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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。
+ U( q( @* l: `$ A: U4 {
" 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  |
. a( P9 O2 P& D+ i6 c! 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。
4 n' a6 n& X) _0 V9 ]3 i
7 v  q% I% Y9 N
, X( |: s$ h0 U+ q

  i% W7 E2 @, G6 s* H图1-1 MongoDB架构图

9 m3 T2 i- r. D: G
$ 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)。
& B* }+ u+ w- w2 ~# \
; Z' b; Z, i* h5 L3 Z* CShards5 c, h! W9 @8 v
/ [# B) p% A, j/ `$ V7 Y4 q) L
    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。
: F* |5 I7 e& w$ V
% 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。
1 u  d' k) c# V7 q0 ~  Z0 x/ r: i! p. m2 K- t- F' s5 _4 M5 h3 h
    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
; H( _9 x% a6 Q        
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。
# S8 r1 `! Z: E6 H/ t
, 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
     }
2 C5 k: s& l- t, N. F  k   ]- z. E6 {4 i" |8 Z/ n; b5 M$ t
}: P6 M0 h9 a, y

; 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"
" O  B0 ?2 h# {9 ^" ^/ l}
' I8 X0 M# P8 A) \; x2 b, c. f# f$ _, x. M8 p$ l2 c8 C
    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。
7 A0 L4 x- Y' r
+ _" 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
8 E( E  T! t9 h- [
    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。
7 l( w, V. l, s$ e7 c. P" @
' 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”。
- E8 n6 x# h; h* ~7 X! g- @
$ n& }9 j. U+ WChunks
: k' @  a+ i- t4 G& L        
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。
& P9 B4 k% d* L, J+ x6 q) a' k, ~
6 a/ _5 A1 I& O! v! Q* R6 `1 h
; p% t" E6 a$ W3 K0 Q" X) m
图1-2 chunk的三元组

6 F( u# \8 q5 Z/ ^8 B1 b0 N( Z4 n' G6 u2 ?7 C' g9 L( M( w4 ~
    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。
2 R1 x& u4 Y% X7 ?; S6 n* T- Q5 J
! _# 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
4 s+ W1 y( c/ T4 x9 i
    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。
1 I! \; A  X6 v6 m2 A" I
+ ?' 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。
7 B" \- u9 [" R6 ^2 k' q4 L  ]% b8 k% S* ?3 Y- L" L+ T# H
    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 _
7 w. W; R9 ~/ z. T3 i
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。
7 m/ s9 H  X& R% R2 u: m* L
) 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
; o6 D8 b, b: L7 J, U8 Q
    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。
/ e( K1 o5 W& R& Q. h  E+ s+ L  X8 c$ V0 V/ o
Config Server
; `$ I' o  S# v& Z        
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
4 |) o& o& J$ |) [0 ^: t% L- L
    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( ~
1 Q! ]- z' ?- W5 w8 y6 e: Y0 o
    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。
( O$ x7 e1 @% f, D8 l4 c( o% r! m/ u1 V4 w* N; V3 G) b
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。
6 D' w" g( ~8 P, X; T) J( d) F& q- ]6 E3 J; E! X1 U
    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。
, e: _* Y# \+ r9 E
! 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
" G4 ^; t8 S2 u: C  E
    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。
6 D! i+ [" u8 F: V, ^1 e* U( w& Q/ Z; _0 ?1 N
/ K% G1 U' g: c& `
Reference,
. V! f6 L( e: Y. L5 l$ G
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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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
. `3 ?2 d/ H' t2 n
/ ]# |: r) @9 X
9 `5 l, {1 C4 s/ U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 6 @" b5 x5 s& o% {) J, _! \( x! \% ~
您是和邓侃一起写文章的盛楠么?

' P, y: H6 h0 d( g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
" t* H1 i! f3 @+ ?) ]5 F是我啊。。。这都能被认出来。。。
: f) f4 o6 }4 X1 ~" h
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 5 C" v+ {6 X; 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~
: W' i$ A& U, I4 E4 v
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 : R9 k% r# \" L2 k1 {6 `$ M
    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 ...
    3 ~; Z0 h6 T  g% D+ l
    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
    : n4 X- A5 e9 g/ S+ |# d' J欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
    - ?+ b) ?. `) a$ F
    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。
    / q7 d" l! K) j# }
      G9 I* y, c* q% n2 s0 A  r; d

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。
    - n3 `- d' E( P2 B) |
      h* U9 O+ p+ M* L. q6 }中文看得真累,大部分还是英文术语。6 d( k' j1 a/ z5 O7 z. i- v

    1 U( a7 k* E2 z! o2 _1 Q; T9 Q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。
    $ m8 Z1 r+ l$ g# P1 V& U0 C0 n' M% }5 t
    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
    ) }8 q' E; S, @+ m2 G我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。% ?5 Y+ D2 q" |- c& r

    % A5 Y0 ?) }1 W2 R% b5 Y, z ...
    . r  o; D9 s, p; P9 x4 ~4 i+ g
    mongoDB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 ; s! f, a/ K7 R. v, o/ ?6 Y) n
    谢谢。2 z: U; x: O# s5 c. K
      x8 ^  p, W+ m% v' I' A& H2 N
    中文看得真累,大部分还是英文术语。

    . }& a  K+ R4 a, _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
    6 }( y) j5 u% _+ }$ R+ T是我啊。。。这都能被认出来。。。

    ! Q# r, M# V5 b6 ?" }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
    - p7 `' W( d4 z! l$ n) M8 E是邓嫂么?

    : x; S* ]. W( X) ?/ ]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
    - y: T* A+ T; n6 Y. Q6 O9 d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 ...
    ( V1 }- R1 x9 x2 v
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。( l1 u2 P- r1 O: a( R& u
    5 P) v* p; ^; v: F1 \1 w
    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。
      ~8 w& e% T( v0 f5 _2 `+ K1 |! s& n, 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 / f' G6 g' J: I6 g: ^! c  L
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。+ a' ^$ U0 ?  \8 Y/ M: \4 R

    ' |" o) w- k# @现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...

    ! l8 S- h; {5 _3 r) y& `1 G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 4 M+ {1 F8 P5 N3 l2 L
    现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈

    ! l, ~2 F" ?5 A/ q! Q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。
    : i$ O' i. J; M2 Q- \. ^! F, Y
    8 G! }1 N: D- z* @7 mhttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    " W/ {  J, l; L6 C; E% x: Q; o2 {+ _/ q5 a+ F
  • 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 1 W# {" @4 Q- C) X
    有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作

    + v+ o  g( k/ T5 i# ?# z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 , m1 p6 P! u5 Q3 X/ C# D1 h9 W
    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。
    5 \$ p9 t7 B" r% v- y
    % w! U/ N* q2 f+ w* j' Bhttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

    - ]1 W  \$ i4 H2 x. O! D  L好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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