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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。
( X1 A9 {6 T. d8 @0 _2 {3 j$ M6 w4 a! Z0 O5 D( i
    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
) V: d+ H4 q- E, c6 _$ S: {' R8 f
    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。
' b. o+ b% R0 M3 |3 y5 u- N
, Z* r, W( A/ I" m' g" X/ X; J( z
- J+ S6 o" p( w" D: X

+ 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
" ]9 V  C1 T2 z: b
Shards
5 J8 `) S! ]( P5 w' E- U
/ @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)。
* Z+ \0 C" I' n
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
$ }$ g  F$ V3 F# q4 G
    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 ~
5 W& R3 u- \% @) ~$ ]
Shard keys, b) X6 U$ a8 F+ \! M. F! z! e
        , n) C; H( [3 M
    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
     }9 F2 v& Z5 ]  R3 T& F  s, l
   ]$ X- m# B/ A9 B7 u% d% M
}, 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。
' R) d4 ~9 R0 ~9 R
! 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
2 B) r3 J# a" K& b! c- x7 ^
    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 x7 G- _6 y; o4 a% [; t5 {
: 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”。
8 R' E+ m" x) e7 j+ I/ V
; V, c. h. G1 D- S8 h6 W/ b, TChunks
& Y7 _7 q6 X" v" Z+ {4 W0 N, a' M        
# 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。
3 f0 @  R/ X5 Z6 p7 K$ ]# M; D6 K
6 Q. s" O3 i0 x/ d

+ 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
% _0 y8 s+ |2 ^( z- ~
    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
' k, n2 V  m3 j. ~5 ?
    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。
& J, \* d6 z3 ]9 Q$ d& K+ A7 [
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 `
        7 Y* ?/ n0 N) E1 H
    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。
. `! y( b! T2 C( I  g- ]5 f& {8 G5 O8 L1 }
    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。
; P  X$ C. H; q' h" ~
, 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
# |% d% b% v8 E& ?" ]% l- ]( G4 ~
    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。
# m5 T( F- B( _0 h' W$ L' o& g, M" ^3 I
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。
: v8 w2 |# g8 O% e6 b+ p  D% H/ N  \: H( _4 O" e
    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
# e+ E3 ?! j% N  s0 s
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。
5 e" e& A$ \+ X" m" E
  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。
; O0 G3 x. U9 @& Z) q8 ?4 K+ V: |- l  D6 {
Mongos- ]! w* [- |9 y/ S. G! b* P  O% Z* P
9 g7 c% A% S3 `; `; g
    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
% r/ w9 D: Q* ~5 k: S" ]% X6 P7 ~" R/ s; Q  L  D& I
    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
' p& b8 z' u2 n% N" k' o. E: ~4 m
    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。
; K6 N4 T9 s6 D7 L" q; S
- 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
4 g1 b- v' ^1 v3 g: T% |3 z/ o

( A) J7 h4 [9 a9 E1 DReference,
! j' ]1 E, V7 P
. [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

评分

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
) g9 B3 u- L4 M5 S  u6 i. O) w) u8 r( ^/ ]

0 ^2 H( t5 {8 c) |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
( k# F* x/ k# |6 G, y您是和邓侃一起写文章的盛楠么?
3 I: n# P) _% v- r; I4 m
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
2 o3 V4 b# b% |6 t$ {是我啊。。。这都能被认出来。。。

! @  Y3 l, s: G  _" ~2 o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 % e6 h& l5 {  s" r$ r/ G
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~
# I4 _% C, U( n0 W, ], L; A
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 % {9 U( l& q% w7 o
    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 ...
    ; n6 X2 t1 [) m& [
    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 " P7 r- `, y0 A2 R5 l
    欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。

    / C/ V- J5 S) q- m: B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。
    ' P8 s9 i- ]# a. b( b
    , F  r* B* b/ d

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。8 _9 a0 a4 [. Q+ M
    ( u" U, [& v! S& _8 U8 D
    中文看得真累,大部分还是英文术语。6 G3 S" m5 k; ~6 T( U  V. W6 m

    ' O- I" h$ k/ n- q" H- |% w6 d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。
    7 W2 s5 P7 Z% k( o8 _* e! \0 V/ h( z5 x% `# |! j. I
    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
    ' b; L/ p$ K6 M9 A7 o我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
    . g7 B7 i% Z1 C2 X/ D5 b. A: C
    ...

    ( v2 T$ m# g( E# ?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 7 T  I- {" r& a9 G1 @2 S
    谢谢。
    ! V6 x0 R, C( }4 O
    ( K" @2 [, [0 O& A中文看得真累,大部分还是英文术语。
    . F3 p+ R" O0 \* i9 Z
    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
    8 O3 v/ @( Y8 c8 m; n- y: ]4 k6 a, O是我啊。。。这都能被认出来。。。

    " \: c4 a) d1 t3 g! K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 / p" L7 a( J- S8 v
    是邓嫂么?

    3 ^9 Y9 C2 t$ ~0 S  m" z& c! e6 K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
    3 G- S% ~' K' D8 P9 u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 ...

    ; ?; K) a1 ~2 W$ A% f太好了,期待中,希望都带上英文reference。6 C6 y% b6 q% n/ I9 T
    ' Q4 q7 }: C3 \. u. @
    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。7 s4 g& f# B( O1 j, F/ g

    9 Q, x  g5 S' R/ Xhttp://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 2 _0 d2 d, T* w( [
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。! n8 Z/ K+ w) _) ?$ j+ a3 ^6 Z
    . c$ Z9 u! ]0 x  r4 F, G4 L
    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" @+ D( k3 ~5 q1 x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
    , }" N- s9 w( t. y! Q" c& a现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
    2 p; `5 z0 V5 N2 Q4 a
    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。8 x, g3 P1 J/ u( U- l

    - \* b! ~8 m. ?( Q3 Ahttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL% g. U+ m9 l" b# G. w7 @

    , g; S, i; }$ \9 m) R% x! y8 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
    7 i9 P$ N$ }  H8 I- ^7 M7 X有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作
    ) ^0 e$ z5 U# k4 O  M8 t, P
    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 # Y& q# ?1 q, \) n& O/ p/ V7 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。( e. f1 A9 \" q- z- a4 ~& Z7 P

    # o' G% s* N" |5 {0 t; t" ?http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

    * B( K( i) y* T  v  ]好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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