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[信息技术] MongoDB架构概览

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楼主
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。- b5 K6 W6 \% r
( }; M- d$ m7 x' ~) H
    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?8 p) c. Y8 R* M5 C5 t# n

, X" ]; g. h* @1 r2 ?, M    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。/ K6 M& t8 t) V8 L0 u& `+ i+ {

( W4 K6 I5 \6 k

2 [% z- Q* E( }, y; b. z! t
, O% P9 t, p7 s! i2 c图1-1 MongoDB架构图

# g; U$ Z- U7 U! Z1 W$ `* d6 m: h
7 k! H+ A) h: B$ ~4 F# H    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)。
: J+ T& o) R" G) R5 b0 L+ V* _% Z8 y2 |: y6 H0 s
Shards
% v! y! r0 Z" r* k* d  g" A$ ?: m- l, P2 Q, n- B0 ^) [9 f) Z/ A
    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。, e- I4 i! d8 K8 f% o

5 U. f% A' U% b; U    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)。/ r1 a( b) x) S- B! l5 f# J* v% X
# |/ L4 d$ r! G( p3 o
    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。
" Q5 p5 z5 R$ z) \5 @9 F
1 U4 O# J* S/ A( Y* ~    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。
/ H9 N/ m; a& S
3 h) J  e9 i7 iShard keys
7 v, Q+ b0 g* S  Y% m  P% y" N        $ \. e* v8 n1 M8 c
    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。+ S* v' D9 q6 B( y$ Y' _
5 ^" h9 I- a8 }) Z+ L5 _
    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,' _0 |4 F6 ~4 X4 ?
5 ~: {8 F1 [( f
{7 J7 r" s. Z+ u5 l$ V( ^
  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",
3 E/ P; k" Z* ]4 I! A0 R- J5 f( h  "Type": "CD",8 E5 B3 A- }) ]! a
  "Author": "Nirvana",
6 E5 G3 z% S# _1 `- k8 g1 m  "Title": "Nevermind",, k7 y6 P7 X9 m' G' r
  "Genre": "Grunge",# [3 h+ Z7 O' c1 [1 N5 W
   "Releasedate": "1991.09.24",
1 o$ G) l2 a# ?   "Tracklist": [- y5 _- j! W/ G8 ?0 l8 z& ?7 ~2 D6 i
     {
: p7 a* D+ o1 x8 l, w8 |        "Track" : "1",) v8 ]/ \4 S' C- P, O' ?# o3 }: Y, f
        "Title" : "Smells like teen spirit",3 }* \  N4 @1 W0 C) U. W
        "Length" : "5:02"
& M' u: W/ v! p3 S# A6 d     },3 S" w; S$ A! R. J
     {) r5 N0 H& S, b( R5 _
        "Track" : "2",
% }- I- e" j) r3 |9 m5 J$ W        "Title" : "In Bloom",( r5 m5 x" `8 N  l
        "Length" : "4:15"$ N. _4 V  d; @7 E
     }. V; I; T- Y9 g  |1 f- A/ D
   ]
1 s; F7 }# X7 H0 L% M/ J}
% F2 g, e" H2 F. q3 y  n8 W
$ U, |$ c) v9 d4 }( I{9 \( o5 o$ U* \$ l0 o
  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",
' M8 f# B0 D' c/ @, L5 ]* W  "Type": "Book",
0 _0 ?4 J& W  }7 M  n) l9 |  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",
: j( H/ v  b7 B* _3 l  "Publisher": "Apress",
$ w% o  N6 Y7 p  "Author": " Eelco Plugge",% Q: D+ {9 ]- C' i9 \
  "Releasedate": "2011.06.09"
# }6 o0 `+ T0 Q: s4 I4 }! I}
! j4 p/ l4 e6 u3 ?' V- L9 n8 l) b: S5 \# i1 w
    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。1 T9 W4 C$ n+ [  _# d5 [) G$ F
5 o# `( Z- s% j1 M
    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。
, h  Q8 d; I0 O# W4 N  A: q4 i; _" f- t7 g& Z9 x6 p5 B
    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。
3 g# z, m+ N0 x* v2 r% b" B' h  U- z
    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。$ a6 E+ c7 D2 L: l

* d9 \2 b" M1 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”。
, E8 I7 W% V9 U' |4 d' U5 C) _5 v( Q) s) h* `* K6 {
Chunks
  Q7 H* y% w- k+ P/ \% y# b( q        2 F; I: z$ w1 x; l7 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。
, [- x9 w5 M# K+ r  o1 z8 f  \" V) R  `% h4 d7 e
2 Q, E: e" ]- z, H3 J- @& g* K; A% J3 Q
图1-2 chunk的三元组
6 y& z# y( ^4 I; ^

4 r- d! x0 Z3 j* ~' z; V2 k+ }& a    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 x. g2 X2 O) A5 `* ?0 @  ^+ c  x
, f+ s$ e" o5 x! R
    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。
0 }9 p7 b2 c/ ~( f7 s
+ m% h8 S* e- B    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。
$ v+ M% ~  ?' G, y5 [- T9 X
) C5 n" [: k( R) N* |: z    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。0 U8 A- _6 g# _4 Q  K
0 [& [" M8 X3 F1 t; [8 [3 O* ~0 o
    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 d: j" x6 r; c' z7 F

7 p) u% m1 @2 I" W4 r8 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。7 A& O  u; G; `, m, e

