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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。0 J7 ~/ e* o" O m; E: {" V* T
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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?
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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。
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图1-1 MongoDB架构图
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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)。0 d/ U# J% V0 y i
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Shards5 B" a8 W! n8 b. {7 x' D K5 E
; H7 `! y @# X/ q6 b/ t- p$ x 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。
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' n6 {: v) \% r 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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. X0 m1 p( q. o3 Y a& @3 M 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: o' h8 j/ O) k1 a
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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。2 |+ O6 a& g0 T! |7 _; ]0 i
2 E w9 u) D) a 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,4 Y& V+ A; ~. K
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{) ^% G5 @% l `+ v4 n+ l
"ISBN": "987-30-3652-5130-82",
' t0 w" A- C* k "Type": "CD",) {4 M2 R( Y3 c' ?& f
"Author": "Nirvana",
. O/ g' ^- S& q2 g "Title": "Nevermind",4 ^, J6 m( M$ b O. O/ q
"Genre": "Grunge",
$ l& Q$ w: K- F! d" c* w* l4 b! d s "Releasedate": "1991.09.24",) u& Y: ]. F& ], r5 R: J1 v$ m5 f
"Tracklist": [- v0 M/ F- ?( _' K0 Z( t% f
{
( `& W' I- w0 D "Track" : "1",
' m# p, k; D9 U" Q- f "Title" : "Smells like teen spirit",
7 X" W! U* z) ?; ] "Length" : "5:02": d% H* H7 h( ^" e6 q) V
},# J }. F* g$ D, X2 N4 ` M
{
0 L) a* G3 U/ B F h0 \ "Track" : "2",
+ q5 s" A0 j& f0 N "Title" : "In Bloom", H' e3 f& a9 n
"Length" : "4:15"" l5 O, ^4 g! I9 I7 u) o
}! u! O, U4 B! }
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}
5 a! Q- [5 S6 }$ @; e3 M9 d) z2 @, N
{
: {: ] c$ G5 Y8 s "ISBN": "987-1-4302-3051-9",
6 }3 ?) Y+ U1 s. `# r7 s "Type": "Book",( s, ?3 r! L4 ~* s7 u- b& v
"Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",, H A8 X4 @) e, u
"Publisher": "Apress",
5 i! n/ D+ D/ V* y/ f" d "Author": " Eelco Plugge",
# l7 T- A y- u9 R "Releasedate": "2011.06.09"0 T+ J V9 u4 N! h. e0 K
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o/ V2 t3 u n' O6 L 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。
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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。2 a* t- q( L, z& r; B. P: T* g6 H, i
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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。: q! y! Z" b# r9 p& U4 _
, _$ T) |4 h5 V! N 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”。( F7 Z4 n0 i$ H; B. ~) v
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Chunks
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( q: O! I, F# B6 c1 H0 ^ 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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9 d; a1 n* e( h7 m3 m图1-2 chunk的三元组
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: A2 X- [: y) C: B 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。0 m- Z' I, m! Q3 U; ~
( s/ U k" Z( q( c 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。: t$ B+ a l/ ]6 s% V# Z
7 E o4 V" U- g* l 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。: h* z& v: t9 E' a2 R& O+ ^) S
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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。% V: e- C @7 H+ D4 z S
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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。8 j/ V$ o( \- V" ~
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Replica set/ C( s% |0 A& e( Z! b6 T$ t& j
* o- z1 W \6 @/ w" ~, Z/ G 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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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。, }+ E' k0 Z0 [* j3 S# \* c
1 \) D2 z) _. d 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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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 X3 |& O4 o# j! O$ P Q
! t5 a1 e& j3 s) n1 F# LConfig Server
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- _. a. }) C+ O2 z7 n 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。
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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。, D- ]) Q4 Q0 n% Z
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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。
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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。8 s+ {( R# e# V0 r9 ^ ~, y0 H, H. U$ Q) M
1 K" h& O/ W( U- F& X7 ]Mongos
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( R9 u% K: p2 R/ x- n3 [: A+ t 用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
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. `# m+ W9 K7 Q, Z+ K) i2 t 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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9 e0 X# Y3 g( j7 b6 W7 p# h 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。( t) Y4 |2 \: a6 Q
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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。+ D! h; j" z! `- C
* B: z# F: k9 _& N4 e 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。1 n# P) U" ^" V7 m
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Reference,
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4 B0 Y+ ~4 h, H- P4 O; ?+ W[0] Architectural Overview
0 R- |+ a4 ?$ J0 y1 _+ Q: chttp://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction2 _% N3 l* I6 r; _7 O
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