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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。
- _) s3 }7 l& E) }
7 {* Z5 V% v0 p& \# ~0 P    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?8 w) S9 b3 V# N8 k7 S3 N

; Z6 V  L& \/ t3 S; D7 R0 B, q    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。: m. b# F/ a$ v6 t& K. R1 a
9 L- ^3 m; I4 r+ s. k" Z- \1 w
/ O9 ~' @+ A7 f& J- s6 B: H3 Q

+ C( Z* j9 I1 t* L. T/ ]* C* _( i图1-1 MongoDB架构图

. M, ]6 ?/ q2 v4 Q1 h
  L+ f4 w% u# G! s    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)。
8 o4 W- O7 s  x$ T% K0 ?& P( v/ V1 k5 s' \2 T6 {) e2 K
Shards
$ o( U, w9 @$ d! U) l5 ]- E/ J; m6 D" h8 {
    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。
, n  Q) {$ a( C8 D( B7 [' X. l# p% i. w& C
    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)。
; C" ~  _5 E7 D. e8 ]8 ~
; @4 O1 n- K7 I7 ]    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。" U8 i4 ]4 ]+ g+ O$ G0 R8 ]; o

% L6 G5 z6 H5 ]6 f& k) z( {    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。
" O  C" H9 y. X4 e% G" L! G2 \' v( i" ~+ ]
Shard keys
$ y9 Z9 p- {- a" a- i! a        
' @5 Y! G  ~; E+ e) {    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。4 e1 g1 H0 J2 g- U& q' z/ m

8 r) p* S$ e$ Q6 C& l; o- ^    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,
& d( m& H8 I5 K# O: `7 q
5 @- K' B5 ]8 K( M' u! s{% Z% _- ^$ o" S
  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",2 S! }. Q) l1 f" v2 x/ q
  "Type": "CD",
/ Q/ t. c) F! T3 o7 [9 p& a9 w) }  "Author": "Nirvana",
8 q& y! V2 I" l3 U4 c* Q  "Title": "Nevermind",0 v& b! N* k1 x3 D# f8 U
  "Genre": "Grunge"," l% \6 ^  l6 q
   "Releasedate": "1991.09.24",
* R9 {# ?5 w+ N4 Z, \3 r   "Tracklist": [; a6 Y3 z0 @' P( H9 I
     {; J5 e( w) I" \" ?' i) ]
        "Track" : "1",
/ \% V; v/ G! l        "Title" : "Smells like teen spirit",
9 W4 I$ Q/ M- T: E        "Length" : "5:02"
% [  ]6 Y! D/ i4 X     },
' a% L/ S& W/ v4 l. a& U     {
; @/ T) v" B. t% v6 C        "Track" : "2",
% f& a" C: j7 u8 g3 @! t! g        "Title" : "In Bloom",
0 i0 p1 i# l, `0 c        "Length" : "4:15"
/ H0 K* h% n. T* p6 G2 j8 l     }/ |+ a- w9 G* E7 X( [
   ]& d$ |( ]( {5 j  Z1 j+ |9 ]( ^
}
5 o) o+ W7 |5 D. P6 ~5 M% c/ {/ J+ {8 d
{( o* D& x0 o& v1 T# a, K1 c
  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",
' H0 ]& c" R% T/ j; u/ P  "Type": "Book",
* ?" b3 U4 I7 }& T/ X  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",7 }) }  @) k4 W8 m' G3 G% L
  "Publisher": "Apress",9 L  E; q; j0 T* W3 y
  "Author": " Eelco Plugge",+ \9 {3 f, g9 f. n8 o* j
  "Releasedate": "2011.06.09"2 F, k( o) T. x( z$ b) P* a
}. Q: V" X* G$ |
2 T/ [% g" n7 g3 ~( q0 T$ \
    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。
. e6 G2 j0 o% ^& s9 K# n$ D2 i- g' t4 {  a4 I
    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 m4 J- J& X% D8 J" k' }# C  h$ \/ B
/ {# u  A- C  i1 u! 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。- V! Y' K8 @' x' J% k, K
8 n+ F( x2 q: Q8 _4 g& B% d$ Z. d
    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。2 m3 A+ e# |# U2 o

+ h4 G1 Z/ O+ B% K* @4 C$ \    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”。
& h. g  Y% ~& z: u; e# f: ?" i& r* n* E" a* R2 |- t; Q
Chunks& d8 m1 s" T5 b8 `7 ^+ @
        : ^& `5 u- J2 U( 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。  L3 w! ~4 \+ n0 a1 L) n/ t& l8 |
' ~% V% C! C9 e3 k  [( v9 [
1 O% m* r2 y* K8 @! W5 c
图1-2 chunk的三元组
/ E$ p5 Z; I) m7 X# `; e
# q( g4 {0 W* K
    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。! @6 [9 a* H2 E  J2 E
# S" J) ^7 s7 A" Z5 Q1 i* ?" n/ l- b
    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。8 l& ]4 M7 o- W. U  w
( {$ a: x+ J- b" C
    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。
7 z# x! z7 S2 I6 S2 T! A0 t4 y3 A1 ~1 n" {
    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 @  b+ }% d& y; ?& r# C9 m5 I# k
% N" |! F8 m; U# B( G' e    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。
/ M3 \( C; q- g2 K0 {" a" i8 y- G3 J! G! A- n6 r
    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。6 X- \, a1 H5 I8 ~0 c
2 K4 k+ _7 ^, d0 u" P+ |
Replica set4 J4 h% z! i$ _& o9 a. z" a# A
        . n: H" z2 F8 `5 k1 v
    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* z9 X0 }: u. M

