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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。
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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?
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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。# R9 ?- R" Z) X/ m' m
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" ] {$ A- M c+ D. [图1-1 MongoDB架构图
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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)。: y8 m/ q& J& Y. B# w
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Shards5 ]; y1 J8 P" l
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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。- Y. ?- ~+ m; p9 b- M4 z
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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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. w9 Q" p o! A2 k6 O! 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。
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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。3 I$ P5 w* F3 s k
: g2 j" e& U* y6 a2 |/ j2 lShard keys/ ]7 i; h8 u% v" O! S
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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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9 R, g# W3 a8 j8 ]2 c& c* k 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 A' k5 g7 g7 T) W# U2 g( q
, D) W- l+ G" H3 |+ W{( a) g. i: ?0 [4 v+ f# S+ E. g
"ISBN": "987-30-3652-5130-82",
6 J8 l5 G: |+ |% R2 b2 _/ d$ c$ { "Type": "CD",
) t" z9 ]5 d+ H: i "Author": "Nirvana",
! I- e7 t. ^4 O) |; b$ v "Title": "Nevermind",5 B+ D6 C! {0 D. M5 U) F
"Genre": "Grunge",
% x! u* ?; z5 V6 S0 @ "Releasedate": "1991.09.24",
) K+ a3 d+ F) M$ q "Tracklist": [
O3 D/ ~5 s2 e2 T- ^ {5 }/ W! F1 g+ }9 \
"Track" : "1",
( [9 Z6 {$ \; D+ ?- l" n "Title" : "Smells like teen spirit",* K0 l! [! ]( L2 Q6 \2 _5 x; C
"Length" : "5:02"
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"Track" : "2",6 \, h0 Z) {* j0 J
"Title" : "In Bloom",6 `7 s3 P) ^7 ~$ n
"Length" : "4:15"/ q% v8 {4 }- f7 l+ m
}
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}) W% Y+ v, X7 m$ }8 b
, [& P. d, b Y Y% r
{ g c7 I: X+ K; E
"ISBN": "987-1-4302-3051-9",
; i1 k; T0 M# P a! U1 j "Type": "Book",8 N; v$ ]9 J9 r* T
"Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",7 {. o2 y3 y- i
"Publisher": "Apress",* R% w; D M$ \/ t% g
"Author": " Eelco Plugge",- X! Z% d. z4 q/ s
"Releasedate": "2011.06.09"
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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。# a2 }; x2 O8 _
1 o% B) i( u0 F9 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。" t8 r! R* X! d, @2 i( b
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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。 c0 k G0 L* b/ q1 V s
. O& e" W- Q* ] 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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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”。- B% V! I3 N2 X1 T1 ?6 Y9 z
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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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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。
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6 @# q: l1 Q v( ]3 v* \0 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。- g) @( {- \. e- `( K. C
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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。 S6 \( t0 r7 r: {# Z/ D7 M
3 r6 t, L4 M: ?# ~8 a% z3 E 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。
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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。$ w9 B- E K: B6 D$ x R+ i3 t
8 b9 ~* O; i) ~8 E! D+ O0 ~ 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。0 \6 c( A6 x% c8 `- [1 F
! `2 _) J9 [" N5 x% zReplica set9 ^5 z9 y5 {! j$ V0 _8 U/ [
' x: w$ D3 @4 N H$ u9 u/ Y$ { 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。1 t1 t! r0 z8 g4 D3 h( ~
4 z. L: X7 H7 J8 w/ \: R8 z 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。9 a4 c) F+ y, x. f" `; X% Y0 x
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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。) z$ t+ O! e6 \4 m
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Config Server8 f) b( T' ]' P6 h/ [; \' e% K
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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。1 U, ]6 c8 H+ K$ p
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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。6 c7 w' L; y! {6 c: X" E H
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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。
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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。* \/ o+ [6 | h; C
( G6 B6 R( v) a. Z3 Q* n: fMongos
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" ?5 s! N k1 _: g4 b0 \ 用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。$ ]* o- V; V/ o* ]! K+ ^3 d
5 H& ?- B0 v: f3 j2 T+ E' I 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。
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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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* [( j: Z3 J+ Q Z8 m' @ 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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1 w" j; ~. n# g3 i 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。+ X* u& L9 g$ G" @
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Reference,
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[0] Architectural Overview
+ L" }/ h: J, J! D7 V/ S- lhttp://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction/ P0 g$ D' o( L. N; C
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