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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。
3 P& |, w1 [/ q+ z  ^* C& p) z& R  P( {3 @8 [7 Z0 ^
    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?
1 Y/ F6 M: K- ?6 e+ Y. n# I; b! {9 b9 P. E  Z; i$ Z: k
    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 {6 Y6 d: P+ A0 O1 R

* ]. q/ T+ y/ o/ N

+ ~- t7 O+ s4 f3 Y! c$ A% _8 C8 v- J, }" ~5 a8 s# b' V
图1-1 MongoDB架构图
$ f% A) q8 I: i$ n; R2 U) J  s+ L

+ w  d/ V; R  x! X2 y+ e    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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- F2 H1 n2 J; c- G+ }7 [& }* mShards) ]$ z6 w7 a( F! m0 r' o) Y
5 ?0 _2 T3 Q+ B* x  Q
    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。
2 e+ F. s3 }, b/ d
& H9 \. F7 k% x- \' _    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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8 m. B5 I- l4 x1 l3 J    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。* U" u6 j2 o! \% o( e

0 A7 C: g1 `  p; Y; m. X: \    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。* p# X+ e+ D4 p; [

% ~4 }1 j" E+ W& x1 v% c2 ^Shard keys, T6 G$ w! F: e
        
" R- \; X# m( v$ N    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。
, T. y3 C2 y( o" z: h0 l/ |# I+ u9 |2 y1 ?5 F% c* u, [
    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,3 X% ^) l6 m" x9 x& _& `
4 ], T8 _" q" q( |5 a- W: t7 ~' X
{+ l5 }; ^$ \6 I6 c& n% b; o
  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",
- l" J; [. N* Q  "Type": "CD",
' C  I- z5 D- Y7 _" F  "Author": "Nirvana",/ G8 `! w1 I% f! t2 ?& E5 `: X$ s# w
  "Title": "Nevermind",
' w6 b& `3 T* s. [; ^# u  "Genre": "Grunge",* X4 _( B7 Y& S7 g( S6 P
   "Releasedate": "1991.09.24",) b" @1 E# \* h/ {
   "Tracklist": [
5 d2 v8 J. ?, n# K# @/ v     {2 E2 E  j2 j/ w2 e! Y1 g7 f+ F
        "Track" : "1",
; N1 p4 G/ p3 X4 L% A5 E) t0 Q        "Title" : "Smells like teen spirit",
1 E" D( ~9 P/ R8 U+ x4 N2 B7 r        "Length" : "5:02"
; M1 `# M3 y- Y  z2 d7 ?     },  g8 q0 X: g, F1 [' ]/ f7 b
     {1 \3 b) J* x; f+ r& q: j/ }
        "Track" : "2",. O' Q" W8 @& e, t  P
        "Title" : "In Bloom",
& Y1 l8 M5 i- J% e        "Length" : "4:15"
8 L/ I( t) [( Y* J. m. A     }
+ [4 u( Z  }! S4 R+ t" A4 ]0 f   ]
. J! f; N2 P4 W+ j}
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{
6 X( ~" _1 ^: M6 F$ e2 B9 U  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",# M) v( |" `6 ?
  "Type": "Book",
' }8 ^9 L# g! D1 r, ]  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",1 a. I$ ^7 |, {5 a
  "Publisher": "Apress",
& K$ x, i: Q0 ^$ D9 p2 h  ~9 d& R  "Author": " Eelco Plugge",+ E  y- z) Q) _3 V
  "Releasedate": "2011.06.09"
# D* g6 _3 g5 }9 q; A* r}9 b2 H& ~% D1 J  G% }
. S1 P+ Z; b) |& B5 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。
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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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* ?3 w4 c0 E1 f7 R5 C3 J( m( a( L    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。# i* V; Y/ U4 t( |, j: w; I
7 b( c& j0 S" ~
    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。. p2 j8 y: @, ^. y/ x. d$ ^- x

5 j9 O& l6 ?5 M# i' }    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”。& D8 `) v' ?4 _$ ?! D% t9 I" ^
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Chunks
6 B. @) _! I- Z        8 F2 ~1 E$ l& p- b& B: I
    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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, ^  S/ O- i, B/ ?, V图1-2 chunk的三元组
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; ?1 I6 d3 Z. e2 M- O    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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' W; |' {/ D, @# p; t    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& e4 B9 y; t; c* ~4 G

: f7 ]2 U: @- _/ Q' s    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。
, K4 l3 Y6 W) t/ w+ C" ~7 @5 t% F/ f' B9 k+ @4 j2 U0 h- s
    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。
+ I& Y& C% I/ C2 M+ P. s  A! P1 T
    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。
/ k$ G) [$ {& T
: s' q1 Z( M& b) Y3 X% g    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。
" i  u0 L; @( Q: ^* P
4 p; T/ |$ L5 ^: N# mReplica set
) e2 F# V( J- d+ V        
& G0 Z8 C# I6 [9 {) V$ D    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。
' P% O; X' o; J, C3 @5 I7 S' V! ?4 @
    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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3 |, Z6 O9 Q. Y3 o5 ^8 j    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。  @* ?0 [; J7 t4 [- [0 H' ~  T9 J
1 ~- Q! z! ~. T% n  v, h6 \- f1 G
    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
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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。/ [  ?( ?5 n4 [4 F; y4 R7 z

