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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。- ~5 P* Z& r, Q5 v4 o7 N1 `5 I
7 i+ j0 J- d5 t3 v! z1 ~
    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?
6 e3 W. E/ T7 c3 \! Q
  E" c( v/ q! r0 }8 ^/ r    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。
3 |" @" s- _& g; w: F. C
; n3 b, w9 E) y9 x8 ~9 ~

7 Y3 j4 U* D- U. p) z  A* n* |' T) b$ g
图1-1 MongoDB架构图
! G# o3 r+ h* R6 p. C/ ]

1 b# T, c5 |! R/ G6 o- x2 @    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)。# L1 w+ `) e) z2 s9 _2 ~

: L6 q5 l5 j+ H* \( bShards5 D0 d8 Z3 q4 ]

/ C' ?, J) G; u    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。
" W! [; r! x7 @* y' w2 |" [! }6 B- e5 l5 e
    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)。
5 N  h2 n! @5 h& O1 X, U3 z* b) W! d( m
    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。) Y7 \& ?9 N+ ^7 N7 G6 J
0 }3 n- x% n9 s5 F$ t; Y, z& L! x
    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。
, k5 {' ]# |6 p- I$ J5 j4 u
0 b; y8 [- U, G2 m4 n# XShard keys
* s5 y6 B7 k' E" S' V        
. Y2 C- \% A8 p3 v3 f    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。
. |9 _  {4 X3 ]  ?: x
: ]9 [* T9 ]6 ?8 _7 y1 y    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,9 @- I5 A) F, G3 P

% k0 n. \! b8 M. M: W# t{6 {* Z$ n& w  I# W
  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",; T$ R: q3 l/ I8 h% l. H3 F
  "Type": "CD",
! X: g' P2 y. t1 w, l$ ^6 a% {  "Author": "Nirvana",7 X$ F' ~, N3 k4 F
  "Title": "Nevermind",) P2 c" V' `0 @+ W' o. W
  "Genre": "Grunge",& }# \9 P. M2 q* r  s
   "Releasedate": "1991.09.24"," ~& \1 ^1 J4 m# n' x
   "Tracklist": [
$ F: o" p- K1 j% X* s1 ]     {/ o4 ~- I' Y7 Z. A6 v2 d
        "Track" : "1",: i, \) v! e  @+ H5 a, D/ }
        "Title" : "Smells like teen spirit",& v5 n" ?6 m* v# ]# A4 L
        "Length" : "5:02"# S& H7 H; b' f4 C3 {, I
     },9 m# d* _' C3 L+ s
     {
7 G; l2 a. x% s3 E' E  D  i        "Track" : "2",
  i: I8 y) K; a. J+ e        "Title" : "In Bloom",5 b6 m+ }" T, F, o0 E( k" L
        "Length" : "4:15"
: l' B' _2 K6 k     }
/ u: P$ x  }! _* F; {# R* Q   ]
" {" V( j) q6 o7 V% [}2 w% C) f% U# J9 g. Z7 z9 t

" E, c2 u; J& P{
8 x9 g; s, ?- Z9 N, ?  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",  \8 Y  L  I% U+ S
  "Type": "Book",
) b. q! e4 z% `8 {8 g. O' l: m  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",; J; ?/ R% [% U# O3 w0 [, v1 ]* t
  "Publisher": "Apress",, ?' }% ?- A9 k; x4 A6 [
  "Author": " Eelco Plugge",
: }, C6 f! S/ g6 j  "Releasedate": "2011.06.09"
2 |6 M2 G5 Z. J- m: J$ ^}
% T5 w" q; ]) i) _7 j3 l* T% M) `$ L. _& r
    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。; V3 M) y% ]: p1 C
/ |3 A1 H- y. y0 @
    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。" ^* a1 N* G% ~/ ]& H* B: j

0 {" \7 ?1 A+ Q; n3 O    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。: B' j& `9 r8 R& o
$ p% `% K+ a" W2 i) ]
    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。
) I8 q* X. C; A/ Q3 l
$ c" X" d; q3 f. x    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”。  y7 U: k1 c( \* [. Q; U" B
$ _5 f4 w8 m( |
Chunks
. }6 o7 D; c/ X2 v# @        
9 _2 b7 s* o# T, b+ ]6 V    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。; ?5 R& }7 X' K' l- C
6 I' W" K& L) g( A9 T
; D% F& y6 ~  r& k
图1-2 chunk的三元组

# a& X" v& A( y+ s( ?5 ]* x
5 Y' f- d. F6 R+ ~: t1 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。5 S8 `9 h5 F- y7 {* g& e* d

  N1 H2 K7 @* e$ u/ p) o    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。2 o2 ^4 M$ L1 y3 x% g( v. w( X
1 U, R4 {) V7 d! k, \1 U4 s
    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。
% P2 c4 Z+ o/ x4 ^1 Q, Q7 c8 r5 T3 @, N4 C3 c; C2 @; m
    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。. c0 F# I4 i* s+ d

; P/ G" r: H, B7 T    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。4 ?2 h$ L* g+ q2 n8 p4 L: E; J) X

0 e: |! I1 ~$ c. O, \) B4 w9 c+ 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。
' H+ {# `) H; w2 |; `1 X
) l' [2 s  v: i& B. G1 wReplica set# l" l- K) b% D" [
        7 G4 t( y  V$ ~# ?1 w
    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。
; @2 f" }3 H) E+ }0 n/ R5 ?6 A
3 a3 Q: J8 `& \5 _9 |    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。2 s4 d# u7 J0 E& P  E6 f3 s0 F# H

