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楼主: shengnan007
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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。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' }
" G7 S" r* E, I: p1 y6 Z& K

% x! r; L) j/ x+ ]1 }0 G" M- E: E, d- O
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
6 u6 v6 G/ Y$ j5 s' ^# g: ]  i2 N" H& u
    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/ [
+ M1 a1 G8 x" P5 q! y1 A
    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
. D9 I& {. f$ Y) j( n2 i
    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。
3 R  U& N' Y4 j  y: a6 E5 A
: ^5 V" L& g/ I+ @. kShard keys
- `6 j9 K; k+ `0 q/ N0 @& W        1 J) r4 Z; \  e) o0 r
    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* ]8 D$ S% D, Q  F8 P# |# Q3 t0 h% x3 z
    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"
9 {1 K. L& I- C3 Y}
/ M+ o* ]; O$ q( p/ I& [
: `; 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。
  `4 |- D; [  Q: N' n& @; @" X% }* |/ ^# Q
    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。
; \. E! Y( ~9 O( s) q* t& j, I1 N" I! t4 V, M8 V7 ?6 G
    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
! [/ {. N+ g5 |* O
    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。
: d) O5 [4 c0 N1 P2 \& x; Y' o
) 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”。
. Z8 z9 J8 a! \$ c/ h2 E( d) o* K5 I. P# w  a8 `" K
Chunks) R# P# L9 d: _0 O. c# c
          y4 g" R5 `* w# {
    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。
: m# p! U/ l: J0 o' Z  _; i9 x, e; p4 a2 {

# ]  l3 z2 t2 J5 B+ O图1-2 chunk的三元组

$ }/ {/ v. S; e1 X( J/ e9 B' w4 {" C) R6 Q$ ?6 @8 u
    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。
! l  S' N" M: T+ g) s0 V& Q8 j! Z. L  C
    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。
/ f5 W5 @% I, ]) Q! V5 ^  `3 S, C
. 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。
$ U3 @9 z7 u0 r$ r  l5 g/ k- A0 b' s% e! M. R
    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。
, F6 S8 o& p# W% b3 i" m( O5 P1 u/ R3 G7 z4 \: h
    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。
6 O' J8 `9 t) w  \3 e; r" n* R" R5 I2 W* 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。
( W% J. W- f5 s, v, o0 K- J: }3 y( C  t
    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 \
- S7 ]2 Z( u( X, V+ n  X1 |
Config Server
3 q" I  I$ z' ]1 F, L( O! }        
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。
4 y1 g; P# o6 i- q8 X+ c3 e! y$ y% y: t' a5 X6 y. w
    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。
  [( ^# h7 \2 `! L
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  ]
% _% v4 k- l1 h0 A5 G( v3 g4 t- s
    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
6 b3 B2 O9 J7 |; k
  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。
9 U5 d1 {7 V2 b% @6 o
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
+ ]5 d# \  ]5 q: Q8 i# 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。
5 D1 W' _4 D* h/ R- e- O0 t$ l3 O$ K2 @  X3 Q/ \* 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。
3 ?! s$ x; z. a3 U! t7 e& N: u# w8 X3 `
    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/ `
) U0 }3 ?; [( I
. a: v" t! ]7 X6 M( F9 _& J- `
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
4 b. z& M6 A+ X7 u# o5 [2 E

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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 7 s& w- D5 h% ]$ ?1 s5 K% ?* `

: G# F8 h8 Y! v5 G9 o: N' j; L& Q% _& F- r3 H" _3 A
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 8 A9 k* M% R& l0 ^: V) a
您是和邓侃一起写文章的盛楠么?
) X6 X/ H- R2 U* r- A
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
, ]; f+ ^& l6 \是我啊。。。这都能被认出来。。。
' }7 D( j: U$ i" u4 K8 M1 z
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
* t/ g- g4 ]5 a7 f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~

5 @" ?  f6 q+ i; l( `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   }# p! v$ V2 t# @5 P8 J9 p* ]0 I  ?
    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 ...

    : {0 _$ Y/ l6 I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) c2 e, @2 q" s% t" _0 P, K6 o欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。

    : t5 S3 {: F% [$ r# D( 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。
    - m/ Z3 f! t+ s- z. N
    , Q4 B* ~# Z# |; m; p7 [

    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 L7 ^. B3 E8 c

    , V6 |: t, Q0 x$ X0 j- Z& [+ ?) c中文看得真累,大部分还是英文术语。
    / `, F: n& |$ {' ?: E' t( @2 Y# g" Q6 X  a* h
    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。# N* |3 d: J& ^8 k& O
    . g; X2 Z6 Z6 P  _( l1 P: t
    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
    9 a- A. b& [9 j* b/ M6 n我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
    / n3 y6 @7 l5 {
      d! ^. f4 i9 f9 q ...
    8 X6 s- P6 @. l; o% Q
    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 ; ?6 Q; s/ o# L$ [
    谢谢。$ G1 {  B( f5 L2 N& t

    * Z) L! v8 q+ s- b中文看得真累,大部分还是英文术语。

      n/ F/ c" z. Q! B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 / J6 A, n' l6 F* O1 P4 l9 b
    是我啊。。。这都能被认出来。。。

    4 [1 H* O! W& g% }' T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
      R4 N2 Q  v1 a8 G是邓嫂么?
    0 ]: n! s; [: s0 M3 O% X! n- M! |( V
    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 $ l% X5 x2 ]2 i* k" I1 z
    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 ...
    . a5 G3 \" g& l
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。; e) d1 V: F! e, p6 h

    / K" c# i0 M2 w+ H/ h( b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。
    ) K" d0 D/ E3 e7 q5 `/ z4 l% }7 F5 w2 Q9 e& S( z8 Y- T- S: j
    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 9 G- v: h/ ]9 P0 i0 _9 S
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。6 z- a" \: W! j2 l# j; f$ ]' f
    - v. Q# j8 L4 \+ G( A
    现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...

    . c: U1 O* }! h- f2 u/ B  y! 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 8 G1 f0 w5 d6 A% }$ F
    现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈

    & f# [6 Z5 ]& u* f- `. U2 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。
    & k$ b* @0 C5 O' t& W
    7 M, {( P+ ~0 d/ x; U1 Yhttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL2 L. Q5 N! S4 ~0 J0 [
    0 D7 Z! N7 f$ `& C# g9 c8 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 6 x9 j* o" I( _2 Z1 Q# T
    有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作

    7 B1 h# }7 n4 C# w+ [# G+ P% o  F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
    . v. l9 u0 P6 S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。: ^* y1 ?6 E- ^  s* C; [1 N) {
    + @( M2 e6 d( J2 Y4 G! t$ T
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    7 c1 h" r/ V9 v! j
    好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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