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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 J7 ~/ e* o" O  m; E: {" V* T
; x9 ?/ j% s9 ]+ ^& q% |3 Z
    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?
1 W' o8 R+ Q6 T( [9 L: j# a/ j" J0 r/ S. ?
    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。
# v& c6 a0 Y, a3 f
* e: s# W! |% z; J( ~" @* V. J" W$ g
0 D  @8 F$ @9 ?5 Y7 M4 q
$ W' o9 L; F+ h7 ~& G6 e3 J
图1-1 MongoDB架构图

- ~+ ?0 z1 {7 m' s7 U& Q3 T7 J  \6 C4 k1 [# r& ~1 W
    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
$ Z7 F. w9 }* [& }( R# T9 f
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。
6 D, A( Z. K. y- c6 z2 ^
' 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)。
2 \0 z* {! n4 i4 |
. 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。
0 i) p& h. b$ u! Z) Q  z% _$ ?6 J* M
    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。
% i0 X: `4 `# {8 ?$ ~: q6 O& [  I. q) \, Y0 g
Shard keys: o' h8 j/ O) k1 a
        $ O1 J# N0 a1 Z0 |2 d0 w) l6 d
    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
0 W: |" P$ m5 P- q
{) ^% 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! }
   ]/ M$ y! w2 ~1 n9 C* s4 e' h
}
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
}5 V% H) m: g! L5 p1 r9 j( F3 j

  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。
3 T" u7 P' I9 k  M4 d& k. I6 i4 Q; l2 B, d7 V: _, u
    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
* R: ], [! x% S* O$ U4 o! G8 r' G
    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。
/ M- a4 V- P. e8 ~4 p4 O7 H8 i! w, g
    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
: a* K& e9 t' D0 o6 g
Chunks
7 z: G7 m+ X: H) k/ `        
( 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。
/ E$ G7 I: r- [( o' V* p6 w1 W* s

9 d; a1 n* e( h7 m3 m图1-2 chunk的三元组

7 |3 c" b$ i" v) t
: 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。
3 ?! G  K9 m6 `: T* A& Y6 P6 p( f# ?# C" }- F0 W
    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
: |4 F) K* b% e7 n
    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
4 Q. U* u0 ~/ g# r9 a8 @
    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" ~
3 l. b, @! K  X5 k4 o! x
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。
1 s) I6 M' Q: W, I7 l0 r4 ~9 Y& ~! X# U( T9 G$ I
    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。
4 R5 a4 X$ i' q5 ^2 }. M" n8 h- l% F4 ~9 l8 {3 `! I, d
    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
1 s2 w1 i& s8 u! D        
- _. 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。
5 W9 r( H& b1 Y: u! Y. T- I9 w6 U. U" f, o8 k
    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
9 m4 Z, E4 @1 X* h5 C* m" V( ^& ?/ ~2 w. c
    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
' P  a8 R  }! N# W& v% V7 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。
: G3 X  T9 V# s6 C5 Y; U& n' t# d$ p" w& T2 ^5 c, U0 m; a
    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
8 K! f, c" i+ D9 n5 ~
( 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。
. g8 A7 i$ T, ]; x; D+ y
. `# 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。
* \" V1 u; s7 X- Y1 _. K' w" s- b4 @
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
" a. _7 ~# Q; _6 o
    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

2 E3 Q; d, {: ~0 |; m$ S( p' A% ^: ^4 n$ D+ }, I9 M  a! s
Reference,
$ V6 o( x7 ^) w$ s+ ~
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

评分

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 + N, G1 V- x7 Y& t$ X+ P
8 s9 x- t5 u' V' o

3 m* i+ c. L3 a8 A1 V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
( Z0 E0 T3 a: j您是和邓侃一起写文章的盛楠么?

0 z0 @! P) {# F3 Z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
# R( M9 u# B" [9 T是我啊。。。这都能被认出来。。。
7 c2 a4 W( X& O6 v8 ]
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
% D9 K+ ^8 F. M: H3 X9 A: d! ^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~

0 W' I3 T) g8 `6 Q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 6 R7 V( h7 x- G' ^8 v" t2 R
    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 ...

    0 U% S$ ~5 u" J# ]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 . {/ c0 S! ?. X, c
    欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。

    8 ], l" Q0 l! \# @: _! a% S( a9 v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: N5 h( i; B" j
    2 j8 P4 Q3 ~; c0 b6 e5 H

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。
    $ s: Y: w8 F4 i4 y5 z2 d# Y; z! i& N5 ?  x
    中文看得真累,大部分还是英文术语。
    8 f& B& B. A) [9 V6 K; U2 m8 ~: u/ N' ?
    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。3 a+ [; y( R, Z' e

    % d  x3 b* X- l$ u: y# k# @) _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 " t, g4 `  ~8 _+ L( ~
    我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
    + B7 y0 M) s" w$ t8 O
    $ M( g$ L$ e  R- v* u2 v. V: C ...

    3 ]' s" c: D9 }8 T. J$ |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 * G+ v$ I9 r5 \$ V  [
    谢谢。
    0 p6 C8 K5 q& b7 b$ Q% x+ ^5 \; Q8 z' S$ U# E# [
    中文看得真累,大部分还是英文术语。

    0 x; d' n* K" G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 / E  I/ F/ B- y% \: u  f; u
    是我啊。。。这都能被认出来。。。
    2 H) G: K, K$ K  X: s1 n$ s5 X0 w1 N
    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
    ) s3 V( F( V  w" w是邓嫂么?

    $ F, e- \  V9 P3 i& |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
    ; y1 i/ e& w( h5 ^: q$ X6 L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 ...

    # N, w4 p' D0 I2 I6 G太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    # K! ~, C4 K& w: E! a. o1 G- y+ H3 v+ ^4 L+ ]. ?& D$ x; |
    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。
    & ^: g  z; u- w$ C2 W6 O
    / O( b. K) h# S( j3 F" W$ F; q% whttp://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 / A& T5 D$ m4 \/ K6 K& T/ G
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。2 g" N7 W) D! m' S
    " A. |+ N7 w# k* A" A* F
    现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...
    2 N% W; @2 E4 `5 a, Q9 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 4 K( W. d, h/ k
    现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
    % M: E/ H8 d/ k/ y% c
    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。6 M. V  Y0 s! L  |
    - F/ h" Y# k# }" B
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL/ j+ e! q& M# S3 v  ?5 A

    0 f+ C9 j  o/ u- j6 w6 M
  • 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 - p. G! d" s. Q. W
    有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作
    4 ^8 o7 }8 k: J3 B  x2 ^% z. W
    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 1 }9 O" A5 m8 a* [5 p$ P
    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。
    ( k: S  u/ z) x% _0 R  V5 }: O* I7 {! I% ?& U( t2 d, L7 k* B0 H
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

    3 C5 L& A$ j1 t# P3 i' q( A好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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