MongoDB架构概览

shengnan007

    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。

    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？

' U, j' ~- c8 s/ z' ~    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。

# X2 P; m! s( P, x! R+ m

6 ]6 u0 [$ x9 `  Q5 V* U
图1-1 MongoDB架构图

7 K( f' V; k' B7 C8 e! p
8 ^7 ~9 }$ A+ G7 i0 {    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）。
1 e% }- J8 l. h6 `3 K) P0 A
Shards

    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。

5 D; F+ `9 c/ u    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）。

# z+ h, C7 P) u5 v7 X- B- A3 j    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。

    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。

Shard keys
" [/ Y/ I# G# B1 H; ?. C1 c& E. Z        
" {2 h2 d& f# M, a: |% R& B/ P    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。
3 K: T, @2 \. W: `8 ]; ~1 ^. G; p
; M' j( U3 i" ^7 H    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，
6 ?8 A. O; @" [( E& W3 w; X
{
  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",
* w. F+ z5 e* [, d1 G  "Type": "CD",
$ S' B& u, k3 `1 j. ]: @9 W  "Author": "Nirvana",
) ]/ J* `. c' F' `. X2 i  "Title": "Nevermind",
; B+ A+ W5 Q5 b1 U. z, P. Q" N. I  "Genre": "Grunge",
   "Releasedate": "1991.09.24",
3 l- ]- i: v5 b! ^- u% u: B   "Tracklist": [
     {
$ H2 h- M# o( O: d        "Track" : "1",
# b0 Y1 }! e) ^: b1 w3 ~        "Title" : "Smells like teen spirit",
1 i& G) J! }: e8 N% D8 [" a        "Length" : "5:02"
) m! S- Z7 L3 `; _" [& S7 m     },
     {
        "Track" : "2",
3 f# Q! m; B0 R- ^) X        "Title" : "In Bloom",
- U- O  k6 ?0 V9 ?$ d        "Length" : "4:15"
     }
   ]
9 ?: S0 s( K. o* ~}

5 X; N: T$ R( t% i: ?. O{
/ ?* f: y" G1 g  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",
( S, Z1 u1 R, K& {% f  "Type": "Book",
) f4 L3 G, r. i( R1 C# w  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",
  "Publisher": "Apress",
4 x6 y' m- B2 q7 h  "Author": " Eelco Plugge",
  "Releasedate": "2011.06.09"
}
) i8 X  u( T1 h9 O0 Y
    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。
7 S. t; z6 q: ~% R
$ b, i9 a3 `) k4 Y1 G1 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。
5 U2 y, O, O  I6 v: l
2 x$ a2 Z4 M% e    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。
+ b' J- t+ Z6 y7 x9 _
    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 H1 N' g; t% F( L/ {* C& @' f2 R
. ~( M: C# y) @7 l1 u- q    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”。

& o- t  }# P3 L% M/ o; }+ c2 h7 LChunks
7 O6 g2 ?% V& f1 `1 Y( Y        
) t/ x5 R/ ], p0 n* N    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: b# S3 [  E. j图1-2 chunk的三元组

    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。

! K/ t" |( U* b8 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。

" o! N/ B. \7 A5 f8 g    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。
# K& U- M9 N8 j6 b$ m; u) L
# I; B, j+ I" b- h9 }  Z    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。
) y! ~  r+ V% ~( u9 j
7 h+ k) R# Q7 f+ }) e# _    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。
; p/ q3 `0 S( h0 u
' B: c0 q' N* Q* [9 t    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。
5 m. f$ t. V* V1 f+ y
9 ]" m& `/ U! h3 g$ Z9 O# e/ aReplica set
, P! I. a) v6 C6 _- p- g        
6 z+ K6 u) p( w    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  ~* g7 {/ e0 l. L9 X: f0 A    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 C2 `" e8 f& D# F. X' X* z
0 G& d/ H: |: U' q  Z5 h" H    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 w; G1 g. V4 k$ b
    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。

+ I+ o6 M. N* R* G& m9 uConfig Server
1 `! i! ]% i1 Q' 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。
  l9 X6 V6 N* ]
$ y  F  P/ @8 c- U    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
/ s% e& S+ ^, T/ f
8 [4 l3 ^  j! n$ Z    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。
- q# z! i" B0 K# B% u
& B5 O, N2 ~' y% e  |( }6 }7 E    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。
7 t: z3 K% t0 X3 y5 D& J" P2 m5 H
3 e  f" m3 w. _* G3 M) N    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。
, k; A% J8 h% o; L# J* W
Mongos

