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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。$ h+ d7 j5 L/ L  P# u$ g+ `6 s

: u& V' l0 A5 J% J3 l$ M1 z. t    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?
4 ~2 l( C$ ?% b4 V7 p+ M9 X4 G: |, t& C
    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。) B; H6 O; H$ v* r
7 W( m" R5 f1 v7 x3 q: C
2 d8 I1 d2 [* q) \/ {# _6 c4 H4 P
; \6 {+ }2 m4 q3 b: p) p
图1-1 MongoDB架构图

) l( w) K1 N) c( ^$ g' g3 M: c& e
" [3 I# m" i, _    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)。' h! W) |7 R# @6 M/ A
7 i% h# \! R. n
Shards
" q& ~9 p( }5 v* X
" T1 ^; H( h& `) |7 q; k1 ]. K    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。2 P% F% y1 m% X0 J
6 z% g/ C2 k: A: j* E( d
    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)。" r: G1 d: Q9 z, d

3 P* A7 F( r" i. H" A: ~2 K' n! e    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。
' K8 [  |' `" |* D; P$ X/ X* h! g' h7 u
( l! |+ U# Y% N6 d0 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: m# i0 \7 T$ |* l
$ g; x. r$ Y3 n+ }Shard keys
& F5 W- m: e" ?8 \& U/ v- l        
. Y, A. g$ O) x( h    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。+ ?" X) P8 ~% Y2 w! p/ C
; Z9 o0 B) k' x, W1 B
    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,
5 m2 Z1 T  |4 ~( j; ~. w: r5 l# L* ^$ Z5 y
{
- i  J+ W; M- a- f7 u# G! B  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",# Q' n1 ~7 O6 ?
  "Type": "CD",2 Y8 k! E8 ?) I$ P! ?5 g5 r6 N
  "Author": "Nirvana",
# @+ H; u( F8 v: i' ~  "Title": "Nevermind",
# w% C3 \& n0 |* {! X  "Genre": "Grunge",
% Y7 }" ?8 d) r0 S8 }7 L   "Releasedate": "1991.09.24",
& |7 E  r4 f7 k0 o' `/ ~   "Tracklist": [- U+ `0 x# v9 D  n- v& H
     {* M8 D; @2 `3 o
        "Track" : "1",1 f& I* `7 e2 J* {3 ~$ W5 r
        "Title" : "Smells like teen spirit",
2 g# F% L  ~0 r# ]4 B: `        "Length" : "5:02"
! d; Q. W! P" m8 Z3 p: i) L     },% N7 w" a  k3 {3 R! u5 N
     {
' L6 w& v* m4 r7 @1 c) t        "Track" : "2",
# v# V: D4 q. C$ h! b        "Title" : "In Bloom",9 A) R  G, w" j
        "Length" : "4:15": G' Q" q+ H8 ?* U( K- [
     }1 L/ ]" y" \$ e
   ]
4 |# `0 }: o& P% D}, G/ y; l8 [1 l3 B6 x- n

  N: r7 ?0 E! O/ z{
, C& y' K2 ^' V! F$ G, N- K& v  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",
4 _$ \2 p  @. p8 w7 X! N5 |  "Type": "Book",
  b6 n6 [1 Z9 o  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",
+ `6 }/ T7 ]- G  "Publisher": "Apress",
3 _0 q9 B" o. Y1 j7 z- r* n  "Author": " Eelco Plugge",% u; S- W7 D, c8 i
  "Releasedate": "2011.06.09"
- U& c/ L. s, H1 i, B}1 M. U, F5 K4 w' j" q3 E- J( ^
1 u% X6 s; i8 U+ k
    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。
5 n: k7 I5 F- K0 B. K8 h2 B
$ w$ {4 i( w3 @: j% \    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。
# P9 ^$ [5 x% t4 W1 e4 |
+ {6 D3 K4 c* n/ @' [' ?: 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。/ [" E. Q; d7 \4 N
) h/ N' t% }+ n' y  W$ L1 P6 Y, `- w3 I- L
    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。' g) @) D* z4 k! t# [
  h! ?2 H" Q  q. [6 B6 f- p" x$ W
    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”。7 `# K3 R) [! d9 F  o& c

9 V7 F8 S  z6 j- ?Chunks
0 q% X- W  z# y; Q1 R" ~3 y        
" T( H4 G- h3 r    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。: j' b( Z; v; B2 j
, P6 y1 P+ F% Y% O# A' D
1 r2 E, ^3 U9 q' ?% U8 A5 O
图1-2 chunk的三元组
/ h% z+ ~* u6 {

  |) {+ t" J% t" ^    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。! F7 }- `- Y; w+ Q. X
4 N: M1 o3 t1 m/ z" V
    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。
8 d- S, w# z& }) N2 e/ p" o6 N6 Q0 ~$ K& g; C+ f2 W" U2 Q
    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。
% r5 J5 ]% [' d) \. x( E9 H
' s6 ?) y3 ^( f3 o2 s    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。+ u3 k& O* j9 W% X$ R) S
& o5 W8 O3 K  g; ]( ^
    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。( `' [& F) J5 n. c2 h& j" g
7 [/ o. w+ h3 v/ k
    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。
- f7 ]! `: x0 H" u+ u
! `/ \, K7 h- U3 ], aReplica set( Z3 f! b8 B6 s3 _) y
        # ?: q3 `; }$ P2 Q+ s
    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。* u1 x, i( W) O! [! D& c
; O6 c3 w+ J1 u! a; d, L; T6 e
    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。
. S( y4 Z: ~4 A3 k3 P9 T. p
/ Q5 U4 S; H$ J, x. \: ?    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。
/ h8 J1 {9 J+ V3 i& J
( [7 Y7 r- J0 E) t. G/ b# o    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。
2 f' k1 a+ I  G, e- ]4 b& F, M. W, a2 U0 X  ]. e! V
Config Server
7 a/ I5 g( O4 _! L: n9 T" B        , C$ k# y) V( m. V% 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。+ @0 }8 l, ]0 d! y& o

