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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。) c" k- G4 n7 p& ]
- u, a1 i$ y9 ?! n. j& O4 r 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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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 n( W5 L' J3 K( ?6 g+ `2 k
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7 i( y4 u. l1 ?图1-1 MongoDB架构图
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+ v, a: G g9 y- M& ^9 `6 m 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)。" V- H% l- q5 N. s1 k& u: w
& B! D9 j- _% v' p( D& FShards8 T8 s9 W' {4 L3 |( ^( B5 ^
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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。* h! X) h" T0 D
( ]4 F, S- ]; p1 Z& I3 s 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)。: ^' B8 ~% z" \1 W8 N
) F+ D F) f2 [9 W 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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# U2 l6 ]6 D# X& B5 G 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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8 t! r/ W6 o, J& y8 B B' IShard keys
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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。! p+ K% t G# a9 j
: d2 t3 v; V) J3 r8 R 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,
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{' C" A% @% ? L; z
"ISBN": "987-30-3652-5130-82",
8 b- ^* J. C3 B, G "Type": "CD",% V6 W4 m0 D4 V$ L+ {
"Author": "Nirvana",; Q8 o! b, ], b& G
"Title": "Nevermind",
: m& W$ N- o! D4 G7 ^% D" ^ "Genre": "Grunge",$ i9 B; A$ E7 ]' x
"Releasedate": "1991.09.24",
/ E( F8 }1 v. \( j "Tracklist": [
* ~7 g& s6 C2 a& v$ m {
8 n1 I. q# I( t2 j5 _( W "Track" : "1",
0 r; e8 f+ n0 N: x: A& @8 ~ "Title" : "Smells like teen spirit",
/ u! P0 ^! S! t; v1 { "Length" : "5:02"4 T- R1 H. H( y7 S
}," |' E; [8 t6 p( Z' S- z- ^, v1 X2 H! j
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"Track" : "2",% g- t3 j& F+ O6 X6 E
"Title" : "In Bloom",
9 I$ N, M" Q# N% {# ?7 c1 W7 a3 i "Length" : "4:15"
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2 @% w" [" h% G" q8 Q5 k5 t. e. j I$ \. O% C7 Q% [/ j
{
0 z9 p; S* G/ Y# e1 X# J "ISBN": "987-1-4302-3051-9",7 j/ i: N4 I0 X
"Type": "Book",9 u- _9 n6 C1 i9 @
"Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",0 g- u- B7 O6 m" } }5 r
"Publisher": "Apress",
: l/ b1 S0 j" Q+ @ "Author": " Eelco Plugge",' u: T4 @& n8 j7 U$ w+ g
"Releasedate": "2011.06.09"( S0 I. U. |; {
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6 c/ q: ?4 g/ b( a8 ~ 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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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。
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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。
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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。* F! x4 I# V: \- F% [3 C4 m
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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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Chunks: x- d: h6 x! y" \( ~
, x3 r4 K0 R+ k# Q% Q1 B% @7 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。6 q, y! {1 [# U
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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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3 o' w) f/ u% x" l' U! }) s 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。
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0 U; t" @) T& E+ S8 j- C: y" O# {* N 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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/ @/ j/ V9 P8 g& F5 X 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。
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( Z/ |/ q9 z( \4 u 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。: o+ X9 Q/ p. i! Y
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Replica set
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( K( Y- w7 t" H. ^+ _ 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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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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) f6 f0 Q6 f$ ~* 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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' C% z9 C: w0 w% l4 y! _. h 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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& _) O$ E9 z( [" P9 h, y2 I- h( { aConfig Server
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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。
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8 d5 C- W, x4 m8 S1 |, p 每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。3 \) g$ Y' ]6 o
9 P2 a- t% P! A- K' B$ |3 l 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。" N* N9 }$ a1 s: ]# Q3 e
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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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; w) ], j* d9 d2 U1 @, r8 A2 R/ p" r 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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3 b( z* ?% h9 p& OMongos
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% P& P: N- A& P5 L& e 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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/ x- a8 Q0 t6 ]& |1 C& G4 k/ { 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。
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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。9 O' g, Z! s" `/ s& k, @1 ?
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Reference,
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6 w5 `/ i$ W8 [& e[0] Architectural Overview
, x0 m# _7 `0 G2 e# lhttp://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction: H/ Q+ B: y O h, W9 d% ^
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