# E3 b' f) _; N3 X& T% n* 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。
6 i- Z9 U+ w! b' t! m( a: m) @7 a7 n, m, M- i! e$ I
    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。7 [# v# I8 n4 v: J8 n6 b* w

, d7 \+ a. o0 K3 l+ Z$ |9 ?; j+ I/ \2 uConfig Server& U1 {$ Z- n% ^6 b
        
  W3 o6 r8 T3 v) D( x% e    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。; f6 P# H3 ~* \
5 o/ A( {# u* S# ]
    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。9 b2 R) S3 Y$ _. R6 f. y3 l0 m! e

, Y. b& L' i2 j. K4 k+ @    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。. u; s0 y4 S: F6 D8 a

9 \; f. K! N/ L    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。
# S) }( L5 s2 ?+ R2 F9 @9 o
' R: Y* c# z: [% I    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。0 G8 u! a( A. w5 C9 h" w

6 `7 H: r, h  e( {# \( aMongos
( \) z+ I- {! m0 J5 ^9 o$ P+ m5 k9 Z& l% Y# A. [
    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
* x: Y6 R  k  G( \3 Z0 c' |- l. s
    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 s. X- {- v. |' Y6 l2 A( X& w8 k9 Y# h( N; 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。
% L. m( @! I/ o' K/ |3 H3 h+ F) ^9 M: {$ Q
    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。$ S2 L4 ~8 g- A. m& U/ T* V: P, b
6 v5 v5 \+ K/ t5 g# j
    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。
$ T7 I6 c6 J! l4 Q! f. ^! j# A: c
$ c# ~% X! S! u; r3 I4 X- o
Reference,- v' h4 p1 z2 o; v* Y

9 Z  a% ~$ B/ |+ w* P% u% o& U[0] Architectural Overview% y  p  O3 G! Q3 V. j! f7 k# l7 A
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
( u% U0 h5 g+ T& D

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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
1 T' ]4 Z3 n/ u  O# ~; C7 P
3 \# o  N  R5 j, y6 M% q" N
3 i9 ^/ R; k( j3 z+ 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 ' N# B& o+ e0 q/ M* }4 d4 Q8 V% H
您是和邓侃一起写文章的盛楠么?
0 D3 l- h& |6 x6 m/ H/ Z
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 0 w7 ~: e- l- D/ g4 U" t1 J
是我啊。。。这都能被认出来。。。

2 S$ J4 a% a# u2 \, Y# g. n8 @( j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
/ s- |8 y! @/ I& Q, a+ {5 O  @0 E( c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~
1 Y) g+ w6 t0 [* D, E% S4 r- l
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 9 c- {4 p$ }) l! f. ?
    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 ...

    ; A- @6 ^! n3 ~, 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
    ) s% |1 j/ _( F- i欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
    . l5 W6 c7 {( W# |
    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。
    * Q- d2 ?$ l' z  `+ M7 W0 H8 M4 X  i$ 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。
    " E5 B: M  E, }  K7 F% }5 L
      s; s" w8 j* I/ u中文看得真累,大部分还是英文术语。
    8 a  ^, w) q& `% P2 E9 u7 A6 ]
    ' p8 q/ q/ L( X; R" E; h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。3 r5 m) Z% p1 k# }/ J

    2 L; i9 L9 _1 f9 w3 P3 f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 + k3 y' ?0 q3 |+ U# L
    我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
    - U  I( v: e+ ?) z: E8 p  L7 ~
    9 G. |  l4 y, E  J8 D ...

    9 C1 O# o6 R- X; _) T0 ymongoDB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
    $ E! c; f) D: W谢谢。
    1 K0 u0 G- d, X6 R: _0 Y1 }6 \; Q% e% B$ y* l
    中文看得真累,大部分还是英文术语。

    " f3 k9 K% U& f7 F' p! U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 ) n- h, ]; k% F: F: w/ D
    是我啊。。。这都能被认出来。。。

    $ f" J6 y' b2 u. h0 I$ s. w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 8 g# w$ y4 Z, E% G) F
    是邓嫂么?

    " b# l7 L1 \: o7 U$ A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* {' J- g: v$ \0 o) `
    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 X. m) l9 h. p. M! k* k5 {太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    * W) e$ i0 K+ a- k9 K1 z2 P. K: t2 p& p" d/ s' F
    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。
    ( v$ u. X' V+ H5 q9 E& E/ H  w' J1 g9 ?% m# l# E. }- e, b
    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
    1 N7 H8 w* ^& ~- f+ U, g* a太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    ! c: J" j  a. Y4 u/ ]5 r) x! ^* A( w6 |/ [% j
    现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...

    . B- Q( O1 y: N& K* T: Y( U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 # |) ~* P, `  X! ^) |& w0 M  ]5 m
    现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
    ) W+ a+ E! e; G0 }% {3 c
    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。: y/ a# T: S/ z' x7 D

    6 L( F, E: x1 e$ [http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    9 ~: K2 c) r# Q; A6 ?/ n/ D8 b
    * q' w; i3 t8 I( A3 x# u
  • 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 - `; A. \2 B5 s8 c) W! R+ z$ @; t
    有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作
    & L8 q  k7 X9 B! Z3 s
    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
    % x3 D3 _3 a  s3 g' q7 k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。
    1 Z( t+ P( Z* r5 m$ t$ Z: q! C; g; S6 U4 C
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    $ v8 p% S' p' e3 ^: E2 [4 o
    好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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