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楼主: shengnan007
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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。
0 v3 f6 L6 D, F1 K
# W2 U. b5 `, J    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?
, n  Y& W' E4 Y# C- _/ O. w0 {
/ X2 t: g0 a* y0 \    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。
5 b  t% U0 p" C* r8 I; H% o  @8 {) _* ]2 F& K' @" \. j

3 w0 R1 `4 X! J2 b5 ]3 ?$ h1 L) q( {, H6 w) |. P) w( J' r; L$ o
图1-1 MongoDB架构图
7 ], {  {7 A; Y% p

! F5 e9 w% N7 P& U, d/ P9 R    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)。4 G) o# Y' D  k. A8 H& b
% P/ M6 G' X' o$ a# i: f
Shards+ p& r, O+ e$ s/ Z7 W5 ?4 t

0 S( k/ }$ A$ Y6 j9 a1 n/ 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。1 o7 a) v0 g; g) Y9 }, d5 s

6 T. t: }9 ^, A/ @. {' X4 b7 Y: A    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)。
6 ^9 u& p& b, j! z4 [
/ C5 L8 [2 P0 i) w9 Q& @    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。
! O8 [, p$ D( E/ G/ w9 a& \1 }& k4 S! @* ~5 I9 e
    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。
; K- X# s4 ^5 G: l0 @/ F8 y- r% Q$ }
Shard keys
/ R+ ^( u. H; a2 e" h        
& v, ]) I! X) n    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。% A) V7 I" H/ p) u2 u, r. H; V0 L/ n

/ j7 _' S, X3 F; k0 [    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,
7 ~7 E9 {0 _% u+ Z' b9 ], a: u
, E. W/ b6 E( {4 Z# p{
$ a# Z3 i. Z1 q. A; [3 I* }2 C9 ]1 r  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",
+ E6 n( w: N' j& j, q( [3 P2 ^  "Type": "CD",4 M$ M9 L; _5 P( j5 i) l6 L
  "Author": "Nirvana",: z6 h& v$ M. O$ h# U8 Z# B
  "Title": "Nevermind",; n1 P: R1 G: H$ F% ?+ F
  "Genre": "Grunge",9 T' L/ ~$ G& }
   "Releasedate": "1991.09.24",
. w1 A4 l& L/ E% s8 l7 f4 G/ ?   "Tracklist": [# ~3 R+ `' j- x  C* t3 e. V
     {
) @' {, ]% s: E8 x1 o        "Track" : "1",
# P/ o7 L! [, K4 Q: |        "Title" : "Smells like teen spirit",
2 L& F! B$ Q' D" |# d; y        "Length" : "5:02"2 G. ~; L8 l4 ]1 y! }
     },$ Y& A) B' K* \
     {
! [$ }* Q( d2 J8 J        "Track" : "2",6 v- ?% I! x3 y$ k  a
        "Title" : "In Bloom",
3 Q% e' c0 D7 C! b' S  v  c$ G        "Length" : "4:15"
: j; A- v6 K9 L( |& {  m$ w     }
' Y8 Q/ F: U$ h% o# w  X   ]+ U- @1 S" a7 Z+ d8 c
}
: ~1 |3 e& I1 [' O; \% Q
# L$ M5 m9 c8 `; Z% F5 e{  L0 j7 n6 Y) f$ \/ [
  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",
8 ~6 T  s4 N7 a8 v) U( H4 Q: |  "Type": "Book",
  r. M+ w3 C/ Q4 D$ W" V  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",
- @; l+ F( Y. _6 p3 T3 R& Z  "Publisher": "Apress",
/ [# z- j1 ]1 t9 W# O4 U) u  "Author": " Eelco Plugge",6 k- Y  u5 m6 Q
  "Releasedate": "2011.06.09"
5 b, h7 i9 `7 f# [}
/ r0 c0 Y) A+ ]) m  {( x* U4 z$ m0 o0 L. C. r
    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 i7 J. ?9 l9 h, p9 [7 g
7 L2 X1 \+ U/ x1 Q3 C6 b
    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。
8 C* l! D- a- C/ K. c% I: h( K: S
    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。% s  J' b7 o: @4 H- x
( Y1 S) x2 Q; u+ I) R
    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。
, I1 w* l* q. v+ K2 T3 ?. w) b) w; P! h
    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”。+ x& [/ C. |; D+ s/ ?& |7 g

& R/ T0 R; g' A* D9 m( R8 oChunks
+ R  m6 U# e6 j1 w0 B8 A" V6 x        
- g9 a( D; l. R5 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。5 h! [6 v% Q$ c1 c: `. r

) k; _' L( I2 b  }/ _* z/ `4 t
2 U, n  @7 _  d4 s0 t. c' \3 @
图1-2 chunk的三元组
5 Z+ P" V+ m- B5 ]& @0 o3 @
1 D7 R" H( {. e5 a
    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。
7 g+ r/ Y! M6 b" T3 g4 I( t+ M6 K" b5 m7 P$ k0 P& A
    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 }+ ~& P0 u% D  ]; L
( x0 j& m1 K' d( A5 T* 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。- r3 O) O' w/ \8 ~9 C4 E
3 c- v+ o8 t: M( k$ H: _
    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。
! n- H) D( r1 _* D( i: {- ]8 m
, ^5 r( z. ?5 V, X! t1 i( }4 C    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。
. N2 _0 P! A: w$ |2 E. F* b2 V, ~: G9 L% \/ g; E6 K) A
    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。
7 I/ [+ h& D! x% {* \* i8 U+ e( ]$ k5 i( E$ p$ S, R
Replica set" J; }% T0 N6 |" g' b( d
          a* K& a% G# Y' W5 Y6 j
    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。- l: n+ w8 z7 f5 i8 b8 I3 Z; A7 b8 C
7 K- ?4 E. j! D# c2 r
    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。
7 }" l8 H4 R% s: N% z* ^+ _1 i# Z
5 _6 q5 p1 C% `5 C7 w( l    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。
5 S$ k" b" D' r; e( b4 k
& s( E4 ^: u& k2 I1 y4 T* [, y& N5 J    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。
; c8 o: ~. X7 L  G/ \8 w/ i4 V+ ^8 Y2 S- Z
Config Server
. }* u3 X( [4 o% p# g0 r# ~        0 u9 z; b5 ^+ e$ K" G0 e% K. G
    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。; {) t" {# Z' z) M
$ |+ V  I! _- \7 |2 K- v
    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
* Z4 \8 g5 \% g  N4 W; F; N* `' k8 e8 |( T
    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。. I5 M* R6 ~8 ~* R' @) e/ S4 U( O' t
" o- v: w9 @  N2 n" p% `. k
    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。; ~% L1 F5 D5 a; B3 ^$ r; S