* S7 ^# P( H1 X8 E5 \# u& r  u2 o    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。+ T' y" g% P# N0 a

" `' W' U8 P0 X$ ?    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。# h# ]# c! \% I0 E) L

8 Q- o1 v/ R* ]! R# j: h0 ^    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。
* |( d" n& R8 `1 d% s, Z2 o% A  z7 b6 N3 {- P  P: O' M
    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。" y7 E) u( W& s8 y" I5 c; [

: w! h( T# c% hMongos
3 R2 e) K8 {' I& `1 Z
/ k+ S! q# j. j( }    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
6 z" ?% n! C4 c( a7 Z! e5 _& X- e" F# Z: i9 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。
8 N; h/ w' v& g4 A
+ Z; U! a  u" Y& m    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 B, y9 A/ U: g' E7 }$ W+ d
% f: i( s5 U. `% L
    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。0 l! J7 H& A  Y# N' A& i

: Y+ Y4 ^9 l& L1 Q8 G    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。: k7 e  C4 B0 r3 k3 E

' \. z, H9 K. Q
. b$ X" y+ J5 K9 b6 w; g( WReference,
( y6 o8 M8 l( k; L6 S" {9 J
7 z, g+ ^, ~# U4 B! x5 s& t, B[0] Architectural Overview/ e  [: e6 O. h" \$ g
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction! O# `( o4 z9 }2 F: s

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参与人数 1爱元 +10 学识 +5 收起 理由
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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
% s* j) h: z2 o& `# O2 e8 n' a" A' t; s8 U4 }

0 L( R0 K$ ~: w! o' [/ x7 R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
% |& G8 ]* p/ L; [# A您是和邓侃一起写文章的盛楠么?
8 P5 Q& r1 U# `: c' Y2 E
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 8 _# T) G3 s/ o( |8 v0 E& U; T
是我啊。。。这都能被认出来。。。

* u$ B, r/ H: `+ A% j2 z6 b* y, p& @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 d" O8 c( W+ u6 o. x5 r( j/ e4 V5 c
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~

6 O& Y! {6 d1 e; P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 " `% l. I5 X1 w: l6 P+ p
    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 ...
      r% ~- @5 d" A0 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 % |  V2 w* H9 O- u2 \8 m; p
    欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
    " }% r8 Q; ], C, F+ A: }
    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。
    5 Q; \  N4 H' b; u( }# Q) k7 Z7 K8 d& s7 V* s

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。
    ' E! s& L4 m. L7 q! u& Z: B, T) _' p2 B2 e" Z
    中文看得真累,大部分还是英文术语。8 N9 p: P/ p6 }8 J5 {& {+ p
    / L: a5 u4 d; Z! @! ~
    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。
    0 i0 k/ N7 I8 m5 Z+ y& h
    0 V. P+ j+ L8 @% I8 e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
    7 K" E' a4 J5 z8 E5 t9 z7 ^我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
    & A* |6 d' i) f; b4 a0 p
    ! R$ t* @( K8 x1 C8 ]' I7 X ...

    $ ?& U3 A( b8 ]% {- _& TmongoDB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
    % L+ I/ F1 {, c3 V3 Q谢谢。
    6 r6 d+ A: d: P  U% }' q! \1 e! y! h$ ~$ N" y+ i. b( v' Z
    中文看得真累,大部分还是英文术语。

    : U& q0 j7 h% q5 V. y5 H7 r* ^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' C* X. {' S. M4 y8 t
    是我啊。。。这都能被认出来。。。

    9 a/ p  M0 ?( L% d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
    0 {* A1 k( k5 @/ B, W) l# Z6 s- I是邓嫂么?
      F( R$ G6 m7 N. |% \3 ~: [4 \
    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
    4 a- c  u, ]% L+ g1 l2 k& v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 ...

    ; }! {' n. m% e太好了,期待中,希望都带上英文reference。# l% m: o9 G) h

    9 v) j9 h  j+ C8 K; q- J% 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。7 {" a! N) l, ?& l' f, G

    " f( O- g6 B- X# d) Ohttp://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* M8 N" n2 A' x# a) N5 F
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。: G1 F4 k. s7 L; W

    + L' C5 Z2 J& q/ f% y) [& P现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...
    $ R4 E) N% d- G; a8 S
    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 ( \9 {7 {7 s8 i
    现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
    - t! O7 A3 s' ~. O; 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。% K; X. J( ^6 i1 L% \* F- {# ?! O

    , `  S( K  Z8 v, v; ?9 Chttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    $ C5 ^9 N; d' A+ G! _) B8 S7 @' z+ D' v* S
  • 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 * @' z# s7 E2 v& _, y
    有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作
    0 i- A/ f' S. E9 u' l1 R  W1 p7 o
    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 & W% x2 F$ K( t% X' d) B7 n
    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。; [, G6 u( @" }
    0 X* p2 \0 i3 w# o" X8 N; J
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

    " s8 J. o2 G$ p( A好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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