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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。$ B- X. L4 w7 D ]
: Z) K$ Y2 h- P8 ?4 l 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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) m: O3 v: \% F% j; T 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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图1-1 MongoDB架构图 * B t7 p6 O4 A% r8 O: p
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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! W9 x4 ]( s1 h' d2 A! W: x4 N
1 P! G& q! e0 ^0 ] 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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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)。
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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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6 _1 U* f- x& e0 { 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。7 [9 g, g% \+ b6 R3 C8 V
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Shard keys% ^2 R7 p5 P* w1 g1 C! V& j
2 M5 a# E+ u7 W 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。
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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,+ F" K/ z0 K$ X' {4 u
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{
( v1 N. f7 }- c# c* q- P "ISBN": "987-30-3652-5130-82",
* B) x& [) @- c+ Z3 a! z" O "Type": "CD",
) a3 W2 H8 K0 Y! Y' G3 w! o" Z "Author": "Nirvana",
+ d( F0 f7 h- H |5 V "Title": "Nevermind",
# q* F0 p1 p; X1 J: ^ "Genre": "Grunge",. j2 {1 r5 S5 G* k4 G' t: t
"Releasedate": "1991.09.24",
* ]. Y1 T6 l1 h0 A "Tracklist": [
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"Track" : "1",/ V% F( b6 N0 n+ E1 o6 R
"Title" : "Smells like teen spirit", g' n0 h+ Y. l# x w
"Length" : "5:02"! t6 n0 D/ X# o: x
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"Track" : "2",3 J! E" C3 O2 _5 ~
"Title" : "In Bloom",0 i$ X! L1 N n
"Length" : "4:15"( V3 F. N$ M6 W3 o+ p
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( @. A/ X) K; D& I2 s4 ^9 c; O{
# e+ f, r8 q2 F "ISBN": "987-1-4302-3051-9",+ q9 D1 N! d1 `- l& x1 A2 u: K
"Type": "Book",2 m; x0 N0 V1 I7 q3 Q- c7 D
"Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",8 ^8 {3 X! j: J6 p0 n- [/ x
"Publisher": "Apress",/ ^# k% t3 `6 R' t
"Author": " Eelco Plugge",- I9 i& }9 C' S6 o+ `" \* s
"Releasedate": "2011.06.09"# y {) E& L5 N* w1 b4 o, L, _
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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。+ C6 B8 D2 [; L3 `# ?% X* Y0 c
6 T/ m% e+ I6 C 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。
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5 A; h& s. y8 h! O* W3 {3 W 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。) B2 m; {% \- w# x: C7 x
/ Q: X$ _) j' K$ a6 Q0 @ 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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- R$ [+ \) H" i. _Chunks* {3 n) a' ^% }0 x
- B/ X. k, b' r- m3 L. @ 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 * w! J1 |/ X3 w7 l
+ H( I; ?/ e: y# ] 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。
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, E4 j$ m X: @& D 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 H" s5 F6 \- y0 I) D4 i' P 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。# [5 f) t% ^2 J) C) e; I: w
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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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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。. }$ l5 P* j/ D( A6 x/ v2 @
6 Q6 P' U& [4 W* L) x& L2 m" x, u s 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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Replica set
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! P2 ]0 q4 p9 M* M" N 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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4 g, S% f( F/ ^; o4 j 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。 ?' J. R" o, D. S! Y) O
& V% P+ C5 v; W 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。
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+ t2 ]# n8 C% _8 Q# N 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# q5 x& s7 ^ f4 c# S
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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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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。" o* D6 K% E6 l
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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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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。+ U5 E6 M- ^% O5 l: R. {; P( H, L
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Mongos7 {0 I0 x8 K8 a* t0 A
* D* t8 z& q" J) S 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。- y$ C$ o7 a1 f( y1 r. @* V* x1 B. b
9 ^7 G' ~4 o, m' y) v 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。1 Z8 q$ c" A8 I' D
7 `( ?1 ^# L+ o& O; N 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。8 ]1 g; _6 A. U. a! _
6 ~& p0 V8 X, }. J 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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4 m1 @3 G" i( f1 V) O- mReference,
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[0] Architectural Overview
* B( H& R ^& zhttp://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
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