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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。. X4 h) N) f7 M$ s0 e
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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?
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) l _1 N# o% ?, X9 O6 ]0 x 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。
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图1-1 MongoDB架构图
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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)。) h6 |% B/ U6 V' s2 _
9 l( E3 g' t7 [& ~( E* K6 \Shards
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* N+ y- F' c/ K 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。5 [$ Q3 a$ I( u! _) x0 u- o: I- `
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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)。; v+ ] D/ a: ^) |/ @( H
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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。
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5 E5 G" _( `# F 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。( A7 N" T2 E* S, f, q8 l
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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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' E- C' @5 w9 B1 L* P: n 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,: M5 W9 Y! ^8 Q% h% t
: e+ ]& R' V3 h% n7 I2 n; y) B7 s
{ x- V! \+ @9 M. F
"ISBN": "987-30-3652-5130-82",2 G0 ?; T- p6 f0 s$ D
"Type": "CD",
& Y4 _1 v, L8 x% c# Q3 _$ A "Author": "Nirvana",
" _4 O2 b( t; W. R "Title": "Nevermind",
7 R+ ^3 C& k, w9 D* k# D/ S1 Y "Genre": "Grunge",1 T+ V3 d" C0 e8 b7 U+ l! H
"Releasedate": "1991.09.24",
4 A1 J% t& w% P# @( K+ B6 U: s "Tracklist": [
/ Q7 D" \0 \ P0 z/ K0 f9 k( u {
& Q1 ?& d+ q: i8 d# r- v7 c "Track" : "1",2 _/ K0 j) d, X" p% @+ n- I
"Title" : "Smells like teen spirit",
6 O: o5 c) Q3 C/ f: e/ D "Length" : "5:02"
( v3 L' z+ O" H. f( V3 I4 H },9 b+ a: q, p7 y% d: u3 K/ [
{
6 G8 _# \, I7 L "Track" : "2",
+ {- n v' K2 {( J/ q "Title" : "In Bloom",
: b% D0 G6 g9 ^- W "Length" : "4:15"
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+ u2 L# a1 @. L \}: m$ p G8 B# i; h2 n, O, R
1 D; T8 o& E! x* F/ `9 a8 H# E
{( F) C* x9 ~# o0 n6 w0 }
"ISBN": "987-1-4302-3051-9",
2 K* A& t7 ]8 M' w n4 r# A "Type": "Book",
/ W# U3 t# \8 N" f- f+ Q6 f "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",* D% A4 ~$ ^/ j+ K0 q* R
"Publisher": "Apress",* v3 B" c! Q$ g1 f) v1 [
"Author": " Eelco Plugge",
5 s1 B) X h) h$ R, Q "Releasedate": "2011.06.09"5 N& V% V7 p, \9 l) G$ H
}, s& p9 }2 Z$ J( M9 v
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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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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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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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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; g# M: c# G2 Y1 X! b
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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 d, y" F" P, e% f! I9 r
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Chunks9 u4 @0 E7 l" V+ r# R' h
' M3 ?5 f# E7 Z. @6 P" k h. J 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。9 n' M4 A0 B! q8 h7 Q; v
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) X7 L: h. F, G6 {" f; a- M$ C' J图1-2 chunk的三元组 & s- Q1 ^5 _& |+ w/ W/ e9 k
; f7 \- J o4 \+ z2 f9 k3 G 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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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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3 `) T: A, R! A* P1 C: y% x 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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) o8 a/ Y6 W2 o0 L+ Y {: 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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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。5 K9 u9 F3 [4 t" |* H8 X
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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。
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- t) n; ?3 X2 I, e6 c8 W$ J' y Y }8 vReplica set
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9 z1 k0 {# t2 O% ~3 e 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。2 w' A+ E4 F' l @3 p
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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。
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; O/ p- K" `6 X6 n8 T$ N 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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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。, O& F5 v: U( j3 `
3 B+ i6 c6 R7 u3 @5 |Config Server
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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。
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每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。7 A& D" Y+ p1 S) f( U
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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。
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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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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。& {& t0 ^: r9 M0 u0 w
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Mongos
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: r8 i9 F5 Q" ?/ r) I U0 i 用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。. ]3 k7 o3 R0 X
- M+ v! r, [: I' m4 S1 | 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。
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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。$ B) k, i9 o: S8 f* E
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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。! U$ f$ |2 E! f$ C5 [
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' M- Y; R1 g1 A% MReference,
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[0] Architectural Overview8 P1 X& J9 ~) [
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction& l- _+ N! K: }* L+ s# U3 t
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