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[信息技术] MongoDB架构概览

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楼主
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。
9 h% e. m8 }, O& k6 y
  d6 V$ ~4 q! Z) \- x: k* K    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?
% @% G/ M+ e$ F0 a) ]
" W8 F, ?( z& ^6 j7 r. f    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。3 T' K4 K9 x2 n4 a: C8 R
  z- x/ X) W1 V- @
2 D3 h0 `3 ~$ l

. z' d7 l+ @6 B  e* U! D" n图1-1 MongoDB架构图

: X% j9 |4 j3 P* V5 e
6 y2 ^0 y% A5 x. M  J5 q7 Z' D7 x5 j    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)。
% A" ^1 k- {! s, v  j' k3 L; V9 Q4 S$ i2 x
Shards
3 x2 u* j6 [6 o9 c# C5 l. A' u8 p; ^) j
- r1 u$ u7 [, o& }7 ]    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。
7 O8 [* G5 E8 x; S
/ @# r: P; k1 E    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)。  Q: b- C" s- c: p  {

: X3 x9 e+ o* |, p    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。
+ F* R$ p; {0 Y9 H% e3 D1 H/ Y2 ~  ], @1 C; t% I. d& 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。2 V; p6 k# {% ^' k5 N

+ m, w  [8 V8 C" b4 S5 cShard keys/ l- B$ L% {7 }, _2 B: m
        3 u0 A. O: h! n2 {- i, u
    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。) B2 Q. P2 v/ X$ A- j' [

- ~) j8 ]" c0 E    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,
! `' Q& d$ m  o
7 f; D' K4 A1 A7 u, O/ ?# a4 Q  C{
3 _0 H3 f6 ]) U% T( o0 B  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",' F, ^# {  d7 j" b( B
  "Type": "CD",
! h5 l" e/ E! ^  "Author": "Nirvana",
. m4 |  Q( o. O! x* d3 _  "Title": "Nevermind",
. v& U7 f( s, h9 d! R* x1 W  "Genre": "Grunge",! ?: X; v3 Y: j* D: ]# Q) ~! n
   "Releasedate": "1991.09.24",, H7 ~; t: b+ c$ O& Z1 l5 q
   "Tracklist": [; S" I+ G. }9 j/ \0 J6 \
     {# x" \7 w6 u1 \  }0 N2 y7 L
        "Track" : "1",$ _* B$ R' F3 o; L) ~8 h
        "Title" : "Smells like teen spirit",
- p% n# ]+ _1 g) b# N4 Q: c, N        "Length" : "5:02"
6 _* H2 U* ]( `( _1 i6 v; }     },
" g7 C7 i) c: D9 q     {" I/ Q# G" E$ T( H& }: A$ n7 n
        "Track" : "2"," F8 L0 V. g7 Y8 R
        "Title" : "In Bloom",  i( F( E; y: w5 r# q
        "Length" : "4:15"; N) ?8 k* r' L5 G- D- t9 Z# d6 ~) B
     }
4 J# d5 E7 M, |   ]
7 ?& D1 g' {1 U7 S; ^0 i% @) w}
5 \1 B. ^2 e, x% }; ^
: h& q/ J/ k8 n* m- B5 _{8 u* J8 E' l$ N0 g4 N
  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",4 w$ w3 ]' u$ B+ m/ K
  "Type": "Book"," P1 @! J/ d) E5 S8 }
  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",
3 |2 r# h6 X: `7 T. {" f3 y5 |  "Publisher": "Apress",
6 I+ B( a! M  t! E: R  "Author": " Eelco Plugge",- e: j% g/ V  O) Q
  "Releasedate": "2011.06.09"
6 B  W! _; S9 l5 t, S1 }- O}
$ Y/ d2 w2 G+ H. d9 g" E* w) {9 r. M& ~) R: q; Q
    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 N, B" i2 N% d& U; U
3 o( J8 w0 Y5 |  _6 f
    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。" S7 k% b7 ^1 Z- Y" V6 y
/ c8 |7 a  K# n% H
    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。
1 Y1 Y. Q: k/ m0 d+ e7 ?6 X
. _* q8 V* {! E5 W: p5 ^    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。
! S+ y+ [5 a5 q, t8 Q: l4 t/ s, E6 S0 A
    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”。3 G! t7 y* [" s5 Y+ S. j

- e4 ?$ a  X7 l* PChunks' m2 x5 N$ o9 D! p& }# @
        
7 d" V  e( T2 T6 P    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。7 m6 G7 W% }. t  L5 E

' ]0 j: k4 a5 ]

6 ^3 I; g0 }3 i9 Y7 ?8 @图1-2 chunk的三元组

1 s* E) S" C; Y0 G5 m4 b% i$ t
0 {1 v' q6 A# 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。; Q8 }- ^+ C5 o3 w6 C" `  f

+ E1 [3 t5 R3 i6 N& `( F' g    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。
( a" A, ?' L* q' w; h6 k3 |$ @1 S( A
3 ]4 O- R9 E3 B' u9 F( o    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。' U8 w2 K7 h3 t8 J2 m3 o
- t' F2 S, y: `+ ?
    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。
! A7 N. y. L7 v" Q! c& V( q2 u/ n% R1 K; _
    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。
7 a. n/ H6 E: g* ^- H, u/ P
7 y! n9 \  r5 ]    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。2 a4 q' q& Y! f# L

