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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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: [3 H1 b6 f- t! K/ D+ H1 m 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。
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图1-1 MongoDB架构图 2 B$ p' _8 R! d0 V
# W2 S5 l j7 S ]' T 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)。! [) p% A. P/ M- H
) e$ g1 h' \9 s/ f9 S$ c2 ^3 zShards& l! Y, U: D7 ^1 R, @. c9 }" }
" m4 C$ v' _* J6 Y! F: j 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。; l, t9 ]3 {* f. X1 T+ j$ r
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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)。' n% c+ A8 M: X: T/ p
: T4 x+ {0 ^6 K/ ~, Y- s 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。$ ?( S7 |" R1 Q" R6 s0 h3 b3 U' P
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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。$ {( ]4 u9 [$ E2 A/ C* i! c- d
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Shard keys1 H3 @6 m2 d, {* X, _
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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," j5 v. \5 R# C5 Q4 u4 H
[( c% o& ]: r" \* D
{
x) n" b, _; T1 g% P2 w; ~ "ISBN": "987-30-3652-5130-82",$ O* X0 Q2 P1 V6 @
"Type": "CD",0 m7 \ ^ |# j) v% O! `
"Author": "Nirvana",2 P* y" I7 ]. l6 h3 m3 W2 K
"Title": "Nevermind",
- X" f: P* a2 o5 S "Genre": "Grunge",) v8 g3 ^3 A+ b6 {+ A
"Releasedate": "1991.09.24",
( z& d7 w% l* \7 [1 C "Tracklist": [( V3 W& Q* A4 `+ o0 S
{& |8 V- v1 ? i8 e3 u: z
"Track" : "1",9 J3 z, X" r! {4 v; i; u6 Y
"Title" : "Smells like teen spirit",
9 b8 S' N' J+ F: J: d "Length" : "5:02"
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6 v, I+ ^' R A5 F+ X7 A {
7 z2 P9 N& U) C: Y5 E: I( ?0 | "Track" : "2",
- {# U8 H2 D8 \, Z "Title" : "In Bloom",
/ @# V/ R4 f8 h" _8 E "Length" : "4:15"+ i o% }0 n8 a+ o
}
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- d7 r2 F" y, J# Q* @2 l}0 l1 a! J' P9 m
+ f1 {- z: k9 c) @- J{
- g3 x0 A% u1 k' @7 P7 |# C "ISBN": "987-1-4302-3051-9",
4 B- d7 R& e5 |: { "Type": "Book",* s+ }. |; c8 O& f; ]
"Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",
5 H( l0 _ e- C% [4 J5 ]8 G "Publisher": "Apress",7 e* Y+ l3 W1 y% ~6 y( X" D/ N6 j/ X
"Author": " Eelco Plugge",6 @# c( }, R( @4 \( H. r' M; Q& h1 u0 p6 p
"Releasedate": "2011.06.09"
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$ V3 x' g$ G: Q( j p1 I 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。
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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。, C' `% o3 A" j+ f0 N% p5 R
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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。! p0 z& z4 E+ g5 v' e
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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。$ l% o% L# k, ^/ B' w: G9 d% ^
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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”。6 J# w5 e7 T. a
* H$ q" j. D3 { y z6 ZChunks
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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。
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' M+ n, z5 {9 E4 {8 M图1-2 chunk的三元组
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1 T3 b, ~& X6 D- y0 ] 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。
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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。
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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。6 C* z/ G+ W. v. P2 A9 G0 w
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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。- A1 o9 E9 H6 X% I3 R0 \8 E
5 q# b- S T) `& C 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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) M- F o8 K" l4 Z. N4 Z 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 l6 w: ~6 Y; |+ j! T, R! |8 j, `Replica 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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1 q& M% j2 D$ m/ o) o 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。$ I9 z% M$ [# h& H/ r0 S; f
8 E* u, h8 B1 [4 `& U2 Q 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。9 N& |; m" R4 E, E" [. [6 L2 A
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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。- u$ w6 h5 x( ]8 h7 J
6 m# ?+ _" Y z& |+ U* yConfig Server
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4 M3 a0 P% l' n* `+ n9 p8 M 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。
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7 Z6 n- D( Z# ^7 a7 e* c) M# h& Q 每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
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0 n$ s: M% _4 Q# [- [# 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。8 B, t5 j2 v5 L1 g" P4 f# y
; v& Y. d$ M, q$ C 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 S9 t- B* T8 c8 J! I; g; N# Q2 D
" C7 d" F# P- n# \% G" ? 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。- a# y6 X! h) s
# f' r7 y% K; D, R' f. k7 P/ w* v! vMongos( m. p% K6 ~" p
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用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。1 Q! e5 }8 }$ u- A% I
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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。; K& v) }* _' G7 [. s: Y
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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。: W4 ^7 f. L5 C' }6 i! x
5 }( j" U/ t" h' c6 @9 D6 w. z5 @ 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。
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% y6 z* E% M" N% H 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。* U3 T" b& Q! M# \
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' a& P1 u' L8 x8 pReference,; T2 {% ^7 P/ m( v( a
8 H+ ]. T9 {- }. t[0] Architectural Overview, \6 t( E l- n/ U7 J+ b- m6 X
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction& G7 } L$ { i1 k
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