 Z
    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。8 ~3 x: N1 Z; ]

! x/ U" P1 G$ U3 w; dReplica set
  Y" e) ?9 G7 L) e        
" K( f1 H7 Z' b! T1 L! z; t) T* R    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。( t- ?/ s! Z! O+ F4 R5 j

, |! R/ X) ?! q) S2 ^$ L, H    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。
2 z! C: n' R) H% H$ X9 Q
7 q  `6 {" K% X- P  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。0 v- R- s2 O$ S8 r! W- k5 Y) {* X
3 Z- U4 k( y) ^$ e- }" Q
    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。
8 g- F8 E- C2 z" D1 ]. s5 ^7 s
* b# S/ F2 e4 v4 J5 p# iConfig Server" J" V0 f2 B- n7 n
        
$ }! s2 \6 S8 b* d2 `' 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。+ f5 u0 \- `- Q
: A; S( r1 |8 |
    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。5 H+ T& Q! w7 {

& b' l2 r  n0 s    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。
: `- ]* ^, _. G& y' ]* h; |, l' N3 A& B* b$ `& o" o9 _' }
    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。
: M3 w& B0 y3 ^  W+ B, C7 c( h0 R* w$ R* B
    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。
- ^  k; d' C' C3 [- |- b( G$ {
Mongos8 _' Q& ~2 I6 p" O# e7 a

) E5 {6 \3 c8 s& g    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。% |7 Q6 V: D/ Q  x$ W9 f
: M3 b! |. G' x+ E  Y0 ~
    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。4 s& \! |' _+ y% d7 |( p
+ N/ {- _8 R& Q: o) a1 b, ?5 }
    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。. B( A, ]1 X2 a5 y: P3 m

5 Z* P$ Z  y# n( f    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。
  v. U+ r6 J; Y6 Z2 X% V0 U. r& Z% G. n
    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。
' \) ~4 N5 z% T8 ^. c* N. p# s6 G8 h5 b0 g6 ^! K

1 a, S5 S# ^. CReference,
* v/ H0 Y  J3 d$ p' ?. X- ?, ~* v' m0 G4 x% @" L9 a0 r2 f7 y; p
[0] Architectural Overview
) ?3 b* d3 q7 F. |  ~http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
% d$ ^# }- A6 l) R  M

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参与人数 1爱元 +10 学识 +5 收起 理由
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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
( B" N7 t+ f# ^( I+ I' q5 r- m2 f3 V& V! Z' M9 i# z6 M1 n3 o) ^" r
% n1 w6 [. ]  O0 {  X* T
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
" L$ Z) t: O# n5 _2 K6 p, s8 v您是和邓侃一起写文章的盛楠么?
- q% ~/ j6 e% Q1 d3 m1 e
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
8 O4 }% D/ c/ |) h% a1 a是我啊。。。这都能被认出来。。。
* I" _- R7 a. j/ w0 `- y
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
' O! Q( u3 ^+ [4 F; h& W: G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~
; Y0 t4 X6 }! F( ]5 p( Y. a
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
    & _+ p2 D) P. W0 E  o5 |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  i2 t  J0 c, ?' ?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 $ ^$ B, n2 @+ W. e. d  L
    欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
    ! F# V* q# i* t; E' p6 j
    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。
    & ]& y+ R- Q9 V6 P, T( O& l* E) E" T; T0 N$ [

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。
    2 O4 I. m: U/ L$ X5 e6 Y) a- Q3 U2 S+ R
    中文看得真累,大部分还是英文术语。, E7 U/ v3 w# P  |& o' i
    2 r& E; x: ?# O+ f7 ^
    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。
    $ k: D3 D* h# _3 \& M. l, n7 k, V  i/ `! D
    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
    9 w+ K# L% {, y( K+ w* b; y我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。. J3 W2 X7 }1 V0 D% x8 a

    ; {0 `4 v0 E- {" }9 s ...

    , w: E; T, j; b+ ]. omongoDB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 ' t& b& ^. n( p$ w8 k5 J8 S
    谢谢。
    ) R$ Q" x6 V4 N" r4 e9 y) {! @1 A# V/ D4 r% a5 m8 h
    中文看得真累,大部分还是英文术语。

    " u* o# l4 a, ?3 q8 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
    6 g+ F" I6 i7 W  k: y是我啊。。。这都能被认出来。。。
    7 L7 {8 F+ x( u! r
    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
    * V7 ]- {1 b% Y7 C是邓嫂么?

    9 S3 A. s1 X' k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
    1 d  J. X. m, H  o3 l; {  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 ...

    6 P* y6 j  E! B2 o太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    4 S7 J9 \' ^5 B# V; X8 f! [- h- V1 ^/ x' g6 p& \) {: {6 D0 @
    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 x7 }9 U( ^/ {/ a  P/ X  ^

    , j% ^, H) e$ r5 m' xhttp://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
    8 ?; n: k# Z2 p太好了,期待中,希望都带上英文reference。0 t0 F6 M0 _+ ?9 S  g) O# o

    5 P, N3 I# ^) S2 u0 u$ l% _1 L现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...

    - Q! E/ D7 K: f# ]" I5 X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 % y$ O2 t7 |1 {* }
    现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
    * b4 d/ \/ u1 ~8 {8 L$ E- [
    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。% C- m; }3 w6 H( Z

      @5 P- _  G, \7 r( L# V: J" Z; N8 S0 Ihttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    - l7 i: i* D5 o- O: k
    6 p; B3 A2 L8 J3 V, E6 H- F
  • 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
    3 o2 p% W( S" j1 e8 g$ F有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作
    . ]* v7 B: K3 P4 f& Z* u
    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
    8 w# l0 q- C; |+ }$ O8 G" v% N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。
      [* w3 ~) y4 C. R0 T  I' v, g% c5 g3 [' t$ e8 s& [: H
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
      \# p! c( S& \$ f1 O" d4 ^  c
    好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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