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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?
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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。: h& C5 ?, b7 y: ?1 S
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" g3 V0 S$ {# g M! Q图1-1 MongoDB架构图
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: ]) 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
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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
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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
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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& ^
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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。$ c6 l, ~8 k7 f C% E$ I& o
6 z; K* s0 N3 f5 x# t9 Z! ?( lShard keys
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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。
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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
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{
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": [
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"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"
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& 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"
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, 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 \
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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。
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! 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。
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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 ^
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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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& 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
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图1-2 chunk的三元组
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: 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
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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
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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。
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& 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。
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6 N4 f$ n4 U7 ^# kReplica set
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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。; 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。
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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。
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Config Server
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" 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
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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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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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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. {
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Mongos
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! 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。
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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。
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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。! 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。
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Reference,
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[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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