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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。) N; m$ _" p1 _' J! a* M

! y# y$ w# U- _& E- s8 h, b9 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?3 b" c1 w8 K/ y0 }* b5 H7 I

5 E. u6 t1 p, ]( v4 G    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。
* A+ ]) Z7 t1 Y1 H" t
6 G8 }' t& I/ l0 i/ ^3 `3 R! ~/ L- Z
3 C% L1 Z' Y. u/ Z' K

4 y2 {% |0 v; n7 M图1-1 MongoDB架构图

+ e! c3 h# o, M6 n4 n. ?4 W5 y
  ]6 d( b' E6 O1 [    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 R$ {  _, ~8 B& `$ B" E6 g
6 X( x. x9 I5 f' i3 O0 O
Shards
  P# v3 @8 z- w
3 `1 Z! J- T3 ]; r: x; 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。" m2 f4 F: M  D7 R6 N3 @

( t; J% u5 ?/ g$ h3 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)。. Y1 n& H4 J4 t; a1 }/ R9 O

8 j: q6 n7 ~' U4 E9 Q( _$ c    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。
0 ?6 \. i3 H( Q7 `* r5 C0 T* h: b* o) |' w! R
    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。
) k5 b  j8 r& ~& U0 {* z( K9 Q# c! c; \' u7 n0 {; i
Shard keys
1 i5 q: R# }  X# R0 _  Q" o5 V        
+ k" F% O- s1 d" t2 R& a    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 n5 T& T# I. R. @( n1 E
7 N3 o. d( r& N  D0 _1 }! t
    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," m( _' j1 i  i% ?
4 t9 l% K4 d# X" {
{. }4 L* r* ~' f8 p
  "ISBN": "987-30-3652-5130-82"," ^- u" f/ o$ m! V% ], I2 S
  "Type": "CD",
. t) F1 G/ r4 A# ~  "Author": "Nirvana",& Y7 w. j- ~$ A9 C) N& m" M
  "Title": "Nevermind",
& ]8 Y2 ^3 e7 L* d/ b; W1 P  "Genre": "Grunge",
& \' L6 X" `$ }- b: X6 }   "Releasedate": "1991.09.24",* _3 e  ~$ ~- J
   "Tracklist": [
$ ~  {! f9 p! w9 |9 ^     {6 V, L3 K3 h7 H, ?/ c( T
        "Track" : "1",5 n! v1 w4 l  |
        "Title" : "Smells like teen spirit",. H& ?, U5 b$ i& ^
        "Length" : "5:02"* w1 X9 u7 u. {! ]  X' y) ~
     },
  `# d$ b6 {" t     {
! A9 o5 ~- p  p( D5 s        "Track" : "2",3 g6 I+ d7 j& j9 \
        "Title" : "In Bloom",5 K" X3 H. G4 ], D
        "Length" : "4:15"
) G: a  z: b" M5 |4 ?" z7 E1 {     }
/ J4 D' I8 d/ Y" F7 d2 M   ]2 h" W4 c6 l7 \
}3 t4 p4 B# J2 X( p6 z3 k: F% i% n

* ~5 R+ o- R2 c4 C$ X{% O7 T! }; f3 X3 l! C6 ~) R
  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",( m6 N. m3 @$ p" P, Q3 @
  "Type": "Book",( o7 M/ }8 E3 Y+ T9 U% i
  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",
7 S- {7 B+ U$ ~7 F  "Publisher": "Apress",
; C; ]% C/ t- @  "Author": " Eelco Plugge",
  ?3 _3 N$ D2 d  "Releasedate": "2011.06.09". Y2 {3 B( V* H3 S
}
7 c! S( Z8 F' v) R  `+ O7 U4 F: 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。6 V5 h' A  l: K2 R; s* k' L

9 L9 ^1 x$ U3 [. V; a: l, }. x    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。
8 E9 |& g7 e' _' ]! ]! \) u6 K6 e. Q2 e; Z8 e- V$ W+ i
    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。
/ @4 f. ]/ H2 ]; d; ^5 F' l) |1 Y% e" f8 E' P4 n- r9 ?1 E; s
    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。
$ T! `8 U$ a# T* r
  l* `2 r* S; c; [6 n    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”。
% I* J# {  f! q7 H. y( B, f3 y8 z$ `! P% l8 ^* `- B# H' J
Chunks3 t9 F3 n; ^# x( j3 M
        7 o% {3 `, s+ k2 o: ]
    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。0 K& C# t0 H) W6 `* h+ ?# v

% ?4 [' Z% m9 u3 b1 d, G" H
4 Z- Q+ t3 L+ M" _' z) N
图1-2 chunk的三元组

9 L' g* l+ t. F. D# d
3 @5 n; p" C; ]% g2 Z0 r    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。
' C% |3 q8 ?# [# B/ x1 n5 |
: G& Q/ h) v0 p0 A    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。+ @, h9 K% Y+ Z7 \! q

( \% i2 a6 v  z" |' 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。) _9 a- @0 y/ Z3 i

/ I+ `# ?) _9 i$ ~% l6 v    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。
  L1 g% m- l. ^0 R% o- T
' {1 H' C% Q# ^/ _    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。
! B$ U9 W" h4 z
+ g/ B! Q  f+ `    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 b4 T! X. ?- i, P

