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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。
) Z+ C4 s4 g, ?0 J2 m0 u1 w# ?1 ^  }5 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?
- j  k3 ^7 N5 q1 s. n. `0 n1 j6 i4 J6 ~2 j8 v; ^6 L# x& i
    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。: h& C5 ?, b7 y: ?1 S
0 n# x: B* R; }' G. d- K
' L6 M# y/ e* c

" g3 V0 S$ {# g  M! Q图1-1 MongoDB架构图

8 F; M; ]  S) ?" U: {9 D
: ]) t2 ~8 T; r6 W/ I    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)。- N- L% ~% O& p. b+ q& q

; b% `8 t0 s" F5 FShards& z$ y. ]  |2 j7 J
: r+ ^9 ^7 K( i% ^
    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。; \/ Q2 f) h  w* t6 ]6 T9 ^" A
3 I) Z. h# w/ ?8 l& F
    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" P5 g3 h) R5 L1 t
1 o" k9 p" ]+ R  k
    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。3 {% ?- H8 b; Y: L- Z& ^
9 M$ o% U8 D1 Z# M3 Q. B- W4 C* x( R
    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。$ c6 l, ~8 k7 f  C% E$ I& o

6 z; K* s0 N3 f5 x# t9 Z! ?( lShard keys
# P8 u2 K( u7 e7 c, g        6 n. a% Z0 H3 w- o
    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。
+ w0 [9 P2 J2 G+ V' h% a* O7 ]- F  V" K/ ~5 p7 Y$ q' z
    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,4 s( f  q+ m  Y0 h
: t* u+ h1 ^" H( ~
{
8 j5 @# l. `& f8 {. d+ v; V# y  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",
9 f6 a0 V4 e& W4 E- I! H  "Type": "CD",
: F/ p" k8 `4 J) ?  "Author": "Nirvana",( M$ ~' B4 X1 j$ m5 I7 v2 p* z
  "Title": "Nevermind",8 O1 @0 ^8 H& X- O3 A8 s; ^9 u
  "Genre": "Grunge"," X) N/ U$ E# q" t0 V# T
   "Releasedate": "1991.09.24",6 J1 g. N+ n  c' H' ^" `) [- J
   "Tracklist": [
4 \* ]# Q1 F! j. s2 |     {. W7 t; z4 @, @
        "Track" : "1",1 `$ W" e  J7 K
        "Title" : "Smells like teen spirit",& ?+ j8 z4 _, Y
        "Length" : "5:02"- E/ D9 r+ u& j1 |
     },
# _& ~' P6 U. M4 X0 Y) W6 a1 h     {7 d0 k% C+ C5 c( s
        "Track" : "2",! p3 F1 ]3 M8 J+ ~) ]* h! M! B! n
        "Title" : "In Bloom",0 C" y) |5 l: p6 p
        "Length" : "4:15"
: b2 l# S. h) [6 ^: T" ?     }
& J- |& @, L4 \! N" [   ]7 o& h2 u  m+ U: U& [
}
* t! k- w; o1 r3 e! {! ~
& D' C, }6 b+ j5 i0 E6 A, M{
( g$ l. g& \- V& G! ^' t  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",
& c, t/ p" Z* O3 n4 w: p0 ]/ r4 F' t0 X  "Type": "Book",
2 F2 k7 O5 p5 j6 P' X. n  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",5 a" _7 T! t$ t7 O$ ^
  "Publisher": "Apress",0 e# r* A/ @( c8 u' V7 ~$ j) k
  "Author": " Eelco Plugge",* D! ?: ~0 l/ x! Z4 i' P
  "Releasedate": "2011.06.09"
( m$ c% j, n/ Q}
" q( \6 }. J2 F
, K$ _! @* {1 N0 S- @% q6 w+ a    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。  F$ E1 J) b( S" A4 \
" T( m) L6 Z: S- \0 B
    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。
8 w5 \0 ?' k  ]2 l
! E1 ]  T# r# \9 V    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。
8 b; i. w: W3 J  }' \* A/ [$ {- F7 i: ?9 v
    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。) Y& O' h+ O3 Q1 ^
+ Q6 }2 q! Q' E; t4 x3 M
    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”。
- }9 q+ C' K! F1 W7 _
& Y* n! o0 i8 d: B4 l# o4 s3 ^0 JChunks! ^, P% I) n: _3 H
        
5 j1 f$ U* a5 {/ E& @    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。0 u5 Z; y, u* [! y

1 ]! p0 M  H3 |$ @3 Z9 W$ p
. y1 \) _* W& m/ n" w$ c, P# c2 e
图1-2 chunk的三元组

/ M$ Q  S6 J6 b4 s2 B8 h5 k8 t
: h* o$ s* V) N6 J' F; L5 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。/ d2 ?# ^& e0 @  q9 K' n/ h9 S

7 p. J4 G) }4 n' 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。+ ]$ L4 a' {. a" R: |4 y
7 [: v' G; z9 W+ P0 V; |3 E; w* e
    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。/ f% i# l* p; P3 e- P. G& n) r6 J

