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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。
: f7 g3 a" Y# P" x" Q# F- p. G9 G' v: Z; W, f+ u! l* Z
    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?
/ a6 U' P$ {. J# V# v# E% {
: [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。
1 Y/ Y3 l6 z; |/ v5 [( y- o) B8 M. h9 I" }4 ?! z
* r9 [! Z4 D. a* m) a
; x3 Y5 S9 c6 C# z
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
, y1 {' E& E* f9 ]' X% b' W- j. L: B' x
    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
/ T+ s( ~. n8 {) ]- [5 E' n
    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
$ {& X9 @) N( Y
Shard keys1 H3 @6 m2 d, {* X, _
        4 }* H7 E5 V, @9 W6 T8 A4 D
    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。
5 N! R: e% T! p; J( b* K( Y5 P$ e( J4 G
    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"
9 H" j" ?9 ?- q" w/ n     },
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
     }
/ Z5 n$ @+ ]+ w; L- v; Q   ]
- 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 \( H. r' M; Q& h1 u0 p6 p
  "Releasedate": "2011.06.09"
# J  A6 L9 z! K7 n" t" ?# K}
% Z, t7 H5 v& \# o9 |9 `% x
$ V3 x' g$ G: Q( j  p1 I    假如,在同一个 collection 中的所有 document,都包含某个共同的 field,例如前例中的“ISBN”,那么我们就可以按照这个 field 的值,来分割 collection。这个 field 的值,又称为 shard key。
+ T% L' f/ P- T  ]- _/ _+ O% ~. t# r2 G  n$ J0 Z$ ?9 G
    在选择shard key的时候,一定要确保这个key能够把collection均匀地切分成很多chunks。, C' `% o3 A" j+ f0 N% p5 R
3 E! Q) i! ~( \) n7 |% y
    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
6 K2 v8 @% s, p; v
    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% ^
& }: X" D* S/ q7 @) l' E
    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
" v" f6 S, E+ j1 @  k2 {& U1 |        % V  j" ]4 R0 o' h2 j3 v' ~4 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。
1 P1 V* [; q6 V" y' ]; n* h! J4 Q& H1 F! j8 H: E: f- I! x

' M+ n, z5 {9 E4 {8 M图1-2 chunk的三元组

. o8 p7 {- P# V. n& N( N
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。
' N. G- p& k/ @% J6 V) T2 d+ |# [' U: M" U
    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。
- b& r+ J$ d5 d" a3 L7 s4 Q) V0 z5 \* b1 |
    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
) a/ M0 a& x- s8 z
    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。
& ~: k1 {. W+ ~! s7 T: |
) 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。
' _8 m# I  O3 i5 ~. p5 L
6 l6 w: ~6 Y; |+ j! T, R! |8 j, `Replica set
# z0 `  B6 Q" W( Z) m        : Q; _+ u4 h7 c0 m4 }& k5 x
    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。
: Z6 \2 q9 H' a7 k1 j) S% z
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
7 z5 }3 G+ [+ A" f/ 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。- u$ w6 h5 x( ]8 h7 J

6 m# ?+ _" Y  z& |+ U* yConfig Server
3 n* N) w$ o* `+ H0 c# D        
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。
5 U( q; u8 G/ ~( N" f  j
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。
! `" U$ f0 j! I- V$ h0 Q
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
2 [1 q+ ^+ f; x# a; f; J( i7 G( ^
    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
, y/ Q  j% J& ]' d( [+ N
    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
) X( x6 }1 w3 A1 o! z4 f0 B
    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。
/ F2 p! @  A- E; D9 Y. n: p( o. b
% 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# \

. r2 y' y( l% m$ D. C& a' f! q6 ?2 N+ `
' 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

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

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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 ; x/ Z5 P4 I# b: v' \; E% _; L, b
/ @* i8 F( A5 r/ S' h
+ g$ O1 M% L& x: q$ h' s  f# E/ r- 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$ y5 l9 @0 r) ~8 Y+ a
您是和邓侃一起写文章的盛楠么?
4 A3 C1 E$ m' k* P' N4 C. ~  d
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 $ G* k0 \  d* F. A0 W4 _$ N
是我啊。。。这都能被认出来。。。

8 J$ U& j2 u2 j* o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
& ]& z9 J! F3 ?+ R) P) N* p+ d  Z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~
5 g( H2 g0 h; s& T; B  |+ c7 T
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
    0 n: c- C/ t) L* b( Q1 c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 ...
    5 x1 R7 U) W& z6 Z3 W/ A, u
    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 9 i  z  l, i& l
    欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
    ; H5 w! \' Q0 h6 s* Q
    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。7 F) e  V- b7 \7 I# a
    ' Q5 X! A1 f* T

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。
    ( P0 O7 e: w3 k2 Y% D
    & m" M! Y2 n' n中文看得真累,大部分还是英文术语。7 I0 z( v/ ]  {( q/ w& [

    ; W5 ~$ p7 ^* k8 \  ^; 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。
    0 u5 U% P: w: p0 K% }5 m; |6 B: y5 i( {3 @/ c) ?
    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
    ! F0 I3 D) ]2 ?% L7 k2 p我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
      U* l' g  p3 {: _- ~* s- x
    0 b9 M9 |) a$ ~+ }5 }. W& W2 S ...

    ! t3 n7 Z6 k8 _1 ]) imongoDB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
    5 z: B" R6 o' g. t5 I谢谢。
    4 M6 S7 o, f/ x7 G6 S7 o; D( T! y3 K  e/ G8 e0 r2 Q
    中文看得真累,大部分还是英文术语。
    7 K+ M9 F! q! {; p
    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 z0 D3 E+ _- E; _% y" y
    是我啊。。。这都能被认出来。。。

    0 q: N! I! f- M) T+ m+ 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
    3 l. V& S* j. S9 n: W是邓嫂么?
    3 p* d; W, P# ?  N' v2 [
    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
    8 T) g; l" p3 l: M' j% g7 |9 H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 ...
    4 X/ X1 u: P# C/ o5 a
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    . k! V) {+ W: a
    7 s4 y  z* k0 T+ T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。
    + a) p% T* b) M/ I" D* m
    9 E: V0 U! C7 X: p& Vhttp://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 0 e9 Q0 e: d9 \. w+ X3 x8 V
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    . Q! z$ m: S4 b
    / V! l5 ?/ J( z$ ?" S' [* w% V' ~7 u现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...
    6 u5 ?, i+ @& [. p4 P7 _8 U  i; ^
    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 0 z* t/ w! g# h4 N4 h2 T8 ?5 `
    现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
    3 V* I6 o$ P/ t4 Q$ K$ N  S
    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 W/ I% \8 }. a0 a

    ( |% v0 {& U9 ~+ y+ {* V% E) V, ]http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL( \2 G% o! }: P$ \' S% B: g% i9 |
    : l* ?1 _8 w" 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 . d% I- ]( d: A% s, g" j; z- [9 M
    有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作
    ) B" I' t- X3 y  c3 y& W$ f
    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
    : h$ x+ A' A; ]3 C( s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。2 x+ d% t6 M4 S; X
    ! _8 v4 g- T1 j3 `- p5 X
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

    2 t' n4 V0 v' t$ [好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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