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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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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
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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。* D/ h5 n7 P8 o3 l- k$ `. @
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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)。
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Shards
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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。
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/ 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( |
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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。0 g4 |! b+ T* C3 M6 I) `
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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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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 [
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{
; 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
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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) {
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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。9 ~' C3 M* X8 V! e, ^; ?
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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。, \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”。
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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
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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- _
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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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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
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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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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
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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。
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- 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
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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。
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Config Server
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' 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。
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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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) 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。
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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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" 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。
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8 g1 K5 b1 K5 V8 x5 fMongos
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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。
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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。
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- 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。
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& 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。
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, 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。
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" W+ V- z* P/ P+ w [8 G[0] Architectural Overview
- R/ W2 [9 N! ^& E8 qhttp://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
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