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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。% P- @; ?+ g3 w5 f& W
! T t- G2 p q5 u( n9 Z1 Z7 g4 f: X 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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$ `$ D$ ?* u# Q8 u: x4 v 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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" q+ p: J/ `& C. U; b9 N图1-1 MongoDB架构图 % i9 p1 P+ n& s; a. _0 K5 I- M
0 E" x! A0 v1 m6 ^ 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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% y. F, K0 G& N5 I5 n3 n4 BShards
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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。 V6 h' U5 v( o
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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)。* F5 C/ G I3 e
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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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! K. M, p4 J' k; t 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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7 Q" |$ v8 F/ S( u+ C/ P+ ~Shard 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。( G* T3 F4 g9 O) p8 n( W
$ ]+ |2 m; v% v: O* E+ B 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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{
5 k' J+ o3 \' |( ~0 j1 l "ISBN": "987-30-3652-5130-82",. i7 ~6 t2 j! l9 }; a" o, @
"Type": "CD"," D/ X- ~% ]# L/ B
"Author": "Nirvana",& d" S. Q/ @. ^- Y
"Title": "Nevermind",$ F- m' o! D1 |& J) L! g |& o
"Genre": "Grunge",
" r0 G' }: s* S% }: `0 e- Q! s "Releasedate": "1991.09.24",8 D( ~- r/ p' f" p4 s/ ~" P$ Y3 D. {$ m
"Tracklist": [
9 Y4 V" i& k9 m- i4 B0 b {
3 ^* b" e" V1 z7 P; d; z) @* ?6 u "Track" : "1",
9 m$ ~9 t2 r: r- Q/ b- E# ] "Title" : "Smells like teen spirit",5 q1 b! |) d2 V e, R1 i# ^$ c
"Length" : "5:02"- W. J: ~2 F. W( f0 C6 ^8 Y
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{ v! h. P5 M+ B" P/ P. m) [
"Track" : "2",
4 F: y' j* A2 S, |$ o E: M "Title" : "In Bloom",
* F, J* G* r. ?/ g, ? "Length" : "4:15"
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5 [" F' Z1 {: ?8 t t$ ]" E! z3 s3 X
* U- w. L2 I0 F0 t' G{- H% \( P% F( V0 `4 n
"ISBN": "987-1-4302-3051-9",0 H- H7 v; f! E' A
"Type": "Book",# B! p t. W, c: p' H
"Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",
4 I: e7 t# T5 x, P' {2 P) f5 o "Publisher": "Apress",
! @1 D9 \0 a3 }! m/ K "Author": " Eelco Plugge",8 M, E' s8 v# n
"Releasedate": "2011.06.09"
, o, _3 I9 k# L, h6 ?}3 I0 B7 \5 y7 c* ^& Q% h
; @2 O: Z- W& }. n* F 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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% `* V- X7 r& V {6 o" v 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。$ c! @6 D6 |4 r+ B7 O
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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。
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+ l/ q5 K. u6 ~- h* y 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”。
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1 A; B9 d4 F3 J7 W8 w- xChunks
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! c: t/ s% e4 Y9 X 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
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3 V7 o) J) a; d) V. N 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。& n0 U0 X# m( G: r( b4 \
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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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6 x# }6 s J3 K% D4 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- l& a' l. c6 I& ^2 P5 t7 O
2 ^) ~$ z% q+ Z' Y, j9 B( q 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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( j3 r/ M8 f7 a5 J' 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。
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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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- k" U+ w1 e4 X+ s9 x3 n1 TReplica set' |+ i& q3 K' i4 n' w9 c
# }/ A7 [' I3 n* M( W9 @* Y! z 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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3 l: K7 f9 t3 a; M& Q 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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7 Q4 {) [, F* x7 e$ F7 z: V/ [* _ 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。, Q9 Z% c7 k" ]/ i; ?
3 r; r. ? r% O0 [ 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: `4 q; y# V: Z$ P3 G i h
# K* H( F d: N9 V( H, d 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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/ {9 ^- E: d$ w, _0 z. u 每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。! s# B [& X8 X7 k2 k* L$ U
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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。6 a0 O/ P( g4 b7 Z
! ^" [0 X/ r- 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。( v$ L; ^7 E0 y! w$ g- L
8 G. B' C. Q( s7 k1 N. i 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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Mongos$ n9 W3 X4 r8 R! o: ?0 \
0 J: n' x. V1 i 用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
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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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; c5 ^( j) B W3 A$ I 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。8 ?' C9 w4 {/ D6 C' u+ ?
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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。$ v6 l' c. M: \
0 s' _! i7 V- V 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。8 ?- B/ k+ z* R. }: p
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Reference,! z, Y3 \0 a' ~
4 W2 | {2 ]# I- m3 U% h. j[0] Architectural Overview
5 f' N! S) ~: W, g" r7 ?/ Ohttp://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction: G2 p+ |$ d1 D3 b0 g- c* R
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