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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。+ P8 x- ?2 y6 j6 [9 Z2 ], D  i

, P6 C+ t4 p' n2 d0 ]# |9 n    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?
, V7 n  {0 ^5 b2 S9 F+ e4 A) h
    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 M' {& l4 V. b# r3 `
# j5 T. |' C7 g) ?+ M6 k& M
& T2 [) d' J' R7 P1 Q

0 p; P4 }5 X" d! d图1-1 MongoDB架构图

9 p9 ~# Z, L+ C3 q$ F+ N/ p
0 F  W. a# U7 q1 u+ e, \    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)。
8 X- Y9 j+ c7 f0 V7 X
8 K; x# H" v' @6 H: x( oShards
8 l! q- K, u( f7 M; @* v* K+ ?3 |' f
    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。
3 }4 O# q! t" ?' @6 ^/ {  R
. x! p" U* T. s, u8 X* u    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)。
- L% e( O0 A. r
) b9 P4 ]$ W* S7 l/ q    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。+ }7 }0 \* e" H! M
2 G, h5 ^* ^% z4 B; b3 S: G  W0 s
    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。
& U9 @! q8 U% {* C' e4 z* r* }& z7 a) \* H* ?$ x8 B; N0 D7 d
Shard keys
5 G) y7 \2 f- d0 }5 P        : o' m' L, [! H4 |$ j  z1 x! o0 [
    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。* i( T4 z; Y( \0 e
% w+ W) S  F2 i( O/ I
    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,+ \+ i4 S* c( L1 D: _
" T7 a2 p  _" y# M1 M0 T5 J- v4 a5 b
{% ~; i! E* b/ X6 h9 q: h5 d
  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",1 O/ H0 r3 p+ B% k) @
  "Type": "CD",4 w3 a9 `% h; s' m, T
  "Author": "Nirvana",# W/ m6 Z& H& \" _! V2 L4 {( Z2 S
  "Title": "Nevermind",+ K( ?+ n  L$ l  y
  "Genre": "Grunge",. L3 {" p9 V" d+ h& ^
   "Releasedate": "1991.09.24",, F# W" i3 _6 S  I$ d% [4 t
   "Tracklist": [5 N8 t3 X) B. w# U
     {, W+ R; ?4 K) f/ e  M4 V
        "Track" : "1",
) ], ]6 x  B5 I0 X        "Title" : "Smells like teen spirit",$ z* C( ~1 e, k: D* t! D+ _
        "Length" : "5:02"
+ Z6 m+ n7 `6 U! K9 _     },, d5 E; R/ z* A1 p$ ^& I( K
     {$ g2 Q6 F" r0 k* `0 K
        "Track" : "2",
, U+ X7 G6 k- P/ H; \9 J+ V        "Title" : "In Bloom",
# h7 n5 l& B7 C. A' p  d& H  s        "Length" : "4:15"
& `* J% y4 a& g+ H1 Y$ a5 q2 {     }
6 K3 k) Z) T. d5 `. X' r; _9 i   ]# D2 l* z9 }8 G0 s& X
}
- ]8 K' N# W4 ^4 g! ]' A2 y
# @8 s9 R  F" o, y( i. R{! `/ Z: t& |) W9 b; ~" ^
  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",# |. \. M- x# y' j+ T& F# D. i) S
  "Type": "Book",
1 q  A* ]# ~0 W  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",& e4 `  v  u" Y# j* @
  "Publisher": "Apress",
0 k& v7 q; [1 I! l: m  "Author": " Eelco Plugge",
# y4 s  L- Q* }! H4 x6 r; a  "Releasedate": "2011.06.09"
  M! Q0 _  n1 M5 u. C}
+ N& q+ i6 @/ k, L- M- X  C, N" L% ]/ e
    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。! j9 |$ x  I& b/ E- c

8 `, e2 V5 f  ?1 N* ^    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。" ^; B/ t' p0 O
) a) Z) |; f: |' ]
    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。, O1 e7 |; I2 y9 P6 h- c

( Z* `3 O7 t! S% ~    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。
$ H8 {  _% \' M& l( T  q; U# q( Y6 m2 e/ F1 P! t1 {: a; t
    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”。
' u* Z. N# s! x: h: A& e
, p; p' O4 B. t: y. b0 SChunks
- c  t" |0 ]5 W) ]        
0 W; p- T% U! B+ 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。" x- p0 z; A# K- y/ X: l

$ h4 I# c0 R8 H3 o0 T7 q  x

" E( m; i, ~) Q; p/ Y图1-2 chunk的三元组

# r7 e0 M+ O* ?
1 P0 P& {. P% ]. {0 e# u- g3 |    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。
% z- z7 U% B: M) Y: L
% D% ]0 P$ O' N& j9 c& O$ V0 M    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。
# T: a& i7 A, S$ q( W9 e7 {9 W
! `4 ?' l2 n3 k! c% `9 j    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 \1 n: I6 g, _  n- b9 ~* l' {

3 W5 L9 y9 s- R3 e6 {, {    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。" U" q3 |& {  b/ U
4 S" j& P) M0 p# E4 k) ^
    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。- G0 A4 S3 ?% A! s# g; I. n
% L3 k: O3 q9 H) c6 q
    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。
: b- @: \* ?8 \% w# U. `: Z- t% f  R8 F% H6 ?* W9 D5 n
Replica set
9 ^, a. @+ v( f* q        
+ m6 p1 Z+ Q+ n4 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。& {5 B3 }, j2 E5 i
2 H  k; O6 z9 I+ T- F
    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。* \6 ~5 N) o. j; X. ~