9 z2 q; T" _! h: C- S7 B    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。0 D- j6 G: \$ A* s/ _0 ]+ J( D
* ^" v- s/ A: `! f6 w
    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。
* p6 W% S+ V- t4 ~. d! [
& y) P: q% {) p8 S    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。
1 [! r0 @& L4 ]4 @1 g
6 N4 f$ n4 U7 ^# kReplica set
8 a2 s  S, }6 R: f3 k        ' @2 b7 p1 o% {) [% I& w9 G% t& o
    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。
) W! z4 R! l2 @4 M% Z0 z' W' L4 Q8 I3 k' ^0 U
    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。; Y$ n- G7 Z4 S( [4 G

  t+ U( I3 [/ ?! q7 Y" a+ C5 }) I    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。
: Q0 ]; E; Y1 g$ ~2 I
7 Z5 ^/ |- c- m5 C    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。
: ?- x$ `" i9 w  ~0 O* ]' ]. c9 t, \$ R- S8 ~3 v7 J" I
Config Server
8 @" H, f! n2 p+ E; b        
" m* j3 c' H; o" I! K9 ^0 D    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' m& N9 O8 n" O. o
- `6 G; |# Z/ N
    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
9 F! m0 D5 j( v2 `( H4 a% Q8 d9 Q  h. T1 B( R
    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 P7 f2 `( A$ U: T' p6 L- U4 t8 D' q  U2 a
    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。+ X  h9 S& ?# ]2 i' E" _4 D

7 ?) h- b1 l, x3 }. a    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。5 N& R: M: e4 K. {
8 }0 V0 I5 Y3 [. [+ S# @: D
Mongos
) E, @* F3 L7 h! R5 r# S
! y4 h0 o) E/ I    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
( p: a9 a  {" R
1 Y7 Y% X: R( r0 t    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。8 P3 q# [- b! Y% f% r9 d3 l9 t9 e

7 o: t7 J0 w( f6 q9 L0 {    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。
2 L7 L/ ~3 T) c% c9 G2 P* _  o  n/ o0 y9 L# A8 h( G
    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。! n9 b6 w) e+ f3 `8 `

# o5 E: z" _, I# w" c9 k4 a    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。
. k( A" [& _+ V4 C6 j2 `: d7 \0 y: V. K/ s  W; K! v) t
1 Q9 T$ g3 g5 J7 V- t
Reference,
; z# J; a8 U; O% ^$ A" L7 R. R$ b# \
[0] Architectural Overview- m" ?3 u- @, L" i! A7 z
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction; F4 z5 j# K# h9 m& A  C6 O3 j

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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 9 c7 N) T. n1 G7 ?8 ]( d1 [
$ U3 _0 c' S. E5 b% l

$ |3 S0 j  m& y* y8 T% S0 h! A( ~' d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 1 z, e% i; b3 I% G, P& W7 h
您是和邓侃一起写文章的盛楠么?
$ U+ }1 Y- O9 P& n+ `: s
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
+ t1 }/ y! [+ T5 N. Y% Y" |是我啊。。。这都能被认出来。。。
) T% c( o# M! _2 s( e* `+ g. G( {4 h
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
& q5 D# B3 p3 f8 T/ t! Y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" _+ U2 s% {7 a# |5 u2 K* i+ y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 - F* i4 u7 l5 K( z1 W) u8 ^4 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 ...
    " y) e8 E1 C7 X5 u2 n
    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 ! E, \+ R7 N) y; K: v/ J
    欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
    # r# D+ \* C' K
    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。
    # {$ e. N3 Z  q+ Z2 F; k. C# ~2 Q7 G& @  ^1 T, |4 i! R2 e

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。
    , @9 w- ]- b3 }, i# Q& G" e- l1 j9 R5 _
    中文看得真累,大部分还是英文术语。# o. Y, n2 U- N" {

    9 B# ?# p5 v0 G2 i5 m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。1 {+ b# _1 I/ F6 J( Q. y

    ; r( H( E8 K: v$ D, Q/ U3 {# r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
    , D' X+ s2 S  [& V! Z4 U9 s我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
    6 ^$ b; X* }, R1 X7 E' p  ?# T2 ]6 y7 z( G3 }7 _- }
    ...

    ) m: ]# H' ~8 Q4 f. r: cmongoDB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 5 \( g3 Q) r7 o4 [
    谢谢。3 w  R. T% K6 b  }/ Z4 |9 M9 D- O
    4 e) _& j2 ^* F0 H& a
    中文看得真累,大部分还是英文术语。

    6 ?- l+ k% N; z3 @" [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
    ! `! z& X& F! ^" b4 I是我啊。。。这都能被认出来。。。
    8 R8 z8 a, ?! V3 g4 t# N
    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 " T& T; P( {1 Q4 _5 B0 S
    是邓嫂么?
    0 G" i% C9 A! L) N
    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
    + Q+ W& D9 q, A$ t' 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 ...
    5 ?; \; H) r! M2 C- G+ h0 j* t
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。, T! @3 ^2 V# |

    ; F% T- w5 W5 {9 \0 X  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。
    ' L8 K, V$ @3 n$ z8 x: E1 P4 g( i( y# C* N2 N4 r7 V% K5 ~- t
    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
    ( q$ n" h0 F5 {3 p, C! R% i太好了,期待中,希望都带上英文reference。; z% Y1 Y) y5 x9 I# g3 I
    7 X' w; |# g1 ^/ |4 {. Y0 Q
    现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...
    ! L, E' H: Y) b- i- E( f4 E
    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 ' o8 e6 M) J( s5 I0 a
    现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
    ( M- j" S1 N/ ?+ H* E5 R
    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。
    * t: z1 {8 L+ V3 N) ?5 j# E# `5 B$ D7 O6 c9 x! r" {6 h
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    ' Y2 @: `/ w4 h- W" j! [, C1 N6 B* c- E* P6 C
  • 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
      Z! h: H2 e3 Y有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作

    8 D1 Y8 h4 P' Y- y: 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 5 h7 z0 V& H5 U, f- l" 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。
    , l! V+ e2 \8 p6 `' _9 T+ O: L2 ?
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    " i: I" v0 i' w% `+ @. J6 [) p
    好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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