设为首页收藏本站

爱吱声

 找回密码
 注册
搜索
查看: 7524|回复: 19
打印 上一主题 下一主题

[信息技术] MongoDB架构概览

[复制链接]

该用户从未签到

跳转到指定楼层
楼主
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。
- S% S, B1 ~9 L+ g7 Q9 _# F, j* p3 r$ h' W# U7 z) b& 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?
+ Z' X# b( p& m  T' p- r( z5 E! [2 E
    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

" p; _7 q$ y) K* Y' v/ z

- L3 P4 O& E4 E7 p+ ~, o, g
" ]  {$ A- M  c+ D. [图1-1 MongoDB架构图

* Y2 A% v$ R0 ]4 e0 M! m. U- |
    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
6 q1 D$ U+ A3 \( w$ B  A
Shards5 ]; y1 J8 P" l
( C8 S) @% F$ G2 W, E- i
    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
; q, V- m. T$ L: U  {
    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)。
% r4 _, d( N# Y
. 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。
$ r$ M' `0 Y  d9 _+ Q; ^0 b; [% H! o' M
    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
        # E4 J3 a+ N& x9 G8 ]! @
    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。
) ]/ u  R; \5 v1 c7 c; F' Y7 i
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"
2 z; O6 y+ }: k( g     },$ j$ c! n1 ~& r
     {8 s# d% L1 T. x$ z& @5 R! }$ O7 b
        "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
     }
9 {1 j: f9 {6 i   ]8 [6 j" H4 t4 ]* t. ^2 K& z
}) 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"
# |& ?5 i* n' l}! a- [, d4 Q( U
: F* g& i3 t( r( W+ `' H
    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
& C: v6 u) t/ M% p7 k( x" I
    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。
; h4 \5 j& R; Z* v4 g* B8 I; F1 }* o, P7 V
    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

  p9 A0 g( M. B, V8 p; n/ {6 M- [' b9 ?Chunks; X& B2 Q6 R0 ^1 T" O
        0 Z6 T3 [2 H% @4 z' s' Q% X
    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。
! X: l- ?: l2 A8 O0 C' ~. T; e! p
4 D6 P# D6 R, B' u# o
8 K3 l: H. Z0 ?2 c. }8 l( p
图1-2 chunk的三元组

) d' r/ d, c. ?2 R# ]: m2 d6 }( P' C. O/ P& g; x9 L
    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。
0 ]5 V8 ]# ]5 Y) O: H
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
& a4 i8 n* X5 |) A0 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。  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。
3 F- G2 ^# G' O0 [4 `# \. M$ [, N  d9 ~" G/ h
    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。
$ j9 e( S9 Q+ m! H, P9 i, o) E
    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
) i4 P; F8 t5 ~* l4 J
    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
; z+ K- e0 r/ P$ m
Config Server8 f) b( T' ]' P6 h/ [; \' e% K
        9 A% s! q; O  z- v5 t
    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
" i' b  P' Q1 w+ |0 `
    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
8 C$ f" q& S! {( J- O  q2 u; u9 I% p; d) p5 J
    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
/ s" A& o! y! |& U4 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。
3 I1 V- \' Q& E7 D0 q0 y% V- M# _/ B7 b- W" f% N1 e
    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
- j: K9 F( X6 \5 \; X
" ?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。
0 u8 V, L0 ~! ^6 C+ s8 z, d7 l+ B: N/ k
    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。
  U, }& i! g' z% ?7 v
* [( 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。
& H9 `$ M) Z, [0 n; Q- n3 R
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" @

  n6 |+ L0 U' f8 |6 U# O& c8 `2 T& I& V3 d# M* j% c/ r
Reference,
- t4 W. c. P: k/ }. K) R. E- I  Z8 C3 V. ]9 G2 q4 x- \  J5 ~
[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

评分

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

查看全部评分

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
/ I& J' y; N8 [2 G0 Y% L8 ?" k, S% z% o
# V( [/ S3 q; r# K% F
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
' r. M% c/ d% _9 l& S2 s您是和邓侃一起写文章的盛楠么?

# g/ S( ?; W/ h9 v: H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
- M  X: P0 ^9 c8 n: F# u; @是我啊。。。这都能被认出来。。。

- W( x0 m! L+ Q# w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
7 W8 M) H: N( ?( x; 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~
  Z$ Z5 e- W7 ?2 ]/ Y9 r: D
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 * Z% S7 ?' E% ~& F; l/ E, 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 ...

      a2 h/ s  R# d1 o, z: 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 6 q5 e4 {: ^5 w$ U
    欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
    ' h' B, `8 h* S  i# F; x: U5 ?
    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。
    + B+ Q6 i. O4 h
    ! G/ U8 ~" H8 f6 ~2 C( F

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。; d; Q4 r0 f/ i2 V
    6 q5 ]' X' g+ a
    中文看得真累,大部分还是英文术语。& g- ~0 z& r  m( k- r- q

    - i! ~4 I- l2 ~: Q, w; Q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。
    ' ]# Z. D. a, P" g* f) U0 z  ^' q. S4 E
    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
    & h# C- z- j2 S我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。+ }0 |. r" X$ I  Q. u! t0 ?% l* Y

    + r. q; q+ X( l: ^. ~6 O1 n ...

    9 A2 J8 q1 C+ Q- z' {: h% O0 F: B* \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
    ! e8 e# I- u. D6 d) W& a谢谢。! C# Q/ k, x& x- w) g

    . C4 a, X! X. L7 ^0 ]. o$ u中文看得真累,大部分还是英文术语。
    ' S( l, R/ @8 P" e# A
    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 4 l1 }5 t9 t/ G8 D$ D% ^
    是我啊。。。这都能被认出来。。。

    ! z6 u7 x4 E1 ^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 / H" a$ O8 g2 I* \
    是邓嫂么?

    3 R1 L0 s( }: |' ^: B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
      K$ v9 f& `8 a/ {# x) X7 i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 ...

    % ~  W6 A( Q6 h太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    # c6 t0 G1 R) F+ y; U) ^2 q
    . N( c% b4 v, Y4 g* @5 r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。3 {* s% I8 n8 W

    ! x& F* ?( T4 V2 Hhttp://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
    & c- Y# Y' J: P( x3 {- S太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    9 @' R  x2 v! ?( w/ G+ _. q" Z) ]) [
    现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...

    9 V# |2 O9 W' R. Z. H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
    / U2 H7 V* k0 v2 [$ X' Q$ ^' h现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
    $ P' g2 G( E' _: F* g" y7 G3 V
    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。
    9 |- r9 q+ B- O0 X: J$ m& \# B3 R3 k- k* H% G) ~  W+ J
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    0 o0 C0 `9 q+ V
    , Q8 o) s( f/ L% |8 D9 [9 K
  • 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 8 W( |! N: X4 m; K9 J3 H
    有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作

    $ `( y% W8 `) i$ R& M+ q/ a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
    0 t6 ~; [- Y0 u6 v# u4 _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。& C. r, p8 l* U8 r, K, D

    3 i' g% c6 L# i% J& X; i5 j& Ahttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

      D& J- W& s: s好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

    手机版|小黑屋|Archiver|网站错误报告|爱吱声   

    GMT+8, 2025-7-7 07:43 , Processed in 0.062028 second(s), 26 queries , Gzip On.

    Powered by Discuz! X3.2

    © 2001-2013 Comsenz Inc.

    快速回复 返回顶部 返回列表