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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。% ^% m2 v( R6 j' }. j2 B/ l
* z' G( M! e# s+ K9 j- Z5 X
    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?6 c* y3 U1 ]. ^1 G
: q8 \9 I5 D! j4 z
    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。
( q  y- S9 u$ n4 W! Q
% @' t0 @# _% ^! D3 Q9 W0 P
  `$ h9 A$ M7 F- o4 N& k; I

  [6 w. T: @& v* q' M4 d图1-1 MongoDB架构图

5 m0 W( M$ c% u( I  B' n9 `( u7 w
% t, W( o5 }' ?' F1 v    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)。
; N( ]' |) F6 R% i3 c; G; R7 b  V" R6 }, d9 o0 l, ]. U
Shards/ g: C" z8 L; K3 W" Y
$ Y- }# J0 q2 l; C3 u6 w
    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。
( S1 ], H' C1 S; \# Y3 a5 o3 t1 Q5 n& o& ^. T* U* a" U1 c  A
    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)。8 s) l! z1 n5 }+ R6 Y

8 q4 H$ t& p8 w& m" d4 Q" k% b    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。
& `) y- Y4 p9 X0 L) g% G: [# F1 F( f6 G6 N
    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。
8 h$ A3 M  r# T, G; S5 T" z- G6 @6 l/ P
Shard keys8 O+ A, K8 J" |! m$ r% c8 j
        6 j( X/ J: G- q# X* G
    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。
' u7 U7 j5 {6 @. v2 V0 k4 w$ E4 [9 ^/ |* c9 X0 d3 p: @7 f% F) I
    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,
' v  K: t: H; {1 M" A7 q8 X, {8 S8 N2 f. f( a8 Q* G6 T  i8 T% u
{# |. A* I+ R: y$ q: E* t" f+ C
  "ISBN": "987-30-3652-5130-82"," S* x0 U- C' r& g
  "Type": "CD",* ^  h8 @' E8 U) a( p
  "Author": "Nirvana",
+ a: t7 E7 h* {1 l- z: ?- o  "Title": "Nevermind",) \! q8 I1 p6 C8 T/ {" ^
  "Genre": "Grunge",
. }2 g% I* ?) @% T) B% a   "Releasedate": "1991.09.24",  i# {' `4 {% y' J' Z9 @$ n
   "Tracklist": [. s* A  K6 ~& i- O; _& j' n
     {
. ?* J+ M$ l9 P1 K6 W        "Track" : "1",; E) t5 q: l: g5 ]
        "Title" : "Smells like teen spirit",
" x! b1 M6 i/ Z# y: E4 X        "Length" : "5:02"
1 \: I# R- [% t* ]- N     },
7 {9 d. ~( r/ }* g6 p     {0 n* \* j# A& l4 u2 L# X
        "Track" : "2",
7 @, o' s0 ]1 F        "Title" : "In Bloom",) k" {' |4 v6 {
        "Length" : "4:15"# ~1 t- i( E" k0 |) c& l9 k+ _
     }
9 l4 R- ~. y  J5 }! ]   ]
$ q' l) G5 H/ |' f4 [1 t}
- \6 r; u8 `$ C4 `- _* r9 e  p  W
/ f6 `9 u+ R/ a$ [{$ Q' S# F" _; ?$ ^) h4 W4 z6 c
  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",3 k8 Z$ P; g+ _+ ?
  "Type": "Book",7 T9 L) {% |! o9 D3 M6 x
  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",1 x5 T/ z, C: O2 I
  "Publisher": "Apress",
, H+ m3 G) ~3 v, T5 a# t& W  "Author": " Eelco Plugge",4 f9 Y1 H% r' \" z
  "Releasedate": "2011.06.09"( S1 ]! k: c2 S- r
}
6 ]2 ]# H6 P- r# [
  W9 o, L( y4 v9 u    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。( D( i; k; F+ X5 X$ Z9 x' ?
  Z/ f* ^$ f0 C  E
    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。
/ @2 K9 D9 T, z, ^% H& ~# E7 y
' }0 A. s0 F$ |( \/ }5 Q9 y4 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。
! z8 Z: g5 u4 l/ g+ H0 c: v) d" ]4 d: _9 p
    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。" L4 ~+ n4 ?# X, K5 O
1 `" B! }% ?) |9 V/ {6 z
    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”。
6 n7 D$ y- g# ]3 ^
) {% D# F6 d1 RChunks" H, ~' R3 h4 @" Q+ a* ?% D  k! B/ e, l
        
( h. t' Z2 K0 L0 [0 s    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。1 R  v8 f9 v6 M

5 }* V3 C5 B1 @' {2 o6 ^0 L

  D# r- s& g, M" y, y图1-2 chunk的三元组
' k1 N( S0 M9 r3 ^- h) ]' @

7 R* {5 I: j5 Y1 t    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。
4 D1 Q8 c% t: W) Z6 }+ l7 Y- j) L7 s5 Y: w( P# |6 o
    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' G5 o6 m) @

* w, f6 q! s. A& J2 y2 f- s    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。* W; g! V' S! \, E8 r# X3 t5 J

, a6 ]; K, [) T& \/ j( e    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。
/ w1 ]. f" @# B% Q/ G: r+ l2 A& w. D- s& 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。7 i+ a- t& i( q4 g. B  {  e7 `8 L6 B

( Z: E* j9 d) s2 d. I" Q    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。
+ R$ x' H0 [- R9 Z4 \, r- T# ^
! h; x% p5 D1 sReplica set: x/ \/ a# w% z8 p7 c8 M
        : Y3 S! f/ T& S1 _
    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。  H5 Y7 }/ N- ~- b6 h" z/ R