% w& D2 J/ j- s+ }3 O; i    用户使用MongoDB 时，用户的操作请求，全部由mongos来转发。

7 ?; c1 t5 E, \* A  P    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。
0 A9 E7 Y2 P& {0 @7 V
    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。
6 M* b+ G' R# q9 L- V5 J& C, m
8 B6 d0 u) x( r" s8 M% _: ?    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。

/ O  Q/ k1 O5 K$ j% j2 M5 A- h; B    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 t+ m& P6 i" {; h
: j  E$ l/ `. r: PReference，
6 a2 p5 \% h% i7 i) r4 ^5 z8 o5 _
, [+ C* V& H: C' ^$ X, @[0] Architectural Overview
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
9 f" Z; B6 }: i2 _) w2 U

PenPen

7 @2 H/ C- j: w" t2 R, e

9 _5 ~: g9 P! a2 o您是和邓侃一起写文章的盛楠么？

shengnan007

呃。。。是我啊。。。

shengnan007

PenPen 发表于 2012-9-18 12:40
# l  A: t9 j) d' P0 c您是和邓侃一起写文章的盛楠么？

是我啊。。。这都能被认出来。。。

PenPen

shengnan007 发表于 2012-9-18 12:44
是我啊。。。这都能被认出来。。。

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~

shengnan007

PenPen 发表于 2012-9-18 12:47
# @! F" f" S- _1 ]8 v# T8 ]+ E* 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~

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？

不爱吱声

shengnan007 发表于 2012-9-17 22:49
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 ...

5 W6 }9 b# d% _# J! X欢迎，欢迎，已经给你变成正式会员了。

shengnan007

不爱吱声 发表于 2012-9-18 12:51
# w3 C* R: Y; Q' W. b. ?3 h欢迎，欢迎，已经给你变成正式会员了。

多谢多谢啦~~

巴山

我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb，涉及财务方面的东西用 postgres。

梦晓半生

谢谢。
6 c( y6 J# G9 j# s: V. e- ^
中文看得真累，大部分还是英文术语。
, l: o! z" p. d! U
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。
; \/ v1 `) q% b0 I. ]. {* L1 l) c6 g# o
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。

shengnan007

巴山 发表于 2012-9-19 03:38
/ Y8 D) I* F4 w0 V8 g- t+ r我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb，涉及财务方面的东西用 postgres。
6 \$ J3 x0 I" R! D- Y
" }, i: V) O  D3 x' `7 o  ~4 | ...

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

shengnan007

梦晓半生 发表于 2012-9-19 04:21
( r+ A+ M/ d  [% S* j+ Q( f+ \  f谢谢。
) }& m& t* H5 P+ F' V
中文看得真累，大部分还是英文术语。

( O3 m& @& @! \8 b4 e) s: Q1 W7 m( q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。

profer

shengnan007 发表于 2012-9-18 12:44
是我啊。。。这都能被认出来。。。

) ?/ m! A8 \3 r9 F是邓嫂么？

shengnan007

profer 发表于 2012-9-19 14:16
5 ^: a5 f3 C( ^9 _是邓嫂么？

3 o" v% w) V1 Q# p9 S6 C9 ~( x是邓的小兵

恶魔吹笛来

有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作

梦晓半生

shengnan007 发表于 2012-9-19 08:44
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 ...

太好了，期待中，希望都带上英文reference。

) y8 ^5 ^  @% l7 G; @9 ~- ?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。

http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

shengnan007

梦晓半生 发表于 2012-9-20 00:57
太好了，期待中，希望都带上英文reference。
7 B! p- N' E9 O# b4 p; Z7 A3 C( ^9 m
8 f. E, Q' x# x. C/ X* r6 i, 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 ...

, [/ ?. A6 H" |0 e# f7 \" g7 @现在写的也很纠结，资料太少了，哈哈

梦晓半生

shengnan007 发表于 2012-9-20 08:53
现在写的也很纠结，资料太少了，哈哈

7 n5 R1 T% a  j6 s# D2 B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。

http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
( G1 s2 J- Q9 x1 r, y6 c! ]

定风波

恶魔吹笛来 发表于 2012-9-19 18:35
9 _- M3 U# e0 |$ O7 K有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作

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。。。

shengnan007

梦晓半生 发表于 2012-9-21 11:52
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。

5 [6 A/ X" E5 s3 u' b2 i' F* j6 rhttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

好的好的，现在这个写完，然后开始写nosql