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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。$ 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?
! ~& P9 e& `  Y
) 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。
" O6 j+ m5 l& W
" G7 H" w" B0 F  v
  k- O( j" d1 d0 O+ R
3 {7 {& o3 c, l" ]+ ?) R3 g
图1-1 MongoDB架构图
* B  t7 p6 O4 A% r8 O: p
4 N3 R( `7 X1 ^5 A0 k
    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)。
6 i6 }# ~( m4 N  ^% m4 z( u- v7 {( {! ~) D+ C+ W" Y+ ^# M
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。
# U% L/ v3 F; c% \: y* w5 r. Z) j6 W1 s& a  R
    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)。
3 W- Y1 v" a3 y8 m7 Q3 ?: t9 y" e* [. a$ M+ K+ ~9 R
    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。
' S/ F* p  d; K4 `9 j# g
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
# r" S8 ?: Y' q+ S2 X
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。
! f' Z4 r6 Y' v/ ^0 d( d1 L# y* T0 n9 A, }9 c. E3 q* B) l: 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,+ F" K/ z0 K$ X' {4 u
+ F4 d3 x+ a2 s7 R
{
( 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": [
8 ]! ]$ w8 M* y8 l. x) [. p     {& _- k/ Z0 W. K  J
        "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
     },5 _% e. q% a& y; Y
     {3 K) r6 D9 ^0 N3 b
        "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
     }, o' k" T6 [5 B4 W
   ]# e  T6 P3 U+ z  E9 w8 i( U" K
}, b' o& ~% ^% O4 V, b

( @. 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, _
}3 K5 ~7 G) C7 `$ I) `- ~
( _2 |! B' g9 K
    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。
( R1 U+ K- B2 Q$ O  V7 Q8 {
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。
7 @9 w2 v+ [: O! |1 J. ]1 q# v' q& s1 v  m
    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”。
" v9 q, K5 M! e% u1 l: G" @4 K) l
- 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。
8 o* A2 p& c8 i5 \% y- D  }( o+ R% m" L% i6 |# p; N
# ~! Q) o5 n* `( {
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。
9 p/ j3 w% r2 b1 z) c& m% B; T
, 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。
* L8 {+ W: ^* [6 T# l1 x1 f* Q7 p
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
0 z8 [; f2 K! m6 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。
4 V  {: V) {8 U. g0 f, P0 V/ K$ v$ k# V5 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。. }$ 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。
  r5 N& `$ P( w+ r. X' F( h' ~  ?6 ?
Replica set
& n" q3 F1 g4 }6 y* K; x/ d9 R        
! 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。
" V' t4 W$ n  [# `8 f% ?8 ^* c
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。
3 c9 n3 a: Q" _3 _0 @4 E' |! K; N
+ 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。
# `) a( C+ H- I' F: z9 k; Z7 d5 I& L+ b7 l
Config Server# q5 x& s7 ^  f4 c# S
        1 X2 N" g7 q9 H; z" V& Y8 ]
    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。
5 ]* f8 Y1 a9 |% i' R  f0 t4 X, o4 a& B, P
    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
, ^: Z9 x+ E" P; u# {! T* ]7 E2 U# q6 @0 L, o; y" @( E, e6 M
    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
8 ?2 p6 ?( _) w* |
    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 a6 `# r0 _, k7 M  [6 t$ W$ w) z: T# W( p
    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
$ S5 M4 x: [7 H
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。
5 H6 B# q5 L5 p# [1 h- w: Z0 b7 i- [8 q1 r0 l" 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。- 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。
1 S# y. u% y+ d/ [7 L
9 O4 h2 E; l* j1 M1 g
4 m1 @3 G" i( f1 V) O- mReference,
/ k' Y" k. u5 u4 J$ D7 ?4 l  d8 H1 I' ^$ A. O
[0] Architectural Overview
* B( H& R  ^& zhttp://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
$ g4 ]. N! c9 Q+ M7 w3 T3 U2 j; R2 O

