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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。9 `, h" d5 @' Q- V2 M# C
" n6 O. }3 p( @1 X; Y' 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? B' m" {8 r( T/ h
9 ?+ G+ d1 z6 i7 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。# `- K- }/ c/ s' J+ l! y5 N' }
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图1-1 MongoDB架构图 # m6 C5 g2 _% {
, l/ U, G- w; } E( y! 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)。* Q7 T. V- \) a9 b( [ r5 ?
. |3 N2 v1 C8 H8 Z- h+ lShards
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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。$ p' Y5 w; y* t' F; }
! k# K8 X5 F# Y 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)。0 I( l( }- O/ [
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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。) P+ D5 g: P7 r. P6 x0 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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: ^5 V" L& g/ I+ @. kShard 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。
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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,$ S6 Y7 m0 X4 V# Y# F" @/ w
6 ]/ ]6 L4 o' Q{- F' h z% N3 {) ~2 M! v
"ISBN": "987-30-3652-5130-82",; G* @ ]( c! v& V* f
"Type": "CD",& b+ j; L4 C/ f q* H* F( u' O1 Y
"Author": "Nirvana",
; T% Y: q5 W/ E6 ]2 ]6 o, h "Title": "Nevermind",
* e f) Y( G, |3 }# G "Genre": "Grunge",
4 L/ [/ i7 A% D- L- t) Y "Releasedate": "1991.09.24",! L7 Z8 A5 [$ V8 W P$ i) q6 I: b1 |
"Tracklist": [
9 r6 {9 u/ z8 ~0 C9 ]- {* u {
3 {2 p, m) ?! \0 L0 x+ F! c& e# L' | "Track" : "1",. V/ c- i' o3 u& Y9 ]0 q& k4 J8 T
"Title" : "Smells like teen spirit",
* o* R8 [, ^5 z" W9 Y "Length" : "5:02". E, e! E; ~4 ^" k3 j1 o5 p
},
" Z5 g- B/ H; D. l6 d7 E0 W {: Q# W0 T" i. b& j) F. H9 ^* b9 X
"Track" : "2",# W. w. B: F5 [1 Q
"Title" : "In Bloom",
7 `% D% v/ N. X e/ { "Length" : "4:15"5 W2 L4 k- c# q5 h5 V
}
9 [* s$ ]/ n9 P, f! Q: b3 O ]' S8 X3 v; f" d# F v( m
}
( ?( g! q% `7 p) M' a: x6 k
4 L a% d* D& ^9 r. i. }{' [* ?0 T l0 j* t
"ISBN": "987-1-4302-3051-9",
& l n& n4 G) [* N# A n "Type": "Book",9 \+ X: U& ~% X6 j3 [ u
"Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",
" V+ E7 G! J+ J. X' ]" v "Publisher": "Apress",' Y. T) z# ~* [7 t. `: V' m
"Author": " Eelco Plugge",
+ M% M3 I0 U) z# C* [' L7 c "Releasedate": "2011.06.09"
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: `; f! }5 j! e1 ^& i) R: M 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。
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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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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。$ y9 Z/ @/ u: q Z0 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。
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) a# P' E. }7 `- D5 {# R 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) R# P# L9 d: _0 O. c# c
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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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# ] l3 z2 t2 J5 B+ O图1-2 chunk的三元组
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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。* c2 m6 u& r$ A/ Y7 m; W8 Q' U
- |7 a7 `) v. Z, | 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。
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. E; C7 e2 J; \1 m# c 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。! P/ y8 q5 P% c
1 P( m; H2 y& V: @ 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。
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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 H9 [8 O# M3 |! O/ U: X6 u
$ u* f8 c/ K1 Q4 a" B) yReplica set5 h2 w- t0 g" g, a+ J; l
. N/ B! X9 U( \4 |9 W" r 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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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。
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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。
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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。- q) V) U% n, k& x7 ~ u# ]6 N2 \
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Config Server
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4 t8 v- C; Z* O; p* `+ ^ 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。6 p2 C: I, }6 ?
8 D l! T# {# a" g9 t' B 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。
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5 o( ~9 d. t2 Q* b6 V+ ` 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。1 C$ K3 ]2 u; F ]
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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。! C$ n/ J5 g. V$ F! T
0 P/ s9 S2 I0 fMongos
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H7 o. K1 p1 i, v 用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
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5 i: o8 P% V( s5 V4 X 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。8 i$ Z8 W* N1 S# W
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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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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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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。' @( \8 n1 o( I/ `
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Reference,. _. d" {1 H( y% a1 q; ?" u
3 b+ E+ S5 h' {. w& K: [[0] Architectural Overview) g4 R4 e! O/ M$ u( D" }4 M
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
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