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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。
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$ B0 o2 ~/ B$ w7 ]; H9 w 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?* Z# ^& G) @) E5 m
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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。+ c& o# u/ u- j' K+ Q/ }. D
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图1-1 MongoDB架构图
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3 s0 j2 i4 `% X# I4 z( \ 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)。/ {% Q5 C8 X* I( w
, \: U9 L7 i/ _1 x+ b! |Shards( u6 I; s$ M& k
$ y: k3 s8 @/ g 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)。
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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。& f, @6 B' N" _0 v8 \
9 C* J) j9 C9 A7 E T k 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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3 W+ p2 ]5 d: y8 \Shard keys5 ]* Q: g& K8 J
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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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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,& l* X6 m2 U4 V4 S
6 C$ Y9 d8 S- E6 n1 V' f
{
( Q/ I- K- l1 E, r0 d8 F- { "ISBN": "987-30-3652-5130-82",8 A7 V) w) u4 c8 y7 v
"Type": "CD",
; s8 v$ \. a C: _% x; @# V0 t "Author": "Nirvana",
4 l5 `0 W. M" s+ T4 E "Title": "Nevermind",& v( R- y. j- E
"Genre": "Grunge",
4 C! `/ ^0 `( {) L* ~ "Releasedate": "1991.09.24",' H5 O2 _* A" @! b$ f/ p! S2 S; E
"Tracklist": [
& E! u5 V1 R) b% d$ T {& q, b0 u4 b1 X
"Track" : "1",! b1 b ~ i6 u) |/ _ [
"Title" : "Smells like teen spirit",
; {, t A; X. u; g1 P4 U "Length" : "5:02", Q7 c6 ]' K: g
},
* H4 R5 Y( n R* y {
2 ?, i: J* I8 s% j "Track" : "2",
4 k! b% z1 }9 v& Z" z$ @ "Title" : "In Bloom",
% n' A* i8 p. l5 W) C0 ]! {5 a9 k "Length" : "4:15"- n$ p8 D' p7 U( k
}
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}7 N( ?0 ~ s) U; Y5 ^0 s
6 G8 |6 m1 G! ~
{
/ x1 I% j8 { l* T5 \" T: J7 ], Y* P0 y5 ? "ISBN": "987-1-4302-3051-9",( L* t( S l0 R+ \' r
"Type": "Book",* ^5 u2 N" b8 e$ w$ k/ n& f0 g
"Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",$ e4 [0 A6 ?& V0 q3 l4 p
"Publisher": "Apress",$ O6 A7 C/ Z; U0 J- v
"Author": " Eelco Plugge",5 A1 d& G4 R" V7 ~
"Releasedate": "2011.06.09"
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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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: D( D" d1 h) n/ P9 A) |8 p 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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; \- X6 ?" r* p5 K# K: T/ Q/ p9 h 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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/ u2 b# M4 Y( \( Z, m- { 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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X# ?8 S- E( Q5 Z, ~6 I 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”。3 s! {; p5 w; r$ p1 ]' S% ]3 Z
; C2 p. N% Z0 W0 Q- KChunks, y5 n$ f( m; }
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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。
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图1-2 chunk的三元组 W8 y2 ^2 T+ h4 i" U
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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。% {& c, l u( y( L# @/ L: N9 P' a
; ~ x+ P! L F 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。
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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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( B+ o0 F- l2 Q 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。 ? c2 G! j" Z
1 L. b! @; S* N 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。; \: `) O4 U1 X* n
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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。. Z5 N2 T p; l( w: _6 F/ @- A
4 i, K7 P+ R+ k: g% pReplica set, U6 R3 X+ G5 ~# j
9 [" m) h, ^0 y 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。- x1 l& A; v& s" K$ K0 f0 v
. r7 J ~* G' S% D' y 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。
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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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9 g" S( D/ L8 _1 T% x6 w6 v# V 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。
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' A/ V" |' W* u2 G- s3 d3 Y9 OConfig Server; V! d; M4 @" }* P7 L
5 j" L5 m, e: N. e# Z+ w, i 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。5 Q* U6 z8 K7 C+ d2 ?0 Y
: u5 g9 g. i$ E: @ 每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
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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。+ F5 A6 \% @$ A8 k" \
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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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' Q- F) N2 A, y8 Z& A# P2 Y 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。, ?3 U }/ S$ K I0 O, S
8 r o; ~) [6 R. xMongos
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5 k+ ?8 `% c6 ~0 V$ W9 W- Q0 A1 h 用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
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& A. ]- @& o% @+ f$ v1 @! v- p 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。7 S6 I9 _- w/ B& z5 p
- }& @; R% R! c5 g) ?; ` 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。& k3 j g+ ~5 t* J; s
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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。9 K6 Z+ e" Y8 e, U9 s
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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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2 b! M* d, n8 a" M[0] Architectural Overview
3 A% }8 F) `: I9 B8 B" Dhttp://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction' s& i$ r* m Y4 T3 T
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