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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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# 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?
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/ 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。
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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
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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)。
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/ 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。
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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。
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Shard keys
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& 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,
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, 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
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) @' {, ]% 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! }
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! [$ }* 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"
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}
: ~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"
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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
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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。% s J' b7 o: @4 H- x
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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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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
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- 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
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图1-2 chunk的三元组 5 Z+ P" V+ m- B5 ]& @0 o3 @
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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。
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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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( 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
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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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, ^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。
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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" J; }% T0 N6 |" g' b( d
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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。- l: n+ w8 z7 f5 i8 b8 I3 Z; A7 b8 C
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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。
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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。
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& 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。
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Config Server
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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
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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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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
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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
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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。
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) 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。
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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。
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, N$ Y$ w- Z6 _; vReference,
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/ m) Y$ H$ r$ c' e/ n[0] Architectural Overview
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