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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。  ~+ {  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

5 C1 e% s" B3 h- V" ~. H9 m
  a9 x% {% ]/ p
& l" _( h, z9 a, s! R# N3 ]
图1-1 MongoDB架构图

* x$ y% E+ n1 b* c: P1 i
/ 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
( D: c$ f0 y+ p' Z, N9 K
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。
! l& [  H: B' n. [& {' y" n5 {: K) I
    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。
% g6 V# e, j2 k- Z" k, T# r- t/ A9 ?) I8 d5 _3 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。
7 f0 Y4 b5 o. U9 Z/ O7 Y3 N" j4 @5 ?2 ?6 S) P3 p4 v) y6 T% o) m/ T
Shard keys
( ?4 r9 J, g, H9 h        - |* j0 R! b; V+ z  B/ \
    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。
' a6 c2 V" D5 B
) 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
     }
1 a4 D/ d4 M* K' [* p5 J/ z' i' R   ]
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"
. u: ]9 H( b6 e' j# K- o3 [6 B}7 N* T5 H+ Y$ m6 \& F7 j

+ {" 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。
' B! M4 J6 {  A# D+ @. j. D0 H6 S0 o3 A8 z  u+ F8 W5 ?8 p( e5 `
    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。
3 w$ `/ }* X4 i6 l# K  \+ I: m
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。
" E1 B, }7 |' G! M
- 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。
6 Q# P2 |- s& }2 W  I; I
/ 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”。
" g6 K- C7 Q* Q3 C9 M0 `1 h+ y5 l7 D+ k" J3 y) n2 }* R
Chunks) d$ o, M+ B* M7 }$ I
        8 }; U# Y( @! S) S! Q
    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
0 S5 M4 d% O- W; f, G+ c% N

8 H  U* h8 m! ~图1-2 chunk的三元组

+ T, _4 W) N1 T9 o* T2 e2 Q2 ?: \$ Y
    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。
* h, |7 B2 ?9 _/ k
( 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。
- I# E- ]0 B$ J! s
( 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。
2 |% c3 q- w6 w* ]* G
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
3 Z1 D* g. O3 |6 K: ?
    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& ]
# F! {9 {% B/ h3 H
Replica set
6 V6 N# F: j$ J6 _' i0 s+ L7 L: h& |          c1 h$ P5 H% d; k7 p3 C0 l, L* 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。
0 |% y& ?! G% ^# w8 r) ?; W0 X. C5 P; i$ w: ]! R3 y& I+ m2 t
    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。
" H# B4 h' m9 U% t
- }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- }
  X; k$ H7 |4 T( x0 A# u
Config Server
& p+ p# @; ^: R        
. 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。
( ~& Q- I  ^# l' J8 W& _, w- M8 I: l1 ~5 ?0 u/ 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。
1 S9 O' q. g2 i6 n
& Y9 K4 R9 f' m9 E& ~Mongos' F0 @% h7 j: ^) L$ x  X/ C: d0 ^5 V
: v3 l" e' j9 ^& U( f
    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
* J+ A0 Q, `. }- x+ t
    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。
) P5 {' e% y5 {4 P3 ?, v1 R5 [  C' ]3 b" t
    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。
6 K0 C& c; N4 B. r( N
  {3 @  j" `+ u* A  O9 L, |+ Q1 t, |
Reference,
, `/ F: \- d" _' Y' G% y- e6 Z" g9 F
[0] Architectural Overview: X7 k4 G* t! ?5 ]$ Z
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
7 S4 E' q+ z1 ~3 L1 T

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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
# O$ B+ X. s% Q- E/ l, j6 d
1 c- ]8 q8 S* @/ T/ _* u/ q* O  \2 G. L6 f4 B1 B, V
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 4 _% K) R- b- y: O2 {: J  ^
您是和邓侃一起写文章的盛楠么?

4 q/ ]! R9 G( `# d5 a: L# i( z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 & ?+ I/ F- d; |3 ~' G/ L' P- _
是我啊。。。这都能被认出来。。。

1 `% P4 N: |- m, a. _0 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 1 J* D; Z5 k# r: w0 B$ _* K8 G2 U0 P
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~

' ^9 c0 h  e+ F- m! r2 _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 3 b2 O' Q. v2 `% A- u, b- W
    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 ...

    1 z7 x" I7 N2 i" v& A3 f' @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 ) [' Y+ @6 q! _
    欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
    8 {0 t+ F* z1 ?' w6 m! H; R
    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。7 }% d; L/ U  ^; U0 U! p

    5 C3 Z/ U3 A, t: [

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。, U1 J* C" v3 o/ e  K0 a* o2 F2 p
    : F1 M+ a& v/ C- `+ [" H
    中文看得真累,大部分还是英文术语。
    ( e/ w& ^0 m! ]1 g0 o" p3 Q
    ; M7 I  r4 v4 [' J' [' v0 o# W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。( S) B2 v1 d. n( _5 ^2 N/ O* y
    % K/ I* m" ^5 q) Q, u$ ?
    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
    0 V4 h# l0 s/ f6 h我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
    * x$ |" [* ^. ]2 W3 u9 |# p
    ( _3 N( q  r& C. D ...
    : M, \- i# P8 k2 m! {
    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 2 ^. m2 p: ?$ E: t0 Q2 w* y& n
    谢谢。
    ; c2 R& f5 C" X5 u& Q0 a
    : b' ?7 D& ?8 W5 X1 ^# a+ a) j, H中文看得真累,大部分还是英文术语。
    7 @) j( S" M. l' g
    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 - \: W) L' F4 W
    是我啊。。。这都能被认出来。。。
    6 e. ]. X4 V7 t0 @" S+ Y/ C' c/ C" I
    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 2 J9 w7 I% z+ z6 H7 z& u, ?$ e
    是邓嫂么?

    . @# {# k% \. e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 ) \! x! X7 D8 M) @8 t/ O
    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 ...

    , b9 {- C. w1 z, C+ I太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    ) S. E; e$ j: F/ I! z: ^
    ; N9 Q* |3 \: C; X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。2 A4 m% c3 ^& b3 L  c

    , j: }/ c7 a/ a2 j& U# b7 phttp://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 3 C. |$ {% Z, u
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。. j* V0 `) o8 U* c
    9 X# h6 A* u1 R; g7 [- L2 Y; P6 H
    现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...
    5 h- }5 B: L# J+ ]8 ]) B5 r
    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 3 m1 F1 p9 V% ^8 g  f9 H
    现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
    : l( Z6 r' `3 F7 h2 S: k. N' U
    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。0 o, B3 u* _4 w* M. v

    " }9 H# Z0 w6 N( f4 o- Ghttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    # y/ _9 ^! H0 k5 x
    2 J# A/ I  B/ d; {& ]! 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 6 y7 `& a. W+ x) Z: ]
    有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作

    ) F& g7 O: G; D, h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 # b& T6 k  P1 |
    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。
    ; G* a6 z# H' j% V& P+ I- j! J- Q1 H2 L0 Z7 L( o' b1 Y
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

    * C5 w7 H# {+ a0 T- @2 J  }好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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