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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。 ~+ { r) Y/ Q/ ^3 W4 m9 N" d% j$ ?
. t$ w4 H+ g" `, p6 ^" c5 [) G 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?5 @: |( a; ~4 D x; P L" o
/ ~. J) Z% N" j% e- T8 D 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。! o- F# l- p4 n
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图1-1 MongoDB架构图
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/ n. `5 i6 J; m0 u. C/ Q, v2 { 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)。, O/ D: E- t+ h* l
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Shards0 B, b; k& {2 R+ B2 t+ Q
8 u0 z" x8 c' C7 F 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。
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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)。( I1 i! E% g, h3 [5 @4 S
1 T& n* ?8 z$ P& ?* f& 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。
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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。
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Shard keys
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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。
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) T" C5 T% ]# y3 O 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,- a( C4 U, V) ` O6 E
; H3 w4 l1 [, g$ L- P: t{
0 v. D+ j/ r0 l& ^( ]7 m "ISBN": "987-30-3652-5130-82",/ d8 @/ r" [+ l! {
"Type": "CD",$ S7 _- ^3 F2 b2 D8 R+ w
"Author": "Nirvana",6 i0 j5 Y5 t! U5 `. v
"Title": "Nevermind",
6 ^. u" m, U; i2 k "Genre": "Grunge",& Z- j" P. O$ o; x- _; ]+ T
"Releasedate": "1991.09.24",
# ~& ?! t8 |& D) ~ "Tracklist": [7 W4 t4 V6 ]. n* O) E; s. c
{7 D. }, e- H# R- Z! V1 B. @+ }
"Track" : "1",
2 t* m# I" G! I- n "Title" : "Smells like teen spirit",
- k$ j8 B) |( O "Length" : "5:02"* F2 t% g' Y" A. T3 i
},
2 T/ _& D ~/ ]" G {
$ _$ A x- F7 h& N4 |: x: T1 ` "Track" : "2",
, W1 d1 C# F% A" c9 X7 c1 |9 P "Title" : "In Bloom",$ S+ D, ^! b. r: \2 X! n/ @
"Length" : "4:15"% i+ ]$ i2 f i
}
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7 A( T! M* _3 L0 x2 P}: x7 E# O8 k8 X' O2 e
, ~/ [6 f5 R3 v% W
{
$ T9 Q J, y8 |+ ~! _ "ISBN": "987-1-4302-3051-9",6 {7 l% H6 ~% O" l2 d
"Type": "Book",
8 M6 g' E, q6 C$ ] F L8 f "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",
/ N0 J# M$ p/ A; u9 l1 y "Publisher": "Apress",
. Y! O# C3 t2 D: t "Author": " Eelco Plugge",1 x" P1 u$ w4 Q# ?! ~
"Releasedate": "2011.06.09"
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+ {" T) b. N7 V8 v7 ]. r 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。
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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。
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3 D+ v" R' {; B2 S% w& [ 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。
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- h9 O: M1 F( n9 I 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。
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/ e& p' n5 J2 s6 V8 }" b4 ~ 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”。
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Chunks) d$ o, M+ B* M7 }$ I
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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。( K% Z& H( M/ d
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8 H U* h8 m! ~图1-2 chunk的三元组
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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。
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( q8 \0 I9 T- v1 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。" |" S- H+ |* X) p# H7 c
: N5 Y; F$ l D$ | 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。
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( i0 I5 b3 N$ P! l5 d 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。
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6 O6 K$ L7 i& c 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。: d2 d2 j7 x' Y! G) x# N& E9 Y1 l
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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。, n" Z9 Q3 L0 X' s, e& ]
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Replica set
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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。
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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。" x& D6 [! r% Y& A& v
' N9 I) f1 W1 }: ^: x 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。
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- }1 P( [, ^5 F5 P) z. Q1 H% ?! j 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。 f- L8 m1 C8 J; {. m4 y- }
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Config Server
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. q# Q3 f2 M) H8 ? N 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。" O: Q6 h0 T7 D
" [3 ]7 ~6 w2 O2 J 每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。" ?! r; e4 P' a! e! b
' z, T) t# y/ A. d 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。- j! |) I4 ]3 Y5 E
' }$ x: q; x [ 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。
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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。
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& Y9 K4 R9 f' m9 E& ~Mongos' F0 @% h7 j: ^) L$ x X/ C: d0 ^5 V
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用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。5 u( ?" ^& \+ R- h1 [% N
* i# Y+ x9 c5 h- K- V 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。2 P% n; G+ v! s
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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。
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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。3 Y" Q. L! [5 E2 l e
+ Q9 f# F, N8 Z: J2 d 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。
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Reference,
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[0] Architectural Overview: X7 k4 G* t! ?5 ]$ Z
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
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