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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。
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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 }
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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。- ]( X6 U, B5 C1 U; i2 C
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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)。
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Shards
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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。0 Q2 u: F3 f' x5 L( M
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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)。
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?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
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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
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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。4 `) f+ d+ f& f0 b( I$ z
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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"
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"Track" : "2",
6 i& U4 z a! |' ?3 [ "Title" : "In Bloom",# H" H) ^& t5 g; b. ]# q' f+ |
"Length" : "4:15"
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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
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& 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。
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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。2 y; B; K$ [% `
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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。
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/ 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
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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。
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图1-2 chunk的三元组 ( k* ]2 W3 a, ]9 \- A2 Y' Q& p% Q
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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。. 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。
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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。
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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。( 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。
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Replica set: b$ O9 ]4 @1 n" ]0 [0 Q" O
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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
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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。! {6 c$ _9 p9 n0 c4 ~- a! z
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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。
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Config Server
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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
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每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
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. 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。
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, \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
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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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4 K/ m8 b4 i1 q8 A A+ ?* rMongos/ w5 `" u: @% {2 O( S
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用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
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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。
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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。
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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
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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。
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Reference,6 n, |$ ^- I1 L2 l' m) @
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[0] Architectural Overview* N" d5 l' U# L2 V
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction& e* W3 a9 M+ U" `
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