爱吱声

标题: MongoDB架构概览 [打印本页]

作者: shengnan007    时间: 2012-9-18 12:31
标题: MongoDB架构概览
    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。5 B1 l/ w' w: n
# Q: K9 Z' Z( A. s: Y5 `
    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?
: M) s. ?; G' O) ]0 k2 V% r
/ q( I5 N' U: }" z7 J    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。
2 [2 V  G/ g- ~) ~. ]9 g5 X/ L5 t& `& _7 w
) x8 m. a/ n7 F3 w; l* R1 I# @
8 ?" x* i; i4 A* ~0 a- @8 z
图1-1 MongoDB架构图
" ]1 t- J" ]# h' z+ S# i
8 I6 N& i9 @9 |/ ^5 }
    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)。
( S- }0 ], O: S; ]1 I2 a) V' g# H9 A# v9 d) ?: q
Shards
$ i' {3 c' j8 \5 _* f; M, w$ q% f3 M  P- w# V7 f* x
    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。
& ~, H% P9 q& e! b6 }  F
5 ?" N& h9 p. }4 T: o    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)。
  ?; Z( s* F6 i) U* \) @! L1 h7 b. i: O* i
    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。/ Z- o% P# \- k6 P% w7 T

% ~( d! l9 F0 g. i9 r    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。: X4 U. |) Y! ]' H* C7 X& w
; j7 j' u+ @! t6 V* x& D
Shard keys" j) N# M0 [, ~' b
        / ^, C/ |' T7 F* v6 D8 h$ P
    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。
4 [) E  s  ?' @6 N  @( F
+ x% w7 @; M/ ^' {) ]    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,0 H. n$ l4 T; S( [# I7 h

/ P1 ~( c8 w7 }+ b3 g7 I{
5 Q! j# `! _/ d+ g' C6 _  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",
2 |: I+ [; r0 m  "Type": "CD",$ J# O  k6 o0 R1 j
  "Author": "Nirvana",. o; K4 ^. ?! o5 w& r  [: L! u
  "Title": "Nevermind",9 g( w* M2 \& Y! R7 ~
  "Genre": "Grunge",
- d# Z0 ]/ |  B" b3 x" R- G% ~+ P   "Releasedate": "1991.09.24"," z5 \! Y  }1 s  \0 o
   "Tracklist": [
, v" l# P1 D' F2 \; ~8 c     {6 w7 G) S' x+ W2 R
        "Track" : "1",
( w- U" Y6 J3 x( |  B% {        "Title" : "Smells like teen spirit",, D8 w* i9 A7 k8 ~
        "Length" : "5:02"
4 X/ N5 \2 Z; r% U/ w0 }     },# w# }( Z8 G  @6 i+ N
     {4 D$ o1 ~* F9 b, L* G7 q) |
        "Track" : "2",
$ Q7 `7 k0 Z) N9 v, V& M" e        "Title" : "In Bloom",
( w& ]9 c% Q8 W3 z        "Length" : "4:15"8 q9 X. O" M, s. Y' l5 R1 o
     }% L" u* t/ o/ \  X; V. ~
   ]5 r# k* `* v6 F) f, H, I# f8 _$ V
}" Q  q8 l" u/ \& I
; f3 c# q: |) M2 l; Q- @
{
" Q: `- Z& Q( d2 L. q% A  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",
! }1 G  v' ]  k, H4 s9 k% o" p  "Type": "Book",2 ~8 u. v! d" S6 R( e
  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",
& f1 ^2 Y' L* |; s) j" z  "Publisher": "Apress",) u) O0 s+ j& ?- k7 U( C  u* t1 o. h
  "Author": " Eelco Plugge",; \. W- |+ f6 \: i4 m. }4 o) X
  "Releasedate": "2011.06.09"8 J4 }& s2 k2 h* e; s
}
) V9 \/ V  B: z3 D4 E1 E9 d9 u& m8 r
, B3 j, h. `/ U. a/ R    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。
5 G9 X3 U7 ~! l! O
' j+ l2 w+ `8 j1 m    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。
; \/ j. k1 g/ l
" U, c; R- S8 L9 d9 g" @! V& m. f    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。, J6 F  G7 [1 N/ f; Y* Z

% k" i6 l- S2 z1 y7 ]: l  N3 l2 J    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。3 D) _5 u& z  S, R% P1 V

0 {' \  b" d) D2 i& W  C  T: h    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”。. p: V% f% C5 q2 V  h; y( H

2 P) }5 r3 f* \- M: E, r4 QChunks+ A% h9 C& Z' Z
        
* p4 Z# a: }' L- s7 y. k. V    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。! [6 C4 q0 b4 v% L0 H/ q
0 C! S& r+ h0 i' J6 ?