% l- M) F/ p/ @8 s& @    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。
- a! ]4 k9 y5 y/ l9 b4 G9 e7 y
* ~- y7 y* n0 Z* e* J0 X/ G% U0 {    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。
" y& \  `' O( D" N' U0 J4 ]
6 \6 l1 ?$ Q( g  O8 c$ k( @, a% m. 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。# r# r0 P  I( u& ~3 ?9 c

' U/ ]7 n7 v$ G. [1 l$ [8 ^Config Server
, q: p) `) |% E) U( i. Y        
- A/ F4 X3 c: _0 e: R! K" n8 Q    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。6 L; @: |- R' u# K' _
, r: z0 Y4 O5 k% y3 a5 E
    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
+ A3 H! c' l4 t" `# t! N+ [
7 E. M+ ^# z" ~" b+ \( X    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。  L8 y; Q% B: M# k. K
2 Q& ]) [7 R- a: B% e
    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。
0 J3 h# u3 `/ Y% D# N3 R7 A1 T4 t0 N9 I0 [; n8 c0 g  ]6 h7 n& `
    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。
9 T$ ?- N/ r$ q/ D- {  k; O- f' {" m3 i
8 _7 d3 A5 W$ X! \. D  lMongos
/ B, R  o6 [5 f4 I( i3 u. r" H
, k8 C( d; C* K    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
0 O. U! ^* e- ^0 I- f/ I5 u7 e9 @1 v( k2 g$ o% q
    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。& F0 L8 E# P7 p9 Y) W8 ]) T4 H

2 {2 w, M  s: Y5 c* i# c    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。; n; M3 f  \) {& k4 E8 N  A6 o
% o: Y/ c/ Q9 S; W1 g4 ^' w; \% \) y
    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。- i/ u* j+ T! ?
' L( R3 T4 y+ Y9 M
    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 u1 R0 x) Z1 ?8 [3 b: G9 c
$ l5 v$ L% V6 t9 ]  m
0 S  Y4 T  ]# B8 U% }
Reference,8 |& A+ ?3 c  l6 _3 {( P
  C  J. @  e8 }$ I5 U* B! J
[0] Architectural Overview% T! f! A" N5 \
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
/ N. _' r( m' v) O; o5 c

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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 - A8 g7 @  G: s! x8 q/ k7 T

  k/ I# i. g7 W; s
: V7 t$ _7 e+ N1 g$ [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
! `* p3 H2 a' V  W7 u& `( j您是和邓侃一起写文章的盛楠么?

( p& L/ g# a" |9 W: \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 C0 u( r- M- `4 ~是我啊。。。这都能被认出来。。。

* \- l2 ]6 J; u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
) @7 Y* A* S5 {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~

2 o8 @0 ]- y; 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
    ( ]& _: x% l- y" E7 v) U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 ...

    & F$ V9 j0 }" h0 h$ T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
    $ ~7 I7 }; q' V1 z& w) t" @欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。

    # P- r- H: r- F2 A+ t4 g5 |) z* ^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。) f9 C( `) p$ Z: f
    1 e, B) V5 @8 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。, d: r. p& T7 W/ Z1 c; G
    : R! ~" R: B# o" r$ a
    中文看得真累,大部分还是英文术语。
    % X7 A% A2 P! ?. M$ @, r% e  ^( Q4 h' a; u8 G# n6 V4 P
    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。6 y- |5 K; |- i$ t6 r* m+ `  h

    2 Y* j$ X  o, N6 r* t: q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
    1 v8 {! Y" P' Z2 I我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。# Y# f1 {! m4 T! b, B5 {; O8 _
    2 F9 L- ?4 c" U( l
    ...
    1 X4 p" ~9 j/ V2 c1 x" ~$ b
    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 % a/ I5 r' Q% N
    谢谢。
    : y* g6 Q; Z) B. X
    ( R1 W* h' ]( |6 _% m2 C* b中文看得真累,大部分还是英文术语。
    . c$ ^3 ]0 @# R" L0 M' h0 {
    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 3 w$ A# J( J5 k  Q) ^7 S
    是我啊。。。这都能被认出来。。。
    . a3 o) n) e3 e) i& S  V+ E: J" Q9 Q, _
    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 " `7 ~8 @: c5 L" ?, e
    是邓嫂么?
    ! ~+ s: f% G; N9 r" }6 j
    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 . E* _5 W* D. i4 Z( i
    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 ...
    9 R2 F7 H2 C& H  r
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    ( f; R; i+ i: Q" k+ h, {1 \
    : J  l4 n2 V3 v5 @  k0 W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。
    * N* X# S! t+ N. R: k6 Z5 i* c8 Q5 Q; \- i% s) 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
    7 m+ i) o) F4 e9 \6 f' a太好了,期待中,希望都带上英文reference。% w* T' C6 _2 G3 [  U; e" }9 q
    : u9 s! W5 l- j+ c: O& j5 W- v
    现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...

    0 W4 f# ~4 L  p/ n# |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 5 W" d8 d) q! A1 E
    现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
    * v9 M5 v- N# [. f# [# h5 M3 g+ I
    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 ~  c+ f% e+ s3 R2 {, K+ l, F/ f
    " E8 |* ]; ~) Q) ], j: \
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    9 C- F* N0 Q' m' {4 G% r' _: u  _* `) U1 w5 n2 T: `# x. q
  • 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
    $ m5 w. K; Z* i- L# ]有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作
    , l$ Y2 D* a( V6 F8 a
    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
    / I* a& b# 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。
    , g7 C* K/ |( H4 O& b1 I- l
    : E( e8 l- }# x$ U0 ?http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

    % s- a9 T+ h7 x好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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