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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。
& ?+ q+ R; T9 z1 l$ x/ W# |1 k
    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?. X; C, c4 N% ~% J" W  e: F& J8 }
* C! y. p  c3 a. \. G3 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。- ]( X6 U, B5 C1 U; i2 C

- [7 s: b* E2 W" u2 k. H
9 T1 f8 K9 [& |* R9 M
9 A' c% c. o8 ^( J" F2 ~# Y
图1-1 MongoDB架构图
0 ]* X, P9 e7 S7 m6 c

. ]4 f- v# C! t8 \- [! y    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)。
, g3 M# n$ W/ U" D- I4 E8 ]; A8 \9 h: O& G% U/ G% l4 y
Shards
) o/ H5 g/ Z, m% V$ R0 Z1 G3 x; j9 D+ Q2 i" d* M
    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。0 Q2 u: F3 f' x5 L( M
8 `9 z- n' a, Y7 d$ T! J
    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)。
! b5 F; p2 M& f- N; v: A* b
  ?6 I! i1 f$ h# G; C: n    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。+ B3 l5 ]7 x- F# r+ ~8 s
% _( c) q+ a/ {) R. @
    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。. t  f: K0 `+ m

" l* ~( D  B" F, FShard keys
( u6 o, j% ^, L/ x2 z, u        . y, C  ^( ]' Z& 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。4 `) f+ d+ f& f0 b( I$ z
8 l/ j; r0 ~! 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,. d' L! `) O: v& d' I" E; d

8 {5 t! |" t' G$ @6 h/ \" m6 W{7 O7 @% Z- m; d" F) A+ b  R
  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",
. D/ x) w: B9 ]9 z- r( {3 @4 f  "Type": "CD",
  |& \% |- t9 i2 H5 u  "Author": "Nirvana",* T( t' C# O- \: w! x
  "Title": "Nevermind",
! m3 j5 c8 @: \6 u4 B! s; J/ }  ]1 l  "Genre": "Grunge",
& `& {" A1 N& g0 ~" r   "Releasedate": "1991.09.24",) n( r; E- Q# l8 g  d* ~$ @
   "Tracklist": [( X# {9 v+ F8 a& r( y4 Y
     {
  @5 A$ i3 s: ~+ J4 d3 I        "Track" : "1",7 n9 |- M) u$ W! `) B
        "Title" : "Smells like teen spirit",' Z0 [, I; u0 E- [! M
        "Length" : "5:02"
; W6 L+ r' k) q3 [- C9 `0 V7 F# o" z     },
2 U7 D, @* A3 L3 P     {+ l1 k; B/ ~# J- G
        "Track" : "2",
6 i& U4 z  a! |' ?3 [        "Title" : "In Bloom",# H" H) ^& t5 g; b. ]# q' f+ |
        "Length" : "4:15"
0 P1 o/ A9 q; w2 y6 Q7 N' T# P     }
' M# h9 }# b+ f- R* h- I1 V  M# M   ]
7 [2 e1 j. K) O1 j' Z- }, @}; |) c- o- j4 P
9 t' ?# m  i9 y. L/ w+ u% T- t, a
{
' E: R  t* ~6 d- s  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",; v- _2 k/ i/ @0 ^1 {9 q: Z
  "Type": "Book",/ j/ X1 K- h/ ?  i! c
  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",
* |. c! L4 Z4 T9 }2 I/ R  "Publisher": "Apress",
! r& X# U! Q* `2 O& K7 X/ l  "Author": " Eelco Plugge",1 {: j0 R) q: Y+ h4 ~" k) U- `* O
  "Releasedate": "2011.06.09"7 `  i' [1 m, Y9 ]4 f: x1 K! _# v0 a
}: A7 {% e/ Q) g

& W% Z: M% k  O( m' |    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。
' O' v# z- g) g, O- @! r
& a! Z9 K2 D) ]; r; T7 c    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。
$ V  Y8 Q- i/ @! [: r6 @) e8 ?: s7 l* A2 h' J  o
    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。2 y; B; K$ [% `
! `) S5 E; e# O' d2 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。
5 b# x7 D; S' r8 c* Z
/ p" T- \5 T! O* s3 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”。4 g1 G" h( g0 L: _% }

; z* b* w1 v0 A3 _& g0 CChunks
# m: E( J6 V4 A) d        6 J4 d6 K) t: k  ^3 O" G" a
    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。
" ^' t% n( `! k
- D; ^' D+ O4 l* @' d6 R$ r. h! S+ z
+ t% w1 B  ~: T2 ^( x. V6 `5 R+ X
图1-2 chunk的三元组
( k* ]2 W3 a, ]9 \- A2 Y' Q& p% Q
- }7 h& P5 x) p% {) F  D% f1 P
    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。. e8 f5 m% q: w

( U) H$ e9 l4 ?- h8 |# ~    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。
1 \3 n; Z7 p+ Z' ?/ d$ _* v9 }$ L% M! K1 r5 A8 w
    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。# ^) D8 g' j: q; y# D/ Y1 k

& l% J. D& P- i    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。
- P" o( P$ u1 a5 Q0 b' s. c: F& ?% x) P( e/ j2 B/ \
    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。( q' G: N( g! c& H+ S3 q  _

+ N% U$ l6 r# @6 y# g: d0 X: R# f    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。
8 b0 A# ?4 K4 b" M. W2 o. `6 i0 u: Q! i7 {- l3 N
Replica set: b$ O9 ]4 @1 n" ]0 [0 Q" O
        , p* I) |: H& W& Y
    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。; s7 a/ x3 N/ r9 n1 k; i; f
( p1 ~! \0 Q5 D5 D- ]
    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 c$ _9 p9 n0 c4 ~- a! z
- f/ e  W3 S5 I7 R8 K( m
    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。( Q, Q  O$ ^! c$ ?  s9 N