4 U5 u! ]! [; P# ^% n7 s! ?    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。2 J) i2 v2 U+ _% c
' f! V# d/ t; O: q& L- Q; H
Mongos2 E* `/ T. q2 }# t4 c8 j

8 F( I- c4 B: p% `7 M' p4 H/ ~    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
( i9 \7 t: X( t8 A5 r: i# z
) p( s3 B9 c$ |- f" }    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。
3 K5 K3 f" c7 q
0 R6 V! g2 y- G. \3 X' n! ~    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 t( E7 s' k5 \% m+ _

. ?0 Q/ D8 ^2 L( {' s4 @    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。& A, z# t2 W/ t# V, x9 ]3 u

8 R+ n. S5 a) H7 {+ D    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。
( f' V7 }7 t1 @# q# o$ ]8 g5 b6 _$ V( J7 W& u2 j

, N$ Y$ w- Z6 _; vReference,
# _7 T3 f0 o  f4 Z% D% m* d$ \0 |
/ m) Y$ H$ r$ c' e/ n[0] Architectural Overview
. H; ?8 y0 n3 [4 o2 o" Fhttp://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction: K1 ^! _% Y2 k7 ^

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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 1 v9 i- U# {+ [( \8 U  S

) r: _# w: T: \
+ {/ ~3 R  |* A* \) x" P9 }3 s0 w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   q6 a7 x, z3 x. v( E5 g
您是和邓侃一起写文章的盛楠么?

% W3 R- L( Y% }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 4 o( c2 l  n! I! [" i+ T
是我啊。。。这都能被认出来。。。

$ |" T7 _: b& ^0 _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 1 \9 y2 n: ]8 i) H% H# @* A  w
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~
5 i$ Y: X) X: C+ m/ y
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 5 `0 t" j" P, [5 W+ p6 }/ f
    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: u- w: S) u. s+ 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
    . Q( `% T, ?/ Q; M4 d. @# Q( w欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。

    * Z- ^# b* G. Q+ G4 y, {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。: E. x2 T' q$ G* F0 b6 H& h
    ; k" M5 s" ?; f* P( ~' |2 A+ 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。" o* B, U8 B- k4 y

    4 l, p) g. P# W0 p) O/ K" N中文看得真累,大部分还是英文术语。
    # }0 ^0 v& R* @7 M% E% ?8 b) _6 t& g5 B3 C4 I8 l+ @: [9 ~
    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。
    7 x8 X  T' b' p/ c% d0 c9 u3 g- A  q' s
    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 # X4 O' G$ Q6 R6 R0 c
    我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。$ ]8 V$ W' A; X% o9 r! @
    3 `! O% [" o: [/ O& h# P- c
    ...

    ' O. W/ Z% _+ G5 y" @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 ( l" R) M/ c" _
    谢谢。
    / \! K. f" R; F5 M, E' u, {# R7 z( \7 A; i) r; X
    中文看得真累,大部分还是英文术语。

    0 k& c- D3 D1 ^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
    . c) t! j! |+ J6 z. v9 t是我啊。。。这都能被认出来。。。

    ) G4 l" N6 e4 E: W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
    ! G4 `+ f- i# n8 s6 h' O& U是邓嫂么?
    ! `9 O& b0 K  \+ K5 [- x
    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 : X3 @+ u( p6 a( E# I+ ?9 F% s; P
    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 ...
    , E9 e- v0 {4 n& `1 m( X2 q/ ^0 X
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。* W  [% ^( G; v
    # j7 X5 @8 }+ w# \6 B4 ^" o# A# S
    现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一下一堆NoSQL的新系统,到最后估计会有几个胜出。; z! V- r# s1 F; P8 A$ c

    ; x: Y. q) ~( hhttp://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 # n) F3 _1 t$ ?3 @
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。' @4 b5 U: W# X

    ; F5 b- i* k# Z; N- G! i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 j& G2 M9 a9 Y2 P2 w* U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
    ) r+ m' I# q6 D4 ^! u$ m" A现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈

    5 z1 C1 h6 Q( L. V3 T+ 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。. @' Z9 {# g  g; P9 W, M

    % X& S( K& M7 z, ?" Q1 Ghttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL0 q& e9 [. `( W$ Z* T7 ~+ [

    0 S* p4 a0 i0 v
  • 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 " ~. [% L' _, Q( c
    有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作
    6 Q8 i5 B- g. h- F+ M& d
    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
    6 @. l% _7 O$ U' I: l( ~; n* L1 t! n) k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。( l' q2 c& f' S+ S& s  `% N

    % N- w7 _" j, N( khttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    4 M& C# y' u  E) B
    好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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