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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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" W ?! q. y& r, s5 a, v+ L& D' C 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?$ F% v6 L: _; s$ J/ N* p |
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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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i% W7 E2 @, G6 s* H图1-1 MongoDB架构图
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$ A2 N% i7 E& L 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)。
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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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% w. Q8 |, l( o; v0 G1 c6 W3 o 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)。; u8 P0 N4 s8 X
! U; [+ U& j% \ Y7 a0 \0 c0 l 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。
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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。! b: x8 F N3 I
- b6 w7 P& P2 `Shard keys
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5 ~* L# y( Y) Y" V 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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, s1 m$ ^ `( m. v. x3 } 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,2 v5 F0 F" i) ^+ y
- |& j9 k3 m9 K0 i7 A' D/ P, @
{
3 n; _. h3 m: | { "ISBN": "987-30-3652-5130-82",% T( H& g8 o$ J' V
"Type": "CD",
. w+ d* O# h' h) m! D4 l6 b "Author": "Nirvana",, h: i$ ]+ ]) e) ? X
"Title": "Nevermind",4 F0 T: R% v% R( b% b) N4 T* R
"Genre": "Grunge",: v B2 d2 v# q
"Releasedate": "1991.09.24",1 ^6 ?4 H7 l: c. w* M+ K1 l
"Tracklist": [- |3 {7 |3 U5 y% L0 p
{
; i% A$ n1 s1 B$ v, N- t9 u: i "Track" : "1",
$ ~1 g$ N" t% B& Q4 [3 o "Title" : "Smells like teen spirit",
& l: ]- ?) b& z v. a; g; ` "Length" : "5:02"
% V( \) \- T" x5 l, L },8 c$ ?5 B5 z: b. V: X0 H3 R
{' E/ n( r0 n$ s" k' p
"Track" : "2",: V1 |* s* d; z% n- S& t
"Title" : "In Bloom",; F8 \# c9 V' q& K3 t
"Length" : "4:15"; h1 Y( u7 S( b
}
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; G) x0 t, e* M0 [, Y; Q0 b$ M{
3 ~) i5 t7 h5 ?- v" q; r "ISBN": "987-1-4302-3051-9",! V# R2 Q. N* E3 q- F
"Type": "Book",. @/ h4 j: ~& p) A: G$ W
"Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",1 N, M2 M5 ?4 F$ ]+ T
"Publisher": "Apress",
) d1 P. }- l% \: A X "Author": " Eelco Plugge",
- [+ t' x; H% `+ o h "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。
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+ _" X/ H5 G% |9 p3 X 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。$ t" ]% u D+ u) K- O' L2 K3 y
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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。# q! i: { i- j* {) ~- z; B
4 w) @5 d+ @; c" h1 s( u( 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。
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' C6 ^4 Q, x( G! I4 K! f 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”。
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$ n& }9 j. U+ WChunks
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0 m7 M k" ~1 v2 G2 x 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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图1-2 chunk的三元组
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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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! _# V: S3 g& F# l 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。, v$ c0 O; J E
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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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+ ?' t6 B6 [' ?" ~0 m- w3 ^/ \ 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。
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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 K7 S( ]) ^) Y+ o
1 Q' k# k5 D. e! ]0 { 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。+ s1 X* s8 ]# @# H7 _
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Replica set$ }, A- C/ b( d. r7 Y" L, T% p
! A2 b+ Z4 M- C; T/ V 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。8 L) `* O5 c3 ]6 B" }
& j% t5 ?. d7 e! | h7 p" i9 t( e6 ~ 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。
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) k0 W% F) W2 _7 H+ F" W 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。* y6 U D9 a/ [. F! F
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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。
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Config Server
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4 o! M; L6 r4 Q 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。% Z, C3 ^3 r2 ]* U, n3 f' m) z
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每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。) f6 u( c3 B, U
( _$ ?: ~; i# P9 Q* F1 t 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。* Y2 ~: Y( X. ^ @% b
& S: Y# Z6 c. `5 O 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。% H8 `. x1 W6 m( ~
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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。
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Mongos: d4 G6 ~ U7 X8 b: m
! m# {. M; a6 w/ c+ @ 用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。7 s7 d, w( U: ]
+ a9 M1 i, k4 z; | 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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! s# J0 _& X. @2 f% u 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。" n. L' C% L# W. l
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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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Reference,
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6 Q+ ^4 q5 p4 E7 q, `$ j c/ z3 Z[0] Architectural Overview
/ S4 S- |6 W' I% V/ R+ Qhttp://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction) W. B8 c/ ^. {. t7 `2 h; @
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