, Z, N. B6 ]6 T3 [图1-2 chunk的三元组
, \0 }( }8 o8 z: U& S
2 v; m9 Q. ^8 ?4 o% p2 n
    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。/ a, t5 t5 n, x- n$ n* O$ }" r

) f8 D+ j9 |% ?$ T' u2 y& g# W    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。
( y8 @% Y. A( |& F! ]# q* @
0 ^* C) E( E& Y; B6 G/ @/ l3 ~) X    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。/ Y. g0 O- _2 t3 c$ l" V
" n" M0 u, F2 w
    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。8 X, u& B3 n& |" X1 X2 k- h
6 _/ f% R* H6 M: E4 f. ~
    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。, V) S$ A$ W! D4 B  |) i8 c

: Q' `3 E" d* U9 o( C' k' I    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。
; s* K" u0 k6 r
& f/ t; V3 V0 \Replica set
) ]2 K* Q7 b3 V8 c) @        
; X5 K: ]% n) l8 {    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% S& e  b* h$ y3 g" G% `: f, V0 w5 r0 k: z! |# d2 R: l
    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。
, e/ r  y+ V" }# w. i" H5 m! J: Q5 L; d, f, ]
    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。
; \; ]+ j( R0 i7 b3 ^. p1 d: X
* X$ w2 ?  M+ p# ^    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。  a6 w/ C- F, T1 j$ b- n1 H& i
0 a: @- Z; `/ b5 ~" [  \- c
Config Server2 T; i4 j' \& W4 I% @
        
3 n' Q* j$ I* z: w  ?    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。
! ?1 T1 ~# l8 x$ p
8 X! ?( K" E) [    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
" b4 O; q7 P8 ~8 D/ q0 P1 Y+ X$ O1 {: G) U6 f) _  Z
    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。8 Q2 c! |4 R& {
4 Y/ f) o  u; t! z
    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。
" I! k/ b+ w; h# s+ N) G2 I8 F# q8 j) s# G
    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。
+ T6 l4 V0 T: x1 k8 ^2 I+ v+ e  E
Mongos8 {, q  A# ]4 r& C2 x8 ]( I9 [
3 U( W. q: N/ d5 A, a' `
    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
! S4 v8 H) d% I2 ?
; v' x( M. r) F% e7 h3 w    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。
( f. B' i' {* U) t+ v& H
* f/ B* W# Q6 B3 Y0 P$ x9 r    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。- |  @' V& C& Z7 a

& }' @! g- W2 q. ?2 [; ]7 Q    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。
% [7 S- w+ U+ d; V9 K7 o1 B! Y' \" V8 S' B
    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。
& }0 r8 T' K# l) l4 i4 I$ q6 b6 l" u+ {/ Y* h: q( Q

' J% p! J3 T& O" z5 |0 X3 b) fReference,( P6 s  L1 g2 ?# @9 o+ ~% U  H# H

( g- V& T  H6 N; m* {[0] Architectural Overview& T# {* R! ~6 F4 J  M
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction6 ^3 y1 i8 i  ~- d7 z/ m

作者: PenPen    时间: 2012-9-18 12:40
本帖最后由 PenPen 于 2012-9-18 12:44 编辑 ' n5 i# ?) P3 C& T6 A
  A+ w5 {- R# g0 Z

. `) F# z, l! V- p$ N. y* }9 _0 Z您是和邓侃一起写文章的盛楠么?
作者: shengnan007    时间: 2012-9-18 12:44
呃。。。是我啊。。。
作者: shengnan007    时间: 2012-9-18 12:44
PenPen 发表于 2012-9-18 12:40 1 U# r0 n8 ~/ i% c8 d  M
您是和邓侃一起写文章的盛楠么?