4 G$ r& Y4 Y+ D% lReplica set
! O. e" e' o% h- K        & j9 _' B4 Y5 G. J! I3 t+ ~* N
    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。9 a8 E  @4 L7 H; e
5 y/ P( H. i6 p- A! ?* V
    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。
! v" K) K' N' G0 j9 |; r1 |8 n: Q
    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。
& ?" P; v7 H/ e* J0 S
/ ?5 {: J- J4 M3 P/ H( }    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。
$ N" ^. Y6 `) p9 I! R( o$ G' N, z9 K
Config Server4 }. y" t  v/ @# n# G
        
, o$ d- {* ?5 y( B& X. Q6 ~) H    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。
% R' f2 E8 a8 n9 `( y: M5 @; z7 H. N, i8 m5 r0 Z  ]& w
    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。' h# {1 @. l& `! ~4 j

+ w& ]! o/ K  K$ t+ i( M4 c    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。
0 t0 Z6 |1 |+ Y$ d- M* h& a
9 ?7 U' x- j) l. n( k% K7 j7 |2 o    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。
: [7 _  v; A" j% o- T
0 |8 @. I& `% e% A4 O    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。
/ \& j# d4 b6 u. T8 B. q
( L( d2 J1 r" y. h( R8 J: w2 PMongos
( }' K  T) x0 I8 x$ D% a- y& X1 x% c! e- O( m; Z- F1 s
    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。  x* ]# @% i0 W: j6 a

9 Y* a9 W4 e, l5 d* L3 G+ L' }, s    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。) g( R% B% ?/ U" S8 i( i+ v' j# z
+ W2 `. q8 j9 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。! i) r! H& L# g0 w) }1 g8 h. |$ Y
# ]1 \0 V0 I- I* U
    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。( j: _7 @3 {  S3 Y2 n

% S" x( y) s% R" ~2 F    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% ~3 g2 r. _  v

, K6 R* \' W  Q( F" x1 z4 B  K+ m( j9 l1 s7 y7 U, V% E
Reference,
, T7 ]3 h! Y6 ?
( ~4 S( S# o" l: |8 ?. b( ^[0] Architectural Overview) k% y; c- B. N' b9 i
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
4 y2 w* W! s' x6 n8 I: g1 B

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
; t  _' O; u7 J0 G/ u
. Y7 |! J( w& l$ i, e# I- ?$ N, Z" Q/ V2 T: G
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
& U, Q9 _6 z0 V! r; S5 O您是和邓侃一起写文章的盛楠么?
+ H) r9 F; s2 D+ z# B' Y- y
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 . m0 a, i% \6 x9 J  n! q
是我啊。。。这都能被认出来。。。

6 |) |% Q  b. h; R; a! g; I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
5 d; ^- z; t+ \( j+ b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~
, h  T( \. l7 n* G. K1 @' 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 % @; G3 G: O1 f/ F3 k/ G
    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 ...
    , d  W- W. B' N1 K( t  G
    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 $ s/ H$ F3 y3 h, V6 r' @
    欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
    * D) m4 G( g$ _
    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。' L5 N1 F2 P; l+ M# d5 g" k! G
    8 j  [0 ~( s' c+ i. R3 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。
    & r  P* y2 _$ c  s% N
    4 W% U, d. i" h, h' p2 P% K$ O# T# h. y1 P中文看得真累,大部分还是英文术语。: y: ^* H6 \* c% A0 j3 L
    1 i2 ?  j/ T/ I9 X
    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。
    1 }! t9 U! j9 M# l. H1 V% `$ Z- ~( E, |' Z& s) }
    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
    8 X  W7 @+ p" o2 w& w; E我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
    / H/ P/ l2 m) U' C- J& g) `. w1 b! W1 B! b6 F6 Q, ]
    ...
    * e7 V; |% F+ h" w5 r' k
    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 3 S* S' D  A. }7 u" x8 @6 _) c- s
    谢谢。
    & x+ P+ x) {: p% X7 i) R1 K/ e4 @" ~( }
    中文看得真累,大部分还是英文术语。
    ' {. l2 g& B/ R! h: I' w
    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 ; |3 `& g( |) [$ e" e; ^% ^% ^
    是我啊。。。这都能被认出来。。。
    # ^5 v6 H- I5 n. L* Q
    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
    % z1 ?% c" ]( g是邓嫂么?
    4 q6 [6 L/ m! _. Q+ U% M
    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 4 T' }; V% h/ L9 V5 q# F; Y$ ?
    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, t) ?1 \0 c太好了,期待中,希望都带上英文reference。, j) [/ n5 O- A. K
    6 P# K9 W6 M4 I2 E( O! E
    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。8 G2 `# _) c6 \& |0 U/ D, u/ q

    7 v, J- R$ L/ I8 Zhttp://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
    ) K! T8 M" o4 @! x7 F0 _: v( z1 g太好了,期待中,希望都带上英文reference。# ^6 l  l2 c. x- S7 Q

    % }0 Z( K# y3 a1 {1 [现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...
    ) N0 V) E3 A* L+ U
    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
    ) ?* |% |1 i9 V2 i6 }) h. Q现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
    . Q4 y& ^6 N, }- U4 v
    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。: `2 g2 `- @8 D" z
    0 o; }2 A! `! p* p  ~6 s% M
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL5 T  Y8 x4 E  h, }* r4 |2 k
    3 P2 m/ I( @& `! _5 I6 e5 c
  • 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 ( Q/ h; P. `: t
    有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作

    : M. a% t5 T* u# V* i$ J0 c* i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 3 E* Q( }* P7 L6 Z2 d4 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。: x- n1 l4 F% b  P. ^) J$ q1 L
    # M; T' Q6 {9 b. T
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    . }. G2 i) X% {( e  o% n
    好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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