设为首页收藏本站

爱吱声

 找回密码
 注册
搜索
查看: 8022|回复: 19
打印 上一主题 下一主题

[信息技术] MongoDB架构概览

[复制链接]

该用户从未签到

跳转到指定楼层
楼主
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。
+ u9 C) P- x' u! L: z7 j
$ B0 o2 ~/ B$ w7 ]; H9 w    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?* Z# ^& G) @) E5 m
3 L& V( I' I& Y! S" g
    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。+ c& o# u/ u- j' K+ Q/ }. D

; M5 Z" m! E8 j: q! s

( g9 H& N5 c6 X7 J, M( i& T- q3 M+ i8 D. A
图1-1 MongoDB架构图

" B# ^% t/ I! H( V/ J
3 s0 j2 i4 `% X# I4 z( \    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)。/ {% Q5 C8 X* I( w

, \: U9 L7 i/ _1 x+ b! |Shards( u6 I; s$ M& k

$ y: k3 s8 @/ g    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。
+ ~3 b! R: i% C) I: X6 t# N: }3 c4 a' L: y, 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)。
) Z; _+ C$ j; I$ K0 ^& l' M/ g3 e2 q1 e
    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。& f, @6 B' N" _0 v8 \

9 C* J) j9 C9 A7 E  T  k    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。
+ |, L' ^* c* }0 n3 u$ ]
3 W+ p2 ]5 d: y8 \Shard keys5 ]* Q: g& K8 J
        0 p2 E, F' k! X! A# r7 H
    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。
( _) H+ A6 E5 z% y1 A6 G& e/ @$ `9 f* s* ^2 v" @% q
    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,& l* X6 m2 U4 V4 S
6 C$ Y9 d8 S- E6 n1 V' f
{
( Q/ I- K- l1 E, r0 d8 F- {  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",8 A7 V) w) u4 c8 y7 v
  "Type": "CD",
; s8 v$ \. a  C: _% x; @# V0 t  "Author": "Nirvana",
4 l5 `0 W. M" s+ T4 E  "Title": "Nevermind",& v( R- y. j- E
  "Genre": "Grunge",
4 C! `/ ^0 `( {) L* ~   "Releasedate": "1991.09.24",' H5 O2 _* A" @! b$ f/ p! S2 S; E
   "Tracklist": [
& E! u5 V1 R) b% d$ T     {& q, b0 u4 b1 X
        "Track" : "1",! b1 b  ~  i6 u) |/ _  [
        "Title" : "Smells like teen spirit",
; {, t  A; X. u; g1 P4 U        "Length" : "5:02", Q7 c6 ]' K: g
     },
* H4 R5 Y( n  R* y     {
2 ?, i: J* I8 s% j        "Track" : "2",
4 k! b% z1 }9 v& Z" z$ @        "Title" : "In Bloom",
% n' A* i8 p. l5 W) C0 ]! {5 a9 k        "Length" : "4:15"- n$ p8 D' p7 U( k
     }
5 _# r: l5 Z0 Z7 l! p+ d   ], L+ r! ^" c/ p8 B9 L- q. t; Y& h
}7 N( ?0 ~  s) U; Y5 ^0 s
6 G8 |6 m1 G! ~
{
/ x1 I% j8 {  l* T5 \" T: J7 ], Y* P0 y5 ?  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",( L* t( S  l0 R+ \' r
  "Type": "Book",* ^5 u2 N" b8 e$ w$ k/ n& f0 g
  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",$ e4 [0 A6 ?& V0 q3 l4 p
  "Publisher": "Apress",$ O6 A7 C/ Z; U0 J- v
  "Author": " Eelco Plugge",5 A1 d& G4 R" V7 ~
  "Releasedate": "2011.06.09"
4 `8 m9 X: R+ ~}( e, _! p. J- y+ P
8 e0 u, _9 w' Z, i( k' W( }; R4 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。
3 k; b8 X! u2 l3 ], l
: D( D" d1 h) n/ P9 A) |8 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。
- m3 Y# ?+ j+ @. \: p
; \- X6 ?" r* p5 K# K: T/ Q/ p9 h    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。
; s/ Y' B6 r6 }! J/ S( b
/ u2 b# M4 Y( \( Z, m- {    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。
( I# R% g* N+ N5 o
  X# ?8 S- E( Q5 Z, ~6 I    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”。3 s! {; p5 w; r$ p1 ]' S% ]3 Z

; C2 p. N% Z0 W0 Q- KChunks, y5 n$ f( m; }
        9 ^( T' \3 P' W- @
    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。
6 {  h: D- Z3 N1 B/ U  L9 T- G' W* D3 ^! \5 e. q+ H  o) F
7 a- J; d% A- ~2 n( V2 H$ J8 G* T
图1-2 chunk的三元组
  W8 y2 ^2 T+ h4 i" U
* M0 e. A2 q* a" ^+ v2 w
    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。% {& c, l  u( y( L# @/ L: N9 P' a

; ~  x+ P! L  F    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。
1 l  R: b  R  q* H. p. b0 ^6 X/ t9 r/ 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。
- k) j3 `. l, T- ]. o
( B+ o0 F- l2 Q    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。  ?  c2 G! j" Z

1 L. b! @; S* 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。; \: `) O4 U1 X* n
8 ^( B6 Z2 l' V. k! ?+ H- e
    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。. Z5 N2 T  p; l( w: _6 F/ @- A

4 i, K7 P+ R+ k: g% pReplica set, U6 R3 X+ G5 ~# j
        
9 [" m) h, ^0 y    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。- x1 l& A; v& s" K$ K0 f0 v