& L2 X3 M9 T( u是我啊。。。这都能被认出来。。。
作者: PenPen    时间: 2012-9-18 12:47
shengnan007 发表于 2012-9-18 12:44 ' h& o; l5 c' E1 d8 J; L
是我啊。。。这都能被认出来。。。

4 J0 P+ j- 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~
作者: shengnan007    时间: 2012-9-18 12:49
PenPen 发表于 2012-9-18 12:47 6 H/ W, r# {* h+ O2 @4 o
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~
8 `' `) v, o/ Y# R9 z# E
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?
作者: 不爱吱声    时间: 2012-9-18 12:51
shengnan007 发表于 2012-9-17 22:49 9 b( [6 F: \; l2 w
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 ...
1 Y) y  C9 T! P0 `+ h' A' k
欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
作者: shengnan007    时间: 2012-9-18 12:57
不爱吱声 发表于 2012-9-18 12:51 8 B& G  _+ o- I: z. z7 e% b: {1 E
欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
+ b/ W- ~3 I0 f0 t9 l- p4 ]
多谢多谢啦~~
作者: 巴山    时间: 2012-9-19 03:38
我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。3 z$ V! O8 Q, l1 ?

. w' E- G% N2 ]
作者: 梦晓半生    时间: 2012-9-19 04:21
谢谢。( y. T7 q9 V& J! h

( |5 ]  Y" |5 l9 c& m* x; O中文看得真累,大部分还是英文术语。+ K/ A; f/ w/ n* ?, h

( ]1 H2 c, v! @( X5 _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。  C$ @9 \* c* P

7 f% x" A4 ~- f( p( e) q  K3 N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。
作者: shengnan007    时间: 2012-9-19 08:40
巴山 发表于 2012-9-19 03:38
# Z+ Z. E5 H2 \$ X6 p我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。' ?4 A" q, ]  T* o% P7 i

1 W) C2 w* H+ {# U/ {/ ~  z ...
; H* E! h5 M5 z2 a
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
作者: shengnan007    时间: 2012-9-19 08:44
梦晓半生 发表于 2012-9-19 04:21 # D' I2 f( ~5 D# A& a5 a- F2 p" N# d
谢谢。& S  Z6 H6 G  @1 N' B, a
7 U9 F( u' U. U# m- {, R* [! o
中文看得真累,大部分还是英文术语。
1 M! N5 c3 ]; h) n& W4 t, u7 u
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。
作者: profer    时间: 2012-9-19 14:16
shengnan007 发表于 2012-9-18 12:44 # m  O- O  Y7 {/ s
是我啊。。。这都能被认出来。。。
: R7 F( @- H# v$ y
是邓嫂么?
作者: shengnan007    时间: 2012-9-19 14:17
profer 发表于 2012-9-19 14:16
: _6 A( k# U. ?& h1 V是邓嫂么?

$ |9 }) X7 u" h. I" }9 R是邓的小兵
作者: 恶魔吹笛来    时间: 2012-9-19 18:35
有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作
作者: 梦晓半生    时间: 2012-9-20 00:57
shengnan007 发表于 2012-9-19 08:44
' z. C# @/ j& d) 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 ...
2 [- _: o  \" A* h
太好了,期待中,希望都带上英文reference。
" ^) a+ @8 f' \
' }* n0 x7 o0 \1 @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。
+ w- V; n' W( ~; O, m$ m0 L; z* v) q+ J+ X* j% \  w% Y& N
http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
作者: shengnan007    时间: 2012-9-20 08:53
梦晓半生 发表于 2012-9-20 00:57 " U( n$ ^, l1 m7 S6 Z' @; L( s
太好了,期待中,希望都带上英文reference。
" @( b+ s+ f$ Q+ T3 Q* B+ n
7 v# S. w7 J: O0 I6 {2 Q, E现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...

: j2 R+ z, P' G* V现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
作者: 梦晓半生    时间: 2012-9-21 11:52
shengnan007 发表于 2012-9-20 08:53 8 t5 D1 m  c- ~
现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
3 j0 }. }7 H9 Z8 b- `0 f7 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。3 v8 V  g4 u# |1 {
  W% [- G0 ]4 n) Q: N
http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
+ P' H& s* A1 u3 Z
# B4 \. u% d1 {5 g4 {' E- ?: b
作者: 定风波    时间: 2012-9-21 17:03
恶魔吹笛来 发表于 2012-9-19 18:35
& X! R8 B! R6 u有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作
* F3 b, _: ]" l9 S
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。。。
作者: shengnan007    时间: 2012-9-24 09:11
梦晓半生 发表于 2012-9-21 11:52
! D1 F* Q. R4 n) p  h* Q% q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。: n: M9 M) U' y: m# q
9 m# f2 w# ~- R! u5 m
http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

$ T+ \7 \$ C4 @- D; w$ r" A2 ~5 x9 V5 o好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql




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