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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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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 o( P' S; U& F
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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。
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+ i1 K4 M. z" C: D. p- @$ A图1-1 MongoDB架构图 - [1 g3 F% r$ i5 S& L' z
% n' A, O5 f& r; H# u3 f 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)。: j4 ~; ~, b6 ^3 m& h/ f W# w
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Shards
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/ @9 h6 ^! P- V( G$ n 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。% P6 D5 D G ]$ E" J* J( t
6 ^/ @3 }) U0 i; d+ j! u. ^6 J 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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9 m; _ }8 n6 K8 m. v 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。 b' V4 R+ R8 Q2 m, h. Z4 L
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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。- U( [: P$ I# P( B# F1 ~
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Shard keys, b) X6 U$ a8 F+ \! M. F! z! e
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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。, y0 ]4 k+ U) Y+ `* B! Y
, c# c5 D- Y+ K% r1 | 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,* g" {1 j" B8 Y
- J! [/ ?5 f- {( `# [- l9 w
{
+ R( S& v7 v8 f! p "ISBN": "987-30-3652-5130-82",; U- g q- v1 A0 M
"Type": "CD"," z2 d S: L4 \7 d; b
"Author": "Nirvana",
4 m6 B, ~& [# A% W, z/ W9 Z6 K "Title": "Nevermind",+ O+ S- R# I' D
"Genre": "Grunge",
( v6 a" Z+ K9 b5 f5 N "Releasedate": "1991.09.24",
1 n& j' z4 R4 Z/ v "Tracklist": [7 X+ r( C8 d5 j, A- t
{
0 L+ h4 C+ G( o "Track" : "1",3 o$ M5 G+ {8 ^. E8 @2 m+ o6 \' H
"Title" : "Smells like teen spirit",# u" \/ S* j0 r# o# L
"Length" : "5:02") e- s5 l) K. r* ^6 X! ]6 N
},
0 M- R z! {! e; K' X; @& d {5 W$ Y: }: E V0 ?0 Q5 R
"Track" : "2",: q0 l$ C* ~$ [: p
"Title" : "In Bloom",
- K% b- P6 g1 f0 R "Length" : "4:15". f! M' l9 w5 f8 F
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}, s Q) h0 `# D5 |, Q" _# L9 x
2 x2 m7 B2 O; M( w8 L( a{' ?+ c+ c k5 H3 }3 {9 N' d) F/ [
"ISBN": "987-1-4302-3051-9",
" i8 y4 S1 V" X "Type": "Book",1 u7 ]% x+ Q1 F' t C8 Y2 a
"Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",+ b; B) {$ T( T3 K
"Publisher": "Apress",
: }- f- o) \& p! B "Author": " Eelco Plugge",8 e z( O: n1 Z) d) Z# e! v- ^7 u
"Releasedate": "2011.06.09"
! p7 A- F; P3 U7 O- g. l: ]} q' H3 g4 e+ ?( _4 f
/ y) |! y; n1 {/ ?6 f 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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! U5 g3 G' w2 E& l0 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。7 u+ B) V0 \9 L( a
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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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: l( S* D4 G( p0 \, ~2 T2 n 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。# D% Q) B! d" c1 S7 `
8 L ]2 B/ h0 X! g 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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# N1 j$ ?# K* {2 u: @1 } 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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+ b1 F! s) p1 L7 g, P& \7 ]图1-2 chunk的三元组 $ y/ [ n9 A7 E4 B/ m
6 @& \! P- R4 W- r2 L* z- q 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。0 E. n) C8 T9 q3 N& f
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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。; N$ t8 i' b$ I/ V& ]" o4 X w
6 z" x( P2 w- p, _ 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。% z+ R) K6 E9 L. R6 E: L* J
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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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5 p% r! q5 V; ^: N4 K+ n7 x9 O4 R 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。0 l* p7 ]) [. C& ~/ ^+ B9 Z
- N: m. I, L L9 z9 ] 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。. L" s& g5 \: a7 M
# p1 c1 r- N% x( q/ }1 A! @Replica set$ t- E7 Y: K2 L- U+ ]. z4 p& [/ A9 `
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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。
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, E2 y/ N. @. F4 u5 k 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。1 O- p7 C6 I3 t- T
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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。
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Config Server/ Y/ X/ k1 D" g, d: c) Q
% w" j: s( G' [7 d( V 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。
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7 X" n' E* Q& a0 r9 C0 ?' y 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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f1 B# C9 l" c4 g6 u- X$ H, 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。' ^2 B7 ?1 T( X+ I! j8 S0 x
* r6 z' j9 x; C+ h+ J0 q, U 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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Mongos- ]! w* [- |9 y/ S. G! b* P O% Z* P
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用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
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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。+ ~$ z8 ~) Q7 ?! o
% L4 Q. A! m& p- p' q" H& h 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。4 I4 c& S! h L8 q& z6 i7 x& A
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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。
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- a7 }! R" i+ M, b: C4 T! o 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。3 ^: ]( p G9 q" w9 J
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( A) J7 h4 [9 a9 E1 DReference,
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. [6 ^/ ^% O# W' v[0] Architectural Overview
2 X+ o7 q! z, _http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction1 N" M4 m3 o% m( [- z) }' j
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