. r7 J  ~* G' S% D' 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。
& i8 ]) \: s# t0 Q! Q' r1 t( g; ], m) ~: e# e9 s
    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。
7 _/ V/ H$ z( i+ D
9 g" S( D/ L8 _1 T% x6 w6 v# V    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。
, \/ c7 y* r$ B6 J% b! K
' A/ V" |' W* u2 G- s3 d3 Y9 OConfig Server; V! d; M4 @" }* P7 L
        
5 j" L5 m, e: N. e# Z+ w, i    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。5 Q* U6 z8 K7 C+ d2 ?0 Y

: u5 g9 g. i$ E: @    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
; \2 K' A5 k( y* w( M& l8 J! F, b# x6 o+ s7 V
    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。+ F5 A6 \% @$ A8 k" \
9 {9 ~4 \  r5 F4 p
    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。
8 X7 f- A: `0 W3 D
' Q- F) N2 A, y8 Z& A# P2 Y    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。, ?3 U  }/ S$ K  I0 O, S

8 r  o; ~) [6 R. xMongos
8 p5 ~# G/ Q- N" _/ F; ~
5 k+ ?8 `% c6 ~0 V$ W9 W- Q0 A1 h    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
/ D0 p% t4 Y$ f8 M, s- J1 p
& A. ]- @& o% @+ f$ v1 @! v- p    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 S6 I9 _- w/ B& z5 p

- }& @; R% R! c5 g) ?; `    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。& k3 j  g+ ~5 t* J; s
) ~' a1 \# I2 _. t, ^: O7 w8 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。9 K6 Z+ e" Y8 e, U9 s
0 T- o9 D9 ^  H! r
    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。
1 K- E# f% T7 E3 [$ t( j( a  S. O  Z; p& l9 T! P, @5 ?" z
9 ?: f+ ?6 O  F. `8 a
Reference,
$ N/ h7 ]8 s2 e1 g/ }; I
2 b! M* d, n8 a" M[0] Architectural Overview
3 A% }8 F) `: I9 B8 B" Dhttp://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction' s& i$ r* m  Y4 T3 T

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

查看全部评分

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
0 ^$ ^+ ?, \3 d$ J. E, J  O6 {& s. Y4 O& t) v/ K; q, J
7 i& L1 g6 O- L9 \* L( g6 F$ ~! A
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
# }9 M) @& `7 Z4 y7 C' e您是和邓侃一起写文章的盛楠么?
  N5 g2 G; @: W: ?8 T& u# X
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
6 h# U/ M9 X! H9 I( w7 N0 l是我啊。。。这都能被认出来。。。

" G0 v7 e  A) \. A' I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 , A. V4 [7 B; f% g; }; d  R
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( V* c# q  T4 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 ' D8 s% S8 E$ `, R1 q, t" i7 n
    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 ...

    3 D4 }4 }6 ^( }- s- E6 `7 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 , u. X# M1 M- G. [8 S) ^+ C. w" y
    欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。

    % X) Q" i1 W( `6 `% 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。
    ! r9 B* R* N3 Z- w. l# G
    * y. T' c) |* Y0 O" C8 r4 |

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。
      {0 ], A/ Q6 V: }3 {+ x2 A+ F, c: o, \( G& U  I% H4 G2 @
    中文看得真累,大部分还是英文术语。
    7 x0 L& \6 H3 @  X5 i0 h; L
      a) C* N6 L  o& }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。4 G5 _7 J* O( a- W4 y( U, g3 d
    - m' n0 X# y+ C  H
    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 + @' p, x! G9 g7 v. [! H
    我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
    + M9 ]& a& x' C5 y0 E! \. q9 _& p3 W4 l
    ...
    4 r8 x8 q- \) J! z  B- p' F) X
    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
    9 P( ]- |3 k, L  P1 C! _2 Q% ?: T谢谢。* }, P( F, {# |+ g# g6 ?4 K3 p6 b
    % Z  g7 g8 G# }0 D
    中文看得真累,大部分还是英文术语。

    5 |. f; i% v/ ^% P- f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 & O( @9 v4 ^3 ^" e' g
    是我啊。。。这都能被认出来。。。
    7 f* s) M  ?( \) O$ W  b
    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 + U) c3 m' S1 j. n. g
    是邓嫂么?
    6 ]. v  ~! p2 d( F7 d
    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( y5 L' L. F' N$ h2 [
    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 ...
    " H  e6 A+ s' \. e- w& P+ s* f3 g
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。) @6 N& ^8 a5 @
    + U5 G9 A( z* C, y3 K
    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。8 O8 Z* N, e7 b% \/ S
    8 ^( K7 y7 N* n; P- k; Q; h: _& 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
    5 j. Q# q, _4 `. c: ~太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    ) `5 M8 J" `( w9 `
    ' @3 ~5 x8 K* B" a5 H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 e$ n0 k! f7 ~2 U! h# t  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
    , _, Q, Y5 K( R现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈

    ; Z: q, g. g" _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。4 M- m! p2 v- Y% a. e" ^

    , Y' D( k" A$ \: Ahttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL% d  m2 |& |$ Z. Y+ |
    . O3 N7 `* j/ ]# v# z
  • 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 + `' m  t" j9 \% y6 t# C: D
    有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作
    % u" `7 B5 ~) U! T" 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
    6 z, @4 N3 J0 h, ]: m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。. O: J' u" [1 y" [6 i

    - o8 q; W  J8 H4 B  F9 ?http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    + [5 v% Q) f; F
    好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

    手机版|小黑屋|Archiver|网站错误报告|爱吱声   

    GMT+8, 2025-11-6 19:55 , Processed in 0.047487 second(s), 21 queries , Gzip On.

    Powered by Discuz! X3.2

    © 2001-2013 Comsenz Inc.

    快速回复 返回顶部 返回列表