4 x- I# e- n8 l& Q1 P1 _Replica set9 O! C' \/ a5 l, V+ L7 |& C8 a8 z5 i4 U
        
4 K$ l/ z1 G  E* S    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 O7 v/ H/ Y0 [
+ u' Y; S" j( s+ b9 U: s2 B7 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。
2 G( d- d2 }1 t# C9 ]9 ~: N' S$ S/ d, ?" N
    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。
8 r. G9 g, x- b* I* ^
  r, y7 t3 P( u& S: {! l    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。8 R( E3 W  K$ e2 T

& I# Z* L2 a7 |7 FConfig Server* [% y) @/ r3 J( `0 {
        
" H2 o2 a( \2 T4 f7 N9 Z    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。
2 H# Z# _/ v3 m' Z
' ?" {1 X  p# \1 |- t+ G- r    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。: d# r+ g: p$ D* r7 X# |
7 ?% `0 ]" F  j' @1 i
    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。
+ T7 M, Z6 ]1 e8 [% k# L3 T5 w' R2 o
5 J- d* m7 `0 P. J2 H, n/ V; h! ]    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。
6 B# t% p9 H5 f! |$ `7 g! _( X' P  I. ?, z" }6 T( X. M; X+ X
    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。  R3 _$ U) _8 l8 b

5 F+ i: g& ?% d, i  g4 A8 DMongos# b! @7 D4 V6 L# I, P* D
9 M  d9 s* k( V. [; C. [& _
    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。5 j8 L) s( A: r+ T# x, b
# w  S1 _0 V/ x8 z
    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。
3 |6 v8 I% u7 e# l( M; ?
2 Z3 _6 y: q% i3 A, Z  O    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。* b' Y/ r2 T9 `
) F) v4 \2 V5 q& @* ?0 |$ D
    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。3 d5 Q4 X/ X! I0 q3 F7 G9 l

* k, t6 F0 Q8 n  r3 |5 s. }. X$ O    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。6 q8 G! E9 G2 ?+ K% x
7 U8 a; o2 S, m* z9 C
8 B" ]. }6 u" L% H% q6 q+ p. C' L
Reference,
3 z% U2 W2 [" N# q- L( d
8 v. [" {( ^4 u[0] Architectural Overview$ E+ {4 i# O. T$ A  ~, E
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
5 x# L: m2 e; \* E  y# n# U

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
; P1 d" r6 v; K" h4 p& V0 y9 C! t
5 `" R! |9 ], b6 Y1 B" V  C  O9 H7 M
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 ) n7 T& J1 I  Q' Y
您是和邓侃一起写文章的盛楠么?

" U$ k$ {! ^6 J/ b2 _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 ! C% f9 R; x6 H
是我啊。。。这都能被认出来。。。

- Q& S% {% `! l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 3 R( ^. R, c3 }& G( A7 L' P$ H. ?
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~

) R! G7 y! |' 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
    $ z7 O; g: z# Q6 h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 ...
    % }& R" t' J) q
    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 : m: e" I4 _2 J# A; K
    欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
    ' i$ N9 W; E. V: Q' j1 Z1 B- p
    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。
    + P' c4 b& |: T2 O; G
    + F& `5 X7 G- V' L; x, g

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。) `6 H3 t6 M9 y4 ~  s5 ?
    ( A/ ^* G* S, m* q6 N6 v
    中文看得真累,大部分还是英文术语。% K! B8 D- j# [
    9 F4 J5 f% w, Q/ e
    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。& Q+ u# ^' V2 O# q# Y: l( Z3 t

    7 a) _+ f- g3 P* Y0 R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
    ) R# n/ B8 O5 I. [& `我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
    % r( `9 \8 U  H. P; l( C! {2 M7 O! T2 a! k& L2 a% r! i/ \
    ...
    ' j3 p/ ^2 s6 x2 B8 ~
    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 ( x! T! c$ C0 g. f2 [; K
    谢谢。% X- z( ~) J+ X5 k9 f8 B& f
    : h' Q( F) n( u/ @7 x% a/ J! F2 A
    中文看得真累,大部分还是英文术语。
    . W1 E/ w+ E+ D5 x8 F
    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
    $ i! X* H; @$ |4 U4 n9 J是我啊。。。这都能被认出来。。。
    . ?" {8 x8 b; [; v/ o8 b1 [. a
    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 5 ?  B5 B4 s+ A( e' @9 ^
    是邓嫂么?

    4 o+ _/ ?# {% e9 h, B* I$ d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
    ) J$ u8 y" [& m) \& f* S& A' e4 Y3 {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 ...

    ! C( j0 n1 W6 y# i: J太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    ' f1 c. Y2 k  M8 H- A9 Z) U( l( y
      F$ H; ~5 U2 `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 w/ h" h( S  |6 D0 z! {5 q9 d: ^1 ?
    ) s9 S% x4 y* ^7 T0 z
    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  ^1 @0 T/ I3 a) g0 @
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。' l) b( E5 ], c! V6 V+ r
    8 l" b3 V3 S6 |8 G4 w
    现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...

    % j* s: q8 v3 j2 M' Z8 Q; V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 9 b! c) w  p4 U: Z4 r5 e
    现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
    " x% j. a7 l, 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。
    6 m! P: }0 M6 ^/ A, ?# n+ O
    ( w" A% y, i) |) s4 x0 Rhttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL6 [; R, q. h# \0 g1 c( q& u$ R1 E2 @

    ( [- o& N- z3 d9 u: R
  • 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 # H# h  a3 ?8 R! j* Y5 V) z' ], [
    有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作
    - j$ {8 ~- F6 [- b! w# o5 J
    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 6 u0 Q- F; T! ?8 E
    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。
    % D! }+ q. @% H
    6 k" K+ m% P1 ^* J. N; Bhttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    ( ?) t' _( v* z0 V
    好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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