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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。. X4 h) N) f7 M$ s0 e
" J/ R2 L- A0 b3 x, Z: Y3 l
    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?
# ^6 l1 t* W8 B! B: A; w
) 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。
; {7 o. u$ `$ L4 A9 x1 w9 g3 J/ A: N8 Q% o
2 k# l5 Z  U+ p1 E$ u$ S3 I( M
! _$ e! `. p4 \+ r1 s9 B
图1-1 MongoDB架构图

4 p* v( u8 b' r+ K( n6 ~3 b! P0 O* q8 ?5 v0 L
    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
7 g2 F' ]. b& u. E3 o( @6 z8 H6 |
* 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- `
( u3 x  w! V. S5 N: r% S) T0 m% _
    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
  c2 W; s& _) G; ]9 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。
  o+ T3 q, G& K: K  @2 A9 K  ]9 i
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
  H: ?1 F1 p/ F% f% D
Shard keys
$ X: w% a. P( l' S5 \        $ L6 s- U2 C- v( K
    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。
. y/ ?$ X8 G' L; c8 I; F
' 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"
# G4 ~( ?$ y4 b% b6 G     }. R6 h+ ~; `# S% G. ]- u1 {5 C7 P
   ]
+ 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
3 `- l0 {3 [# m$ `# U, J
    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。
- q" z7 b( E! K7 Z$ a8 B, g7 y  X; o  k, V8 c% T, F
    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。
6 ~( P* I, j. k, q' C5 L1 |- ~, X/ T/ R
    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。
6 `% t6 f( C' O0 |8 e4 j" G2 i. m+ z9 V1 B1 n3 Z7 Z. |
    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
" _+ l8 e, M! z+ ^2 i3 [
    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
# s2 L+ U1 R( n- j" M
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
* M# M7 b5 d8 U

) 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。
* J& e" H  [6 v: t/ D; U7 b7 x, @+ @+ ?5 G0 y
    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。
/ c2 T2 w7 r7 G
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。
1 P: _+ n1 S; \* l+ l
) 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。
, Q) X" |- |, \1 u' J9 d% C% n3 a0 {% x, i! i6 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。5 K9 u9 F3 [4 t" |* H8 X
# x3 p7 K; `3 y
    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。
4 ]4 Y$ k* D- ]
- t) n; ?3 X2 I, e6 c8 W$ J' y  Y  }8 vReplica set
5 G2 C9 y4 D0 q2 l2 i: x% h        
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
* {( Z# m* `; d2 X7 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。
* r6 _6 B4 {/ W& n0 ]
; 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。
; o( k: G. p9 t: k; c2 b2 J6 r0 W& [1 s/ b6 y0 t
    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
# x! S7 @! C" t9 T# u, H        9 e$ z, r: x- {% F% n9 [
    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。
: Y8 a+ ~# e/ ~& N, C5 E3 I  q$ R% ]* f$ c
    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
: A) j' c% o3 E* `; h! u
    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。
3 k' f8 ]0 B. [- b/ {0 [3 G* _- Q  z( J. r
    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。
, t4 ]% r) {& O5 t1 U: ?3 v/ U2 c% u8 u$ m2 \: n6 F
    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
& b; [- Y+ @1 z, e( ^$ l6 A( B
Mongos
5 ?. \% q& _* q+ S: H
: 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。
7 O* i6 p  t, {+ I8 A/ G* ?* ^; p& h! ^9 }0 o7 @& t- U
    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。
. Y5 a7 m  V' B! Y$ l. W; W" A1 l5 ], l! P" o
    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
4 v. K" A8 t2 t2 W
    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 [
' \% V  Y; x5 k" d. g! d; G

' M- Y; R1 g1 A% MReference,
1 l0 J' D6 S# g& O$ E# u6 F, C5 J2 V* t% v  @
[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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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 ; i3 i( K$ D' V7 t; V
3 R5 {1 H; V7 e: o

$ h& P& l, p* u/ V: R3 d" e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 5 s; L) y' ~* `
您是和邓侃一起写文章的盛楠么?

9 i+ V) |. L' S! Z8 I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 9 F) u+ Y) L; h5 Z6 g! N3 ~- k, \
是我啊。。。这都能被认出来。。。

" R5 L# h& t2 S; l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
) P* z$ Q; Q( {% w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~
! o: m7 Y% m- L1 S) z
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
    ; i7 x/ f3 g9 X1 a  v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 ...

    2 F2 @* h8 S1 W$ z. k1 R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
    ; c* j" m; \/ l5 k欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。

    - Z" F8 d9 a6 S2 i0 D3 p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。5 }7 x# }+ M$ a$ f
    % l% @. Z3 C5 y+ M

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。( R6 h/ c9 _9 Y& F2 Z4 D

    , Y/ h. `, u" M" H0 Q7 M# ?中文看得真累,大部分还是英文术语。
    * a2 |0 J+ E, ^( [( D! O
      J( D  b4 k4 O$ n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。( r! W5 m. M) j. ^& {
    2 ^' ]  S8 y& _1 [
    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 * s2 Z1 n! ~) b1 [9 \% F
    我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。" J' V; D" e( u/ l; p

    ( I  _4 l* J6 t3 f ...
    * n+ |9 r+ L) ?  O# d3 a
    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 0 J+ O0 C. b" g$ n
    谢谢。0 D" W( k, k( x. r( |0 Q3 a3 b

    * u% ?% u) f( J% n3 D中文看得真累,大部分还是英文术语。
    ; V( Y( b: o* t6 @9 l2 Z& o* v
    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
    ) K- _) T$ z! z是我啊。。。这都能被认出来。。。
    & ~" |& P- k# H7 W* D0 {
    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
    % x. b% `* X# s4 x3 L+ G) L& f是邓嫂么?
    # V9 z' C; [# A
    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
    " j* |0 y6 _% {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 ...
    7 C0 z6 V( I- M, _7 m& _! V
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    * b" X  e2 {. j7 O/ e4 O) F8 Q' d/ _
    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。1 e1 g! s8 X+ i! x
    * t4 M6 o! A4 S  S6 d$ {) L+ H: n) f
    http://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
    $ ]( d' R/ B1 g- X8 g* \% c太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    5 a% |5 X7 w) o; _7 W$ H, l
    ( U' S2 V  M' }, i( w3 T) _2 c现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...
    # b! V1 D! J# H( |5 a- u8 W
    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 # a, K5 Y* o3 l  C$ `
    现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈

    ! Q! Y" g" _8 E  h: J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。
    2 e3 t+ D5 s( Y" L5 N7 P2 t. s1 S) g
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    6 @, W0 `" t% E8 D. q6 S$ A8 P( I" w6 |' p
  • 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
    * d" V1 s3 m% ]. H" Z, r2 d# ~' `5 R有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作

    # l1 y9 i5 o- {: ]+ |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
    1 R% n6 n: k+ m- J& f3 L) T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。6 V7 g* V. F# e2 X/ g! [
    4 w, a" \6 g4 Q% q6 f6 h5 o
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

    ( W& c. s" j. Z6 {4 Q% P好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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