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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。) 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?
9 L3 z3 t" F7 ~. x$ ^% r! c/ \* }7 A) F0 U
    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

  |# q/ t7 E# u$ E- X5 J! F4 Q

; J4 g" Q2 y4 y! y
7 i( y4 u. l1 ?图1-1 MongoDB架构图

; i$ E7 y$ O7 \( b, k- b( _
+ 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 ^
; `4 [) A$ ~+ t! H
    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。
% v2 @+ @$ `0 e/ j1 J/ P3 P7 E
# 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。
+ i' P" ?7 a" ]  B# e  P
8 t! r/ W6 o, J& y8 B  B' IShard keys
7 [) }0 _+ V6 H        1 }8 X. i0 g. R; Z+ L
    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,
9 M& S( h  h3 G0 r  g9 ^0 a" m5 Q" i5 n: }( f5 v
{' 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
     {4 ^6 E0 `1 O, @: W
        "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"
; q) k$ |# p/ B1 H! l" a1 M     }$ O# \0 k; s' r9 \5 [! |8 h
   ]
2 o9 ?* X; E) C8 ~$ Z; B+ i}
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. |; {
}
/ U5 V# M2 i2 B
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。
4 M8 K5 f, q+ [: V6 `. T& l* ?; x0 k# S; c/ F
    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。
% p2 i- n# r* Y0 f* }  c* {+ V6 a1 s  x$ F1 a8 Z
    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。
! L9 e' s; C; [) I7 |" E) v% W$ ]' H: ~
    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
- u5 z* O6 F8 d: D# l2 B
    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”。
5 Y; g7 y( |( W9 p) |" x7 b# i: t9 ?$ v# i2 {
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
; \7 h. _' r7 h4 Z
) T0 S( s: H: z, N; }# D
图1-2 chunk的三元组

* x. v7 X; z* Y' d/ e& j+ T8 q- O' u3 Y
    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。
4 E3 e  I- e+ A9 Y- b7 U, z
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。
3 V) @) U$ R9 c- k
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。
; h: f/ r% u( T5 u& ?6 U3 t
/ @/ 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。
/ u, s# y3 i) t) \7 G5 _) G9 V6 _
    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。
. {1 t4 M8 z- s3 ^
( 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
9 p8 c+ t+ I" @  a1 x
Replica set
& k9 u5 v% l" K& d" h: P7 v        
( 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。
) l9 `5 l/ ]- H# _, m: X) a  i$ W* W( j8 b, O# x
    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。
8 K& |& l. o' v: Q6 }6 \- V: J
) 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。
" H& L5 k/ S% w( _4 n2 g
' 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。
9 F1 n1 |+ l; m* f  l! Q
& _) O$ E9 z( [" P9 h, y2 I- h( {  aConfig Server
& X1 [; J% i. G" K9 b        ( s1 d" }9 K" B4 T
    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。
! X& H) p- a) w% |. O) x+ c
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
2 b; n, P% }; G  I
    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。
6 v4 T+ Z, p; c% x6 ~# \
; 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。
- C% }* E. i5 x+ ~2 z, f9 d
3 b( z* ?% h9 p& OMongos
6 C) N6 P; A: {! G3 M
% 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。
6 O5 q& s7 r  E; _, \+ R' C. W! I2 m* t/ M# L" d( V
    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。
4 a) ]4 a- n: o1 O7 R4 @
/ 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。
( ^, F$ d/ {  P& V0 f) X# j& B* M# B  F* A0 s
    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。
6 n1 a, V4 ]- [" `' m) v9 {0 X3 C' D* X. z: R0 _5 f3 K
    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 ?
+ U. {! i/ E4 N. @. @/ D
/ f' k' q) E$ `$ D
Reference,
# Q# z' Z4 s4 C! u5 d% C0 J6 i
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% ^

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
$ A; A5 _/ W  k+ g
) I: l: g2 [: N6 D" F8 t( R
- p1 J: d$ q3 T( N) |. 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 % W# Y0 M6 b$ S9 W" l: Y2 c' O0 M5 {9 d
您是和邓侃一起写文章的盛楠么?

8 k( }9 b6 R5 B! u: {, M/ r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
6 M* c3 _) b3 l3 r7 n- c' Y! x是我啊。。。这都能被认出来。。。
# Y6 Q" M2 p: k6 Z0 e
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 ( d( m! Q5 B  W' X
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~
: b, u: l4 {6 k6 [$ k4 D1 B+ D
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
    % H% z* x3 E- {$ o0 {' V3 i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 ...

    / Q# c; |, h2 {" r2 c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
      Y! {" V4 Y" T: S; e3 R欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。

    ' g) d  ?4 M0 R* J1 H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。
    " s8 r7 p* B3 Z$ Y" Q0 X+ Z; |& z& h% G4 t) E

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。/ J) e, t0 z0 F6 T- U- \. _
    : A# \! I, }; d2 ?9 w" U8 C
    中文看得真累,大部分还是英文术语。
    5 K$ D* ^# b$ b, \) r7 X, G7 v  g2 V3 `2 F) l& d; K
    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。
    6 J* a  d% X6 Z. F# u; ?8 H# o- s3 v# ~; H" R
    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 + m% K9 q: ?5 H+ F! X% T
    我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
    + a+ [0 c8 C9 {$ |' {! S$ m( ?7 T! a) t3 q4 I
    ...
    % T4 i6 G% m  K3 V/ a% A
    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 7 u5 y5 Q- _2 v- ~7 k5 W4 p/ L
    谢谢。
    9 y0 e4 R$ [+ X* n! X+ E  I+ J. y+ I
    # K- n- f0 n4 _$ `# f中文看得真累,大部分还是英文术语。
    $ T$ b" }( ?3 S2 L
    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 , M! D% S: _! {  J# I4 J
    是我啊。。。这都能被认出来。。。

    : n' ^( w2 A! f. L8 ?& o: O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 1 N4 E6 U2 H" T3 V+ r
    是邓嫂么?

    $ |0 `5 K/ w8 x$ l% Z& P: u. Y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
    0 J8 g6 n7 ?$ N, j2 e) p" 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 ...
    ( m+ X) L; l3 Y' h
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。% Q0 P. C( A1 f/ m. B

    & `: f% b* F, L# [2 O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。- J8 w5 Q0 q3 k. W6 X
    . }. g& D& H& u: g- l5 u# G
    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 % ?5 |& R9 n3 _+ p5 E
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。
      I6 @% r! X/ a6 G# Y( h
    1 c3 A" O8 X2 S* g  [' }: 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 ...

    7 t" [% S  I4 D1 c3 R! d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 ! q: x, P! M: ?7 n. O! n9 j
    现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈

    6 B, D: E9 y) o- T: z  c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。
    : X5 y' I) r! i5 `1 G; J+ D9 K/ H) m, \
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    6 {, k& k$ W- ^" O# X6 `. j7 @0 G) k$ a' E
  • 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
    2 x+ i5 w* f9 {9 d5 E  m8 A" P有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作
    ; l( w0 d/ _$ f8 A
    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
    " S% L* D  b: P! Z/ y$ p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。
    $ r( `# n1 ^7 Q, q9 X
    $ z3 K; W8 s& ^! z" h6 I3 B# F; yhttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    8 u/ W, V) i* g5 C/ V" X
    好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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