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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。- ~5 P* Z& r, Q5 v4 o7 N1 `5 I
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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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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。
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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* \( bShards5 D0 d8 Z3 q4 ]
/ C' ?, J) G; u MongoDB的最基本的数据单元,叫document,类似于关系式数据库中的行 row。一系列documents,组成了一个collection,相当于关系式数据库中的table。当一个 collection 数据量太大时,可以把该collection按documents切分,分成多个数据块,每个数据块叫做一个chunk,多个chunks聚集在一起,组成了一个shard。
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Sharding 的意义,不仅保障了数据库的扩容(scalability),同时也保障了系统的负载均衡(load balance)。
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每一个shard存储在一个物理服务器(server)上。Server上运行着mongod进程,通过这个进程,对shard中的数据进行操作,主要是增删改查。) Y7 \& ?9 N+ ^7 N7 G6 J
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如果系统中的每个shard,只存储了一份数据,没有备份,那么当这个shard所在的server挂了,数据就丢失了。在生产环境中,为了保证数据不丢失,为了提高系统的可用性(availability),每一个shard被存储多份,每个备份所在的servers,组成了一个replica set。
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0 b; y8 [- U, G2 m4 n# XShard keys
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. Y2 C- \% A8 p3 v3 f 为了把collection切分成不同的chunks,从而存放到不同的shards中,我们需要制定一个切分的方式。
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: ]9 [* T9 ]6 ?8 _7 y1 y 如前所述,在 MongoDB 数据库中,一个表collection由多个行 documents 组成,而每个 document,有多个属性 fields。同一个 collection 中的不同的 documents,可能会有不同的 fields。例如,有个 collection 叫 Media,包含两条 documents,9 @- I5 A) F, G3 P
% k0 n. \! b8 M. M: W# t{6 {* Z$ n& w I# W
"ISBN": "987-30-3652-5130-82",; T$ R: q3 l/ I8 h% l. H3 F
"Type": "CD",
! X: g' P2 y. t1 w, l$ ^6 a% { "Author": "Nirvana",7 X$ F' ~, N3 k4 F
"Title": "Nevermind",) P2 c" V' `0 @+ W' o. W
"Genre": "Grunge",& }# \9 P. M2 q* r s
"Releasedate": "1991.09.24"," ~& \1 ^1 J4 m# n' x
"Tracklist": [
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"Track" : "1",: i, \) 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"
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" {" 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"
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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
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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。" ^* 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
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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。
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$ 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
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Chunks
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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
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图1-2 chunk的三元组
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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
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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。
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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。. 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。
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) l' [2 s v: i& B. G1 wReplica set# l" l- K) b% D" [
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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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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。
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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。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 ~* \
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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。
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' 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
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用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
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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。
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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。
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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。$ S2 L4 ~8 g- A. m& U/ T* V: P, b
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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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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
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