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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
9 t" K3 S! w$ o3 J% c7 t9 [9 k, h$ e. p6 O+ |! |" w
+ K* Y' J' G5 Z) _* O
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 + L3 i' p7 `+ g* G6 o! a: t
您是和邓侃一起写文章的盛楠么?
1 @7 k6 F7 X( n) x9 w: e3 d
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
: J" X2 l9 s2 |- c( X2 Z9 S. k! e是我啊。。。这都能被认出来。。。
! S" ~( P* O" C7 \4 i" j
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 * c% F. g. @; K) ]/ ~5 T, R
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~

" Z4 |3 D, O7 B# [' c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 - e, [" }- S0 Y
    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 ...
    # {+ B/ }+ O" n4 ]6 O
    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
    / n; {  g: s" w, h% F) S) [0 z欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。

      \1 T( M6 A* ~% ]2 J3 t! a3 c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。8 t, A2 N% [$ A" ~: i1 k
    ( K0 Q& i2 J% i0 M  @) s" W' t. V

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。5 R- A$ f& k0 v4 v9 A: ~8 H

    , v- \, R  j( o, C- d+ V中文看得真累,大部分还是英文术语。
    3 _1 ]0 S" n% t8 G9 s2 [& [: J1 @7 ~7 d0 ]0 V
    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。
    , {0 S* u3 C7 N* `1 S6 g( a# x. ]
    $ y3 J2 J: i1 P) m* ?2 E# r) H7 F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
    # V' V' m. h" m+ u0 D/ _我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。3 A# Y. y3 d' V
    ! ?8 K7 x2 n& n' z& X: w
    ...

    . i) ?- x& |1 L9 C$ \( n1 x1 |6 RmongoDB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 ) J" V' M/ ]; Z7 C- ~6 _2 L
    谢谢。' l5 p0 c' X  d! P/ w9 h$ Z( U
    ( o8 k$ j5 p3 x3 \# v$ R: d
    中文看得真累,大部分还是英文术语。
    & e5 Y6 M+ p+ @3 s
    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 6 v5 K$ b5 O0 M2 r, z8 |6 _" ~. ~
    是我啊。。。这都能被认出来。。。

    $ Q' Z2 P0 C+ H) q4 f7 x8 U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
    0 i& h( _$ A8 O# N& Z& R是邓嫂么?

    & S8 d, v6 d0 r1 r  ?( v2 W- r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 ! A) h6 N9 }) x' U! L' v0 E
    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 ...
    # m1 o" D- X3 c! [* l& Z/ D
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。5 m$ r, P1 A8 z/ N" y
    1 J  a% h+ h2 R+ v3 P" a% E# N
    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。) q4 D' r. l" e1 ~' d& ^

    % }+ O5 \. N, j$ ~) ~1 }8 h+ Xhttp://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
    1 u* J! w: S  K  D$ ~$ [太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    - \) _! @. w; U  }* z7 U( y3 E2 V
    * n2 F% Z/ {! |! T" 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 ...
    : M9 x: t, F- S+ H' E
    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 4 i3 x9 C+ P, a) c0 v
    现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
    - Z/ M5 e4 o1 B' Y. i+ ~1 [5 m
    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。7 y$ f  m/ M- d# v9 J
    ) b' g# D# r0 c0 b1 Z1 v( e, e
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL" x( m* m/ |% A# t! Q" ^: k
    , K  d: B* O2 S7 g: a, M0 q9 D
  • 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
    & l* ]  ?4 }  l( D有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作

    : Z' j" \1 x& c+ u. t$ J; j" U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
    4 P% J2 i. [& r- @+ c% H$ _9 G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。
    & h6 T) M  {4 }% M8 F  J5 v. c7 e- I5 J- L! W2 A
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

    * h. l0 _$ \$ k$ o- G* b6 J- T好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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