- E  |$ y( g& I. H( i$ ]# R    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。
: ^) t( r  m5 K$ K7 p5 x/ w3 A( ~# T4 H- y$ ~3 n2 g6 @6 v
Config Server
" F( P8 s0 u8 a        
8 r6 q0 x! {: _( [; [, q& S2 B    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。5 A  B4 Q7 q4 C; j9 A
2 m& w4 c9 O" D" z
    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
9 Y; a. G8 x2 A3 O
. y/ e! t+ N- t9 q    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。
6 ]4 [8 r% M: H% l+ I# i, |
, \7 x6 G) D3 m9 Y' y$ 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。% \( \0 Z9 A, f+ b! l* O; t1 s
8 V( z. `4 T2 U4 m1 z  ^) s/ a
    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。
; x3 S2 N7 B+ g. \
4 K/ m8 b4 i1 q8 A  A+ ?* rMongos/ w5 `" u: @% {2 O( S
$ K: }  r0 ]: m  f
    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
7 D3 w: ~" o$ X* {
1 \7 C/ m3 b& L1 {8 v: s) A    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。
5 H' Q2 @; e/ d  ?
0 ^7 d% Z* `. Y% s% L/ j/ m) T    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。
; a  D5 ?# _; V8 B. Y
5 g5 i1 j* |' F    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。# H. D# o8 B  u, e
; n, p0 O' h5 r7 {3 X8 a
    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。
: \5 i+ `0 ]3 x" f, e
$ x/ i! N0 j' t: Q# w* P2 ?( j% |# I8 G! f4 f; S$ o. ^* O9 ]. g
Reference,6 n, |$ ^- I1 L2 l' m) @
4 C9 v  ]9 X5 `4 H
[0] Architectural Overview* N" d5 l' U# L2 V
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction& e* W3 a9 M+ U" `

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
3 a* R4 M" ~: l# b0 j4 `" k; p& E' Y3 Z" k4 g2 h, d
+ {4 s! C& {: r0 ]7 C$ F0 @
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
/ ?7 F! c: u( @/ S& Z. `5 k; I您是和邓侃一起写文章的盛楠么?

5 |: s- t1 ]6 B# |% @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
9 \2 r  n5 g7 [, k0 t是我啊。。。这都能被认出来。。。
- c5 o2 v7 B3 D( b
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 . h& p) M2 v" M
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~
. U2 i- h7 h5 A- W6 R, o
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
    ' B9 {# v$ m1 |6 V: _5 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 ...

    $ Y, ^' q2 f8 r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 # u' Q: v6 I/ q
    欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。

    " A0 W( z* p2 l- M- u0 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。3 u4 \) y" ^* K

    7 q4 U5 @" o" u! I

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。5 n7 V; h' L2 T) d# r

    1 T0 o9 M; F$ j( V中文看得真累,大部分还是英文术语。* y) Y$ Q  q% s* M3 Z# d
    1 \8 B- h: P, l2 C0 A
    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。: s4 z6 v0 l# F! g" z# T

    / q3 V2 p7 s' R1 G9 i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
    ; ?: o+ C8 w( B: m$ E$ e' h3 f2 _我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。" o/ C! f: z2 Z2 j, [5 J# @7 A( Y: l. S
    : _5 v, y+ n$ B2 D% }1 i
    ...
    * @0 q5 d5 [) e
    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
    - L8 W4 y. ~0 M2 X# Z7 c谢谢。
    . R6 Z6 i: `! U; [/ A" U' [
    0 |  A2 j4 s$ `/ t/ o$ w' U中文看得真累,大部分还是英文术语。
    6 ]1 t, _# x) g! Y  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 * y' r+ {' L) v
    是我啊。。。这都能被认出来。。。

    - M( ~4 D: {# c+ R( q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
    ( s# K# |6 Q/ X9 `- ~是邓嫂么?
    " o' b1 X: k5 u$ M5 J
    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 7 x# G% L3 I) O. q5 u) m# E
    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 ...

    ; C# l7 a8 q( [, N% b7 K: S太好了,期待中,希望都带上英文reference。
      Q! i9 e: H: E* G7 L2 T
    + K3 N1 i: x8 }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。' H+ Q! Y3 _8 h$ G# @: D+ K
    : T' M3 C' D  [  m8 C. L0 c2 B4 E' `9 U
    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 % m) ~0 B4 h9 K0 W
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    ; Y$ I/ z4 x  n. S/ `" G- _! I' b2 t' D' Z8 F  O1 S# {
    现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...

    ! e2 Q* b1 _8 q1 @4 g9 n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 h8 G6 [( i现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈

    3 w6 u  O, d6 o2 X" U7 f" I# 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。' o5 g+ u. ?! u* l5 l  j$ O
    5 A$ l, a& c3 u4 ^
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL4 G, v# }4 B: U. C- I% A1 u
    2 l. ~/ I: L' Q( C7 w- 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   e8 K% H. k% z+ ?2 j4 ]
    有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作

    ; E6 O- `+ T8 E7 {% F, 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   u1 ^) H8 l3 q) c7 T& a& D/ b! s1 s
    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。7 q5 k# k) T/ G. L0 L0 k

    . k  g2 N5 K4 bhttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    6 q7 R2 Z/ T' N# H1 K8 a/ ?
    好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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