) h! E! `8 _' p( O" }! ^4 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。! {( }1 o+ b7 s2 T  o+ v
0 u8 y; Q" ]$ u
    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。! a2 N: Q* S, y" j3 H8 j& S
5 @5 Q1 `4 j4 N" r  X" 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。. P; y' M) s3 J% s" p+ x

5 K* ^3 y1 ~/ O* Z+ x. @* }; I& RMongos
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" l( M$ a" O, n* t* m1 s& ~' O+ b+ Q    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
- X# {+ y) u' [
, X# p1 C2 @- o- ?0 l: C" r% 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。
3 K2 r' [; ], k  w6 K
# y6 }9 p! X  [' o  z    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。
/ N$ d  ?. q8 W7 ~" y2 T, \# V
4 U" F! X, l6 [+ t    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。" P" ~7 @6 u% G  e) S6 g4 A- h

* r; E" X( E0 C4 M    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。
. D/ m/ c+ c) h6 G5 }* y
, E0 F+ Y; e  b: A- R8 I/ _, g, H. _
Reference,
0 w5 B% |7 z9 P$ m( Q8 T0 @+ T
# ]' @0 |. |# ^2 V7 U[0] Architectural Overview! ^# h4 ]3 @: a
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
; j3 N$ `5 p5 k" g  C# c* \  G
作者: PenPen    时间: 2012-9-18 12:40
本帖最后由 PenPen 于 2012-9-18 12:44 编辑 ! p4 L1 n$ n$ o, q( Q
# Y/ D6 N6 L% p3 T. @: [% w; l

$ Q' {* C( _) T1 ~( D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
4 B. E- U$ ~& }9 ^( U6 h- N您是和邓侃一起写文章的盛楠么?

8 O9 M# G- u1 H6 p3 o/ ]6 @7 y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 ' D$ o( |2 q% \% ~, d1 g8 J  H- S8 q
是我啊。。。这都能被认出来。。。
* P: ~: o& L" o3 O2 p1 D
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
. b: s5 y5 L. S  o) T+ G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~
+ l2 u" E' W* \( A1 j+ 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?
作者: 不爱吱声    时间: 2012-9-18 12:51
shengnan007 发表于 2012-9-17 22:49
5 I3 _3 Q2 }' ]! R6 K8 x$ 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 ...
+ `6 `) M; `1 Y/ k1 V
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
' a& S7 u* S9 X3 K欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。

  r7 \- y& q( N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。
7 U" G. G0 u' f9 D" ^  o4 k& n4 w7 T* p* p0 A' v: @. w6 [

作者: 梦晓半生    时间: 2012-9-19 04:21
谢谢。1 |. L  @. G) M3 U# C2 b3 F

- F5 M; U3 l1 I/ p# g中文看得真累,大部分还是英文术语。5 Q% V: L7 N4 D

. o+ e3 i/ U- U$ G- ^3 ^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。* A% l2 ]* w1 e; {0 A
1 c3 U/ R- W6 m" z- z
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 , e0 c8 t+ X8 e3 c0 x
我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
+ l/ @" P  S! L& X4 r, V& m/ Q2 [3 m
...
/ l# ^1 H3 n9 b: Q% m. q1 s
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 4 g- n& s' o& X, u0 }
谢谢。
  t% ^+ |+ v. t/ A" C9 `
. A8 k7 E$ @& B$ [: f3 y' |中文看得真累,大部分还是英文术语。

2 Z. o% y) x3 I1 z' B; m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
, ?1 ]9 S, w9 T( q) S! e是我啊。。。这都能被认出来。。。
: I0 Z- w5 g9 y
是邓嫂么?
作者: shengnan007    时间: 2012-9-19 14:17
profer 发表于 2012-9-19 14:16 ! _/ }1 |* f. k' P3 i" L8 A/ D% h
是邓嫂么?

# b& d4 N$ {9 h! h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
& t! n  X. A) K; {# `6 C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 ...

$ P7 P9 D& c3 K. ~$ R' l5 c太好了,期待中,希望都带上英文reference。
! w! q0 w0 ~' g5 c% y% q( e: E. t3 `2 w+ t7 ^* H" T
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。
! h9 m8 J0 }. b/ |. B/ w; ?
" N( t- N/ y9 K! E, Z& C9 B/ @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 . s1 ^. ]( M7 \, J0 C
太好了,期待中,希望都带上英文reference。
" l& A: z& h$ S9 _, }+ |6 S9 @
' h8 z: D  V5 t8 T2 G% C5 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 ...

7 Q% A" ]' H  U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
) p! h9 E3 T3 _& G现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
5 k" n; }$ z% [2 b
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。2 i, [2 q0 N' {  E5 F2 Q

5 n4 Z+ n& u! q# bhttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
; Y0 w  Q+ ]/ A6 \6 V( h  g; d- P0 q% S! O

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
/ ~8 u, F; ~! a/ X3 U/ P有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作

! y- q8 B, e& ?: x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 9 H1 j' W, V+ ]$ w0 @
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。/ o* v8 M% J! F: s- B" |$ L, S

4 E5 U' |4 J* X. A9 Thttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

) D  x& R& A, l" r9 I8 [好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql




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