* _! D. ~4 e( G) U. ZReplica set
7 |: O6 i8 @4 |& |1 A        
3 T! y9 \- r: d- ~    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 E( A$ A( n( ?# h1 n0 f/ D5 Y8 [6 C( {! Y0 W
    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。
' N  w' ^" x. i4 ]- Q: Q1 R' M; F! S
# P/ W3 U  o- k( c( @1 K  C$ I    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。
% r0 S6 s6 e0 i; D6 f  Q4 \4 h) P
    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。1 h5 Z9 r& j1 F

/ D5 O, f( B3 c5 DConfig Server6 w9 p- H$ r, ~% Y7 U: \9 `
        , }6 X% J4 ], j! h3 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。
6 n. I$ u! O( R0 L- y. }' ]( {! Q. }: `) `
    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
1 g8 M4 f& p* V* B; V$ ~2 q+ L7 w$ w5 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。+ Z: k0 |& _, n8 f

3 D* I4 A# M7 n2 {7 J: P9 }/ A% _    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。
, w7 h: V" @" M' e* y& {2 {
" R  @3 f9 s+ L- p+ B3 A    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。
2 j$ H6 r7 T; X4 T' e3 e3 h* j
3 K; l. ^. u& c" z0 u/ e: ^Mongos" I- ?6 P& V' G; `0 L6 @0 q
  j1 B* Z% u1 q5 @
    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。3 u5 Y2 W) F  N4 i/ s' l7 C* }

1 f( V$ x% ^/ B7 h1 T: 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。
! d9 B! B+ E- g" @, L6 P( s# x0 v
    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。, ^' m* m1 U5 ]; |

2 t9 [. s& v9 n( k, Y3 x    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: N# Q( L, i- M- ]) z. i+ i* T% l& j! W5 E
    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。' x4 L' K# B) [

6 {! {# u: P2 V2 o! v- {- ?( C1 `" P: t8 r+ x( X. j. [. B
Reference,
# ?8 X3 e2 L3 S7 N; r0 W6 v: T9 t" J5 ?. b& d+ K( S: w3 `
[0] Architectural Overview( a- K' A2 K* P+ P! g% c
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
5 a& T2 x" N, a1 ?  y6 d) f) ?/ P

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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 7 U2 u! D% C4 d3 k# j2 Q

  ?+ e! d  W; K- F. C2 Z0 M
' _( D% A0 ^& \! K3 X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
0 K  X% Y) T' l您是和邓侃一起写文章的盛楠么?

' ^* N7 Y0 Y1 P& M5 }1 n5 {; I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
1 U2 K, _& v$ Y, U" ?( ]是我啊。。。这都能被认出来。。。
* x& N( g$ D$ o5 W8 ?# z
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
( ^, A! \0 t6 F" {0 c9 @* O$ H0 ^7 a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~

1 P" L) f: J& O' H. j+ q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
    2 ]# r/ q# j# ^1 E) ]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 ...

    ( [. @0 l5 Q, Q- x! v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
    7 ?; A. k( Y. g: c, l欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。

    / S* C1 {) R" _5 z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。
      u: u! A+ ?7 c( L
    # H# {. u  p- e+ G  |

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。/ l& a! {& a) o3 I" H

    % o" t  e7 O2 {6 X# h中文看得真累,大部分还是英文术语。6 N/ Y( B2 @5 U; k/ v9 `, }
    ! l+ R) v. G8 j
    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。8 Q& v% [& s; E: P  b5 T5 R8 e+ K
    ( ~: K# S0 z3 t, S! C
    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
    # i2 W3 s( K4 m( J( }. H5 q我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。! l* r+ T: F9 i4 z

    4 F0 N5 `0 S) n- {2 {* k2 u- x) f ...
    ; c# _, ?1 o/ X$ 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 3 @/ z+ m, E4 ]4 Y% `9 l' C
    谢谢。
    8 p# ]) J& @" G. w  ~; b* g2 t( ^* _) e  F+ f- |7 D1 K! m
    中文看得真累,大部分还是英文术语。

      Y# Z, `) Y& G! v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 / X3 `0 S" z9 l* l( T9 K: N0 t
    是我啊。。。这都能被认出来。。。
    5 b2 B% r9 o+ l9 l8 W1 M8 p4 z
    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
    4 _9 ~+ D6 `% I" N# g是邓嫂么?

    # G- ~* d: y5 b9 `4 e" Q/ B8 y- P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
    ( d; w! a0 j/ T4 z+ l: X& v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 ...

      I8 ?4 j; y3 C* G% b/ p& Y! G太好了,期待中,希望都带上英文reference。( T% d5 V& o+ c, V8 }7 Y
    % r. T3 D! ]9 ~. g
    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。
    1 ]' M( ]3 L) e% e, x5 u6 S. y2 G9 l
    http://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 0 @3 n) G" C( a; N6 ]* N
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。! @" |: M' b' N7 [3 c8 ^6 i0 Z! E

    2 Q; }( E: w8 S7 c现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...

    2 h- ]4 F7 Z+ y; }" t; q, e% F5 L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
    # a. ^; R  X- d4 M现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈

    6 L( }' q2 W7 S0 Z) A1 b% b) r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。- M  i. T  r' V5 P3 h) T

    + W( K; A$ L2 P% Q5 mhttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL2 w4 t( J! ^, Z3 c6 s7 i+ ]
    3 J+ [, _6 c  v
  • 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   D( k* G* Z5 G( @) \
    有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作
    ! p4 S2 K, k$ m* m: y
    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 - O3 S2 Q. y6 Q. B( d. h# i
    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。) a# {, B2 r! s! T

    . e: S8 C, E8 k* S6 P% d1 ~! ahttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
      V8 U4 Q! A0 q
    好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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