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楼主: shengnan007
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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。
  d" y9 m$ [7 ^- c* |. {& Y( d6 J% w7 \3 k9 U4 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?$ m8 b# X' _7 H$ u( R
4 {9 l0 l1 {, `# d' o& i  z. n+ j
    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。* D/ h5 n7 P8 o3 l- k$ `. @

1 A' S" A# d( V* k
1 o# v, `$ P3 l3 Z" I5 p3 |, e
$ n3 w  z: h0 J
图1-1 MongoDB架构图
% s. V. r  i- Z  G0 \

% G- P8 _4 V' B( W7 G3 g    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)。
* v1 ]5 A4 W* d: J9 G& O1 O; D$ n7 J) o8 u
Shards
6 `( u1 ?9 _! g" k7 ^" h: {; }3 I5 I
    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。
& q; }/ e; a  x# v2 K* |+ r
/ w- A7 w* I1 V    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)。1 {, _" ~0 a' b* j- r( |
+ {5 k; E/ u. Y" _8 E' x, }+ U
    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 g4 |! b+ T* C3 M6 I) `
2 S) W' j' C0 a2 y1 ~
    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。
+ W+ `+ C" h& N- Z/ _3 c# f( ^  ]" t: y5 G
Shard keys
+ f7 M& z# X, I/ J0 B2 V' p4 R        3 @' T8 c6 q$ M+ B+ {( ]) E
    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。' f1 \8 \* a7 f" ]4 p

, x  |$ h6 |. X: `3 R    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,: T/ N$ W1 g, t) R6 [
& J9 N; s! H$ \& f
{
; K0 z, [4 `: A) t  O* p7 C3 I  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",
) v& a4 m7 E: I: X9 r/ x/ R  "Type": "CD",
- c  N( o: B% W. @4 `  "Author": "Nirvana",4 |! ~7 S! L6 c- a  S
  "Title": "Nevermind",
, ~! i, x2 i9 l5 z  "Genre": "Grunge",
4 b+ j* d2 s& H$ C* ]   "Releasedate": "1991.09.24",
2 l; C2 t8 _7 s" N8 v. R- w   "Tracklist": [+ x" B6 v3 G$ e
     {
/ d) H+ x% w( }+ @        "Track" : "1",/ [9 }2 D1 h* D! {4 a& H8 S  F5 `
        "Title" : "Smells like teen spirit",
/ k9 |0 {4 E( ^) F2 @        "Length" : "5:02") x/ p4 Z- Q! E6 S% U+ j  o
     },
/ c' l6 N% \* m$ Z- ?     {
5 l7 b+ `: q  z- @+ l* F" ~9 k        "Track" : "2",
# r9 G8 l" {8 @2 j5 _        "Title" : "In Bloom",2 _" V9 Q2 w1 ^) g% `" d6 a2 g
        "Length" : "4:15"# c* g" S- V: Y( T
     }
1 w9 T! K! O9 R# Y- E% U   ]  B" c( g  N% ^( b
}
5 I& O6 T! D( f% k5 L8 P
2 G  S0 M) u% M3 Z7 ]8 B{  p, \  w8 Y5 t7 N% k( t1 z% y. h
  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",( i( U: E9 ?- p. {9 v" \5 x/ q0 ^
  "Type": "Book",
! B0 }( P7 r" n# Z0 o. m  V  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",( S" Y4 `+ k& x& B8 t2 {  M
  "Publisher": "Apress",; C2 h! Z/ ~# B6 s
  "Author": " Eelco Plugge",( u# U4 A' C/ h5 {! v
  "Releasedate": "2011.06.09"
0 k$ `' }! `& N* g  `0 W& |}% y8 v( k( d  q

! B2 v) K& H7 @! u' j    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。. ^# o0 I& T9 A; p6 a8 ]5 N4 `

4 G; h* s" Y. l; o; B# T    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。: p! r& E# \4 Y) {
% Y1 @- c& `" y# {+ b& M
    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。9 ~' C3 M* X8 V! e, ^; ?
6 |- k3 X. v( Y/ S8 Z5 O+ t/ o
    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 N; O' A, W+ N4 z, M1 m

% H! E! ~8 Q8 k( ^- P    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”。
# s. W9 T; N7 _$ B$ }( V  p. u7 Y/ k: J7 c: P& D
Chunks& V% k) m& v5 S* v
        
" d. y  D& _- O; k0 B& T6 s    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。: e1 @! b3 T; z, s$ w: u
* F  w" l* {" M3 V5 x+ |: I0 c

3 ^* Q2 c, ^8 k图1-2 chunk的三元组
4 e3 F* ]+ V- m; r

( C. v0 \0 V% t* F    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。2 E5 E2 c7 p+ C9 i9 Z2 n; S* K- _
3 W9 M0 ?3 Q9 {  h$ [
    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。
, ^+ n$ n$ }4 D' e. c# t! C, {5 w
    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。$ S$ c5 Q. k$ R+ B7 Z) @! }( U
4 O3 n0 Q6 q: u
    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。
8 l+ S* u# I1 n6 {
9 P' L/ r$ c/ ]6 \, r1 m    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。' ?6 ]: X' L' U  R) x

" C( G2 |3 y* I6 C    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  `, t2 \$ k# C2 p
% T* Q; z1 L5 H2 G" |6 E
Replica set2 g" R' S4 I3 g0 c* ^( ], \) y
        