! i1 a. ]0 u8 ?* ^    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 ]4 G% }$ v' U) J7 P# N  p4 c9 v
    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。
7 P, `0 z/ n/ e6 x# T$ }, C$ c: b9 ]+ A) |8 N
    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。
% M+ p/ M! }" _: }0 b
9 v3 V+ U8 N+ F' _! t2 ], d3 wConfig Server
$ ?' O9 |7 b  z& T& g& t        & k7 H" D# e6 a3 j  t9 R4 V2 Y
    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。1 u9 {( J% G+ e9 t) H

. Y7 z4 a8 C5 `2 A0 _7 @  t    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
, u5 [. E2 t& \$ _2 |3 ^1 Z0 G% Z- J/ j5 b: u! n( h4 T
    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。/ D6 O+ x9 L0 k- X% ]# V7 u9 L

: F$ S7 ^8 b3 q# n; T5 P    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。, T* Q" M9 j' Z- Q3 Y, n

6 m. u/ s! ]& H+ y  L7 G% _+ T    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。
; f& s0 p/ c  C% w6 L8 d% A. I! s* M+ ?; c3 q  g/ v  f$ a
Mongos& ~7 a2 l/ c% ~7 {

8 ?# _: O* g6 U$ ]9 c( Z2 z( L/ K* _    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。( f! c' Q, i( C9 p* Q2 p/ G
4 Y- O3 l2 @) _+ a
    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。& V9 _; L* ]4 o$ c
% a/ v4 c5 x# b% u" Y$ \- j' F
    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。$ q% Z& x4 _) m

0 H  `4 ~# o0 Q4 {    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。
" y4 l% B1 `6 j2 ^+ G1 t' C0 L; Y# T6 d" W& 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。
+ I* q- U+ O* }1 U
  d1 v# _) O5 h. P- L* _
& b& s0 Q* H6 ^3 |) e4 v* h& FReference,( L& D, e1 Q4 D: P& T$ T
, ^( z) H5 l/ S8 a
[0] Architectural Overview
) L3 {4 u* H: c( X8 m  o3 Ehttp://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction- U& i# G) h4 s7 o3 ^8 ~

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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
' r- s9 h6 n# ^# \# _& ~0 A  c
; U  ]* Y2 ~0 D
; x+ X) A  k" H' M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
9 f# B7 U8 ~! N8 n) l您是和邓侃一起写文章的盛楠么?
2 w. {' n3 y5 m' w( @, c+ X
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 * d$ J9 N; z' w- }) g3 N* b
是我啊。。。这都能被认出来。。。

- H, v; @' Q  V. b4 Z  X5 q1 B9 ?+ b1 u" c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
  f1 r+ U6 j5 t1 ]# |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~

. ?) P, x3 F/ M" U8 P; D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 3 _4 q# N$ m. z* v% c6 \
    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 ...
    # }" @7 S8 n5 V! ^6 {* ?
    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 $ I6 i: L0 Y6 R9 c! [$ h- O2 N, f
    欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
    4 X' V9 H0 P' e8 U
    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。
    3 K  z. _) t- Z$ [7 L! ^0 q' T* A" k( B- X; E; M: ?$ Z  `* I

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。; G! W/ i( O" r# x! s

    , ?# u7 J/ ~+ D$ }中文看得真累,大部分还是英文术语。. W# m$ A$ f0 s: X& j) Z
    & H3 v6 {% w2 m7 T$ o0 o& j) R4 j9 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。+ g% e* |# R% L4 X  U

    $ i" [0 K0 l# y1 _% |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
    & A. H! ?7 a6 N4 a1 R7 z我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
    $ o  ^" M/ u2 ~: \  G
    . I/ A. J0 k; w ...
    ' W) ?2 Y6 c+ Q. |
    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

    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
    ( p  K5 q; k7 {2 M3 s谢谢。! y( ^, N+ W  N7 I

    7 G" w- |, Y' U中文看得真累,大部分还是英文术语。

    ( \9 r3 K* C. K! J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 ' J' M5 Q4 |- g5 }8 @+ G
    是我啊。。。这都能被认出来。。。

    - t( d% L; @. i+ Z' x! ?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 + T) C) d, ^; ^
    是邓嫂么?

    4 N0 O& R  l" C; Z3 w4 v% n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 * f4 j: a7 ?2 {" B) P
    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 ...
    0 h! @7 A- e3 f
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。/ l% D" W1 j4 S! C# w
    2 O* C* i3 C% W  a* @! ]4 l
    现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一下一堆NoSQL的新系统,到最后估计会有几个胜出。
    % k5 p; ?. l1 }2 m/ @: k
    & X& \  e0 K) b' t) k. Thttp://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
    % L! S; T- \, N/ e+ h太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    6 z- o* r# Y. f# a) S) t! N9 a
    9 M% `$ g8 C, o  D2 Q现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...

    3 S: j7 G: d& P4 Y1 f6 M/ |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
    ; z7 d8 K9 U" N# g* c' @8 \. A. H现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
    ' P( t+ q( R! N. T& T  z. a
    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。
    % r; q/ R' M: D: d' ~) \- G! u- ~2 F
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    ! @* E5 f# f( R) G0 m; S, ^) k4 a7 Y. z
  • 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 ' m# I0 N8 X; E, b
    有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作

    0 [: V& ^) L7 x: v0 f7 G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
    0 q0 \/ d( v( x/ n9 t% O5 f' m" V7 \: Z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。5 X' F4 S: i; Z' W% }8 R2 C

    : D1 _# ], H2 V9 ]  S6 f- Chttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

    + A: W  J4 E6 V; f' h7 L好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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