  \  `( h7 o5 S: 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。
# O; t3 o% {, x; N/ C- m) i) H2 |3 a: R4 `& }6 a, 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。
; k! N* x- `4 Z. x/ G6 G8 [
% t$ l! x8 Y5 l  HConfig Server
/ ~- N4 E$ B# p+ G6 R        
% ?$ l$ B2 u" n' f8 s4 Y" \! g, \+ N    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。# W) ^# t% ~+ c
* R  X  y( [; g1 G$ \
    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。, w1 X5 Q2 E+ N: Q: A/ u
+ d3 n3 w2 s, t4 B1 T/ |" s- P
    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。
% L0 ]0 v/ x* M' I# z3 ]
7 k6 R% C7 \/ z    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。& V' X2 V' |: q
2 ]3 R/ S8 ~8 Q% p9 Y- ]6 _2 P
    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。; h2 i/ U, M; n% c" k; e
9 q- V7 {9 n9 ^6 N
Mongos
4 }, I8 p- t6 ~+ R
! l( r1 b3 Z$ Q, C1 e3 T    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。) Y6 L- W$ m) [8 l& D2 j
4 e& V- G3 @- e" J5 c/ Q
    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。
: {9 l' c2 Z: g! c* a9 y( ~1 F. U- t: l, f" h$ t& e
    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。9 P" s) o/ ~3 s, b( h
! K& |+ _7 H  W2 r+ V9 M2 B  [" X
    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。
' E) X) ^9 q* L0 @  B: r- z
* f5 l6 W2 i9 V, N, H. F. w    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。
, W/ }2 r* z; U% z/ R0 m" I4 r8 i( i  j7 D
( u7 ^+ a3 z5 I8 @2 n6 W6 L1 H
Reference,
! E( J" b# w$ l2 o8 e- Z# n6 Y* W0 o  W* j8 r1 ?
[0] Architectural Overview
5 ^% P. Z. L5 [http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction, ]  H. `" w  _; z- o

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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 4 i: p2 x% a, e* \: d- h& x

) a. l: M; b, Z; S: b
0 f. \& o$ _& f: y) h% H  o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 * G& K' Y% @* K% S  I! H- o( d
您是和邓侃一起写文章的盛楠么?

4 h9 u. ~: K6 m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
# ?5 u% d8 F  O# e2 T$ a8 R; W+ X是我啊。。。这都能被认出来。。。
' w# P/ f' t% ~$ c; r0 R3 u
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 7 Q! G; M$ y& C" T! s! q2 v
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~
) [+ y2 I( `8 p/ `: l3 H0 z8 U; h
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 4 T; Q1 I+ t# M; u/ k
    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 ...

    , h  K$ R% b7 o# }  D& J( U0 z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
    : a1 ?9 y, s: D7 n: P% W0 s欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。

    2 F# X5 {0 ^- D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。
    - W- b- q4 A, B0 o) C* h3 w
    - {+ ~% r+ \9 X5 L

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。$ l) Z, k: w: E9 @8 M8 t

    ( d- W5 v! a, F+ Z: W中文看得真累,大部分还是英文术语。2 W, H) ~: ?# C* I
    3 q1 u/ B7 l6 ~" w) H3 e; e4 b& ?# |# _
    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。9 r+ h% v  B6 H/ W
    : \  z8 `4 L' N) a7 {& 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 ) v: u1 u. Z! K8 a9 W2 U- l
    我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
    , e/ a$ k1 N5 `* y/ z
    ! E/ N2 m% E) y) R8 m: A- ` ...

    8 i! d  }# ~) ~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
    - t' M" g# p. b谢谢。
    , {0 {- i: V( C& ?
    / i9 R7 G' }5 ~中文看得真累,大部分还是英文术语。

    / _1 x' Q$ ~0 h' r* M/ f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 # {9 ^) e' y  F0 F" d
    是我啊。。。这都能被认出来。。。

    . E% f" e' I$ ?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
    % z+ z7 ]& G' g% Y# f( v是邓嫂么?
      j: z6 b) J. h. Q& H$ {- ?
    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
    ) s& B- [  @& p% u+ W" g5 W4 {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 ...

    & x. |5 G: ]5 y! l* _太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    9 a# x& y0 U0 z- {7 M  L" {  r
    & t3 `% X+ a$ F+ u( {8 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。8 x- e# S1 T: o8 x1 s. a4 }& s

    4 i" ?; w0 a$ A& J! |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 ; V* a7 d9 i9 U4 R7 X5 U. [6 f
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    9 N# G# p7 h. b) z4 A! @9 \, k3 z' T# n
    现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...

    ) F2 J8 I' d: z$ q5 [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 t$ ]+ ~6 m+ m7 j8 x现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
    ! o' {- C/ F, P$ z* r- g* H
    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。# h# Z9 f* b* h( |" R+ m+ Y% I/ z% P

    6 ?" f0 o2 X- q+ N( Ohttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL" w4 z* j+ L0 ]& c; _7 b* }: Y; I
    ! F% q, l/ [0 ^2 U8 C  N* J
  • 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
    ( T' w1 I& X$ T7 A' y6 p有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作

    % e6 y5 c3 s) I# q& L- Y0 p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
    * Y& m. V- c# G, @' Z& y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 f& L# v4 e( Q1 O; W! B+ J
    5 `, l0 Y& n2 D/ i5 r' C
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    3 e  V% m' W5 D
    好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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