4 m+ U5 u& E1 c% J    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。
  X& ~+ T; S- I8 [) D8 r3 |
- W0 |; X) N/ \    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。: u0 T* s1 B! p, q+ K
! S% h' Q- l; U* e
    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。; c+ C. O0 L3 U3 m: ]9 r8 e

- a# J8 s% E6 {$ h! ^% e- E) s    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。
6 Z: u. Q% y& I; R- V3 b- Z  o" d0 B9 [3 q3 z* D7 D# [
Config Server
+ ~7 T. ^, q8 o! p        
' Z! ?, T/ W5 C* j+ E; J    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。
, D0 \; d) N8 Q) `  \" r/ A. ^6 I1 k+ b- _% P7 N
    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
0 l2 H4 T, X& r4 x
) E1 [! j5 L' O  O2 l    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。
0 h9 F  w4 I, |. Q9 O) K: s' D- M' m: a& o2 r+ ]6 d
    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。
% t# O- K! \- ^! p1 Q4 k
" N) M6 x9 G( o' s: e    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。
; v$ w) c$ j+ U; ^) r
8 g1 K5 b1 K5 V8 x5 fMongos
; B* O: u/ v/ Y0 t$ i2 |$ `
9 U! w. q& H; _. T    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
% i5 f. ~2 e: f7 M4 T0 e
4 Q2 s9 a4 E0 r7 p" k; g. q    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。
5 `7 f; F* n! D4 j+ j
- X6 M* n) t" X/ g    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。
, g! x, b! K2 t
& U( P5 A/ x! \. K    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。
: k; D& \4 Q0 s  }" @1 C! t2 E
, F* J( Y. L: {; C    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。
/ p$ k% t- W! y# i8 C7 s- s  J9 g; B4 E0 H

- Y3 A. _' n" Y( B$ o% J8 EReference,* ?2 |6 {  E! d, \5 E

" W+ V- z* P/ P+ w  [8 G[0] Architectural Overview
- R/ W2 [9 N! ^& E8 qhttp://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
; g7 L. |* n! x" G' D

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参与人数 1爱元 +10 学识 +5 收起 理由
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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 ( }" A! y5 \7 K/ S

  t. M& a( {6 Z
( {! M  a9 Q" Q: u- f9 `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 . }: y' E8 Z3 `
您是和邓侃一起写文章的盛楠么?
8 R5 v; g( T4 o* G* x5 f
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
7 H  |+ ^  G/ a  W( T# M5 N9 Q1 i是我啊。。。这都能被认出来。。。

6 a: F2 Q8 P" v. P; j  b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 ( ]0 f. S2 W& m4 S8 }2 V6 U
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~
3 w; n% F* v( P4 L) {
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
    9 ]  ]% H( a4 v5 O5 F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 ...

    * p) r4 Y4 |3 J0 a* U5 p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
    9 J* ]7 \8 T0 K9 R; H! r欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。

    ; v. p! s, r, ]$ z$ l3 Y: 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。
    4 H' T) Z+ R$ x1 f- {7 j  R( q2 j  z9 t) J, k5 R

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。. |* o- i) w2 Q# @( R
    7 s  Y0 Q# f" H* L- h# h$ V1 D
    中文看得真累,大部分还是英文术语。
    ) J; \5 p6 N' E/ H  w- L! a7 @, L- T8 G. S( @8 k$ i0 J9 L
    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。
    ' t  c! q+ y( Q7 i% A3 R, u; T8 `7 p4 W& D
    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
    3 G' I% p( n; _" [+ h/ S4 u2 U3 _. ~我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。3 `) i. V" b- q% ^
    8 }6 N, a& \) X% R# O! ^; W$ ~
    ...

    / c0 F4 ^/ |9 \+ K* }. P0 ImongoDB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
    ' B4 K- I# R, k& G6 m9 f, I谢谢。
    ) d% H' j6 g0 n$ x$ U
    $ Y8 r$ l9 K  b中文看得真累,大部分还是英文术语。
    , B. o# ^8 ^/ v  u1 ]$ j' H
    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 - S6 |- x6 r* d1 H* m5 u& c* P
    是我啊。。。这都能被认出来。。。
    . w4 M7 Q7 L$ U2 g
    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 ) Y' R* z$ H3 c' T
    是邓嫂么?
    0 Z, l9 {. u' S0 ]# L
    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 E" T/ k+ U  V% G- H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 ...

    . W+ `3 b7 l! ~, O太好了,期待中,希望都带上英文reference。" Q% Y" n# S7 E  ]3 R3 C
    - V+ L6 i/ z( s- {, O. L
    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。5 L$ U$ }* I( l4 D
    : z- Q3 ]% K, I
    http://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
    , J+ T5 |! a$ A( m太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    / Z+ K7 z, {! ]. q5 l' ?( P4 t9 m! X+ _/ o! w" ^; j3 ?
    现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...
    , V( o/ ~4 i( s5 i3 h
    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 6 M$ d$ n- u5 |7 W
    现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈

    , L: S5 W+ H$ i  d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 B( N+ A) L
    $ l, \8 `% S5 D, k* mhttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    - _0 v$ o/ Y! @& E: K& Y
    % l; J( \# s. n6 ]1 N
  • 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 : R' X0 m& z! C1 R# u) M* G$ `! M! H+ Q
    有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作
    + }  ?3 I" T' x. [4 \
    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 h/ Y8 z6 R( |) ^7 y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。/ Q& ^! n4 x- s! c) U. C, S# D
    % @, |/ I- v8 H" h: t% ?: [
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    8 ^5 S+ g; I6 K& I; D( \  Y' \
    好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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