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。

. }. i" q! P- B/ a    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？

    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。

图1-1 MongoDB架构图

) t# x: X1 o1 t0 t9 A3 C) X    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）。

. _& H2 ^& s, i) u+ _Shards

8 ?* C. a% E1 I    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）。
" u0 U, O6 l. c, r) U: I$ S
    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。

( g. }- ?) Q* c8 t0 d5 A    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。

# A8 A$ x. I6 {* m* ]Shard keys
, E8 e9 E* ]( ~; }6 \        
    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。

    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，

{
& F3 Y; r( T/ d& Q7 x  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",
  "Type": "CD",
  "Author": "Nirvana",
  "Title": "Nevermind",
  "Genre": "Grunge",
7 P" O: E  z- o; C   "Releasedate": "1991.09.24",
   "Tracklist": [
     {
. k$ \) ^& X7 r4 u) w) n        "Track" : "1",
! F& ?% J1 t  A        "Title" : "Smells like teen spirit",
5 P  f2 _; M7 P* e! Z        "Length" : "5:02"
( r' \. `) E' }! [  r7 V     },
: o! {4 H& N" M. e     {
& D( p  N: B* _4 ~0 A5 [        "Track" : "2",
        "Title" : "In Bloom",
        "Length" : "4:15"
     }
; A4 c' B5 w& U* X, x   ]
+ _; o; E8 k3 O1 P% V  b/ \6 z1 ?}

{
* y4 N* E6 i! k4 b  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",
1 ]6 W4 }3 V; q, R4 l% X  "Type": "Book",
  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",
* [  y" Q9 l- z  "Publisher": "Apress",
$ I1 [7 o" f) L  "Author": " Eelco Plugge",
% _+ d* W8 O  Y# |+ B  "Releasedate": "2011.06.09"
$ \5 f; d) H! R. Z& ?$ H}
# ]+ f4 Q8 B; x4 a! ?4 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。

    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。

    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。

2 p" p$ q+ _# H$ D5 w    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 p- g, |, C5 ZChunks
        
    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。

图1-2 chunk的三元组

0 ?/ b# R' h/ {" X1 t( h
    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。
5 a* d' l. a% M, n* M$ S
    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。
# x. c  W4 O: [4 c0 V. b9 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。
# F+ k1 J. Q. x8 u5 I
2 ^/ e) ^) b0 U% F1 S    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。
' z& k. d! ]: v: y
" y  c0 d! m/ C; Z    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。
) n, }  e6 I) e
    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。
; s, D% c5 w3 U9 u) Q1 j
) G* p# V' w" p8 {3 dReplica set
) G5 x$ O* X. p9 J0 m( p! i, Z        
    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。

    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。
  C. b4 d! u+ A2 |
    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。
& n9 U% G  U4 Z" c) L( x0 \
    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。

Config Server
        
. u  t) Q8 w5 j7 R/ K+ a" f7 e    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。

& A# u" d: V, w* c, Y$ _. [" F    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
% `" B; Y& d" k& e+ 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。

    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。

$ d) ^2 f* h1 v. E. }8 ]    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。

& {! G' N. M, z: R3 w# _) UMongos

9 Q& P2 D9 s4 S6 o) Q4 j  F    用户使用MongoDB 时，用户的操作请求，全部由mongos来转发。
) @$ w) m" _9 E" d, ^
    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。
6 ^( Z8 V6 Z) l
    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。
9 b: l' O* |+ V$ Q( V9 L
    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。
  I9 n1 g: Q9 o2 q0 h
    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 y) ~- Y. G+ N; l5 ~

! f6 `# l' b2 V4 ^Reference，

( _- @4 y% e6 Y% [[0] Architectural Overview
+ D1 R$ E  f) m. Lhttp://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction

PenPen

7 [, f) T% L6 [

+ u1 N" F' Z# k( D( l/ {  U& G) P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
- F9 |- q) X& F7 d% F" f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
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~

! r( K; q. {: k: P, P: z/ `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
欢迎，欢迎，已经给你变成正式会员了。

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。
6 f* I  a5 x( b+ J7 }
. a; {5 _1 f0 G+ J2 g3 N

梦晓半生

谢谢。
# L  V, f# y: d2 p* i8 {
中文看得真累，大部分还是英文术语。

- E+ Q4 w7 L8 v5 a; S! i, u, r! ^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。
& c% ^$ k9 o) l- o/ W/ R- u
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
- K5 @! m; b" C  g# M& Z- y我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb，涉及财务方面的东西用 postgres。
7 ?1 P8 O* j( i* j; B- q$ e6 t
...

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。

5 ^; Q2 F6 u: k中文看得真累，大部分还是英文术语。

/ J% Y- s6 [& D3 {- K" U6 |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。。。

) r$ U& A) M- R- @. f& q4 a# b是邓嫂么？

shengnan007

profer 发表于 2012-9-19 14:16
& F1 M! b& T& z& V! H' U是邓嫂么？

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
' [' N; W3 S" l& D9 s* 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 ...

' f; }" ^5 ~, ?& k+ F# k, I4 X太好了，期待中，希望都带上英文reference。
" c( X7 I, F, ]* R) _( j
8 m( x6 t2 t7 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。
" ~4 c2 B8 l* R4 i1 d
* ?4 B) E% Y3 D3 yhttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

shengnan007

梦晓半生 发表于 2012-9-20 00:57
# N$ r4 X5 J8 P5 J" G  q) `1 o太好了，期待中，希望都带上英文reference。
* ?) R  |9 g2 q4 {- S
现在这种新技术很多，Mongo是比较流行的一个，我这里附带一 ...

% c2 a* ]& U' ^/ e( Z* U. V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
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。
0 U3 V1 |$ `8 j! c$ Q
http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
6 [; {9 T) b6 y5 c1 E4 r; @

定风波

恶魔吹笛来 发表于 2012-9-19 18:35
% o* w" i$ i" d  g4 U5 _& c有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作

: ^) O2 O" `( `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
% _* O# U! P3 E* Z, J$ H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。

  v! k6 y; W+ f* O* O& qhttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

% }/ C. ?2 G( N' k4 t4 p! T好的好的，现在这个写完，然后开始写nosql