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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。: @" [6 A9 c5 V, A
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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?# I/ ]% ?7 L: e! Y
3 `* O. ^: O/ q; U 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。
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: m! i8 l' l1 v8 \# g1 ]9 l. h) D图1-1 MongoDB架构图 " w9 s$ p! x; i# i" L2 x1 ]! m
/ k# Q/ ^" d2 k4 w$ Z2 z4 m7 _ 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)。( R+ x6 V0 ?% c P$ ^, G
+ \. B* R% }7 W( c* L* G# u/ iShards
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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。
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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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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。! @' q8 F! s2 F6 ?
2 {% R% M0 }. L3 ^- B$ C 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。5 E) J, G% B; W- z0 K |; D# H! t( Z
g9 R/ n% ^5 ^6 C$ `Shard keys
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/ _' w% _, x& T/ j' l% @ 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。5 O" \- B$ k6 h- n
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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,# [8 Q; b y) c3 k) x
, z5 a& v1 w* ~1 _& @5 X6 w{; r/ a+ W1 X; k' ~9 u
"ISBN": "987-30-3652-5130-82",
5 T5 h f, U% ~, i, ~7 E "Type": "CD",
4 i& I$ ]# { e' ^7 X8 h "Author": "Nirvana",
# F3 R' L' E/ P& T- o+ D0 k( A) \ "Title": "Nevermind",
7 s Q; k2 A9 f) E, \! r$ O0 p "Genre": "Grunge",/ u5 m6 Q& D+ O. z6 b H( _7 W
"Releasedate": "1991.09.24",& ?3 m7 n9 X5 I( K: o
"Tracklist": [+ i5 R8 C' M7 A* D" L) [
{
1 h( y. a) w& N$ w/ R "Track" : "1",5 t I2 \2 u' E ?# C5 e
"Title" : "Smells like teen spirit",+ Q3 Y+ O' F5 h7 c& o1 e: {. p
"Length" : "5:02"( E- O7 S/ m$ t2 f9 n/ J# D n# W* q
},
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"Track" : "2",
9 n; E! I' }) y/ |) C. K "Title" : "In Bloom",
, Y y. s2 Q% W6 ?8 b) x6 a$ ? "Length" : "4:15"
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7 n* j( G. z7 E* ~{! O' z3 I3 h4 o8 ]1 W$ b" f$ S6 k* a
"ISBN": "987-1-4302-3051-9",
, V% W1 y8 C1 d. R m) _ "Type": "Book",( o9 ~4 [+ M' N2 d
"Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",
0 b$ u' D! E1 b8 Y5 V! [; S "Publisher": "Apress",6 j* P/ _. O! o
"Author": " Eelco Plugge",
) ~3 Q1 ]7 p! l5 x( q: j "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。: s2 ?. ]4 g' g# S, V' u0 S
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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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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。9 @5 g+ W5 K* e( p6 h
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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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% b+ }5 F, b3 o6 P5 a: n4 T 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”。, s7 k; }, |3 p
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Chunks* N7 a$ U3 W: E# `" n
6 B, y1 f! b! e 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 + w. I7 [' d! ~3 O, r i& h
) N+ f8 l: o! R0 Q) y$ Q0 v 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。6 ]: @7 k( d$ X; Z" L% G
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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。
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1 H, k! K1 ]1 } 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。
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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。$ s! x* u7 Y) D6 i
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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。
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3 D* q7 N- M! `# J3 ^ 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。
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Replica set( O# f! r+ Z* c! d1 {* }
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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。) C" T6 {) L* U( L& g2 j: @
$ u/ A4 |1 ^, I+ M 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。3 X- y" J% [' t% e5 Y. q
/ @/ M- k X! E6 t 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。
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9 @) R0 T3 B! r8 v# Q 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。: p C/ p' m3 \
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Config Server
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$ D0 R: S+ W0 I1 x 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。4 P$ b; L3 S5 h; q, D
& x3 b8 U0 x1 X: j) J" l 每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。& [$ U, j _. A1 W3 R& R4 M# |5 v9 ^
# b: |6 H+ j2 b8 r( c 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。 y+ G$ ]7 I/ W: c
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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。6 ~2 e) O) c/ ?& q. d* n
7 U& o' f1 A' q. v W1 S/ c# j 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。
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& w* b7 H3 y0 N5 s. ~Mongos
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用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
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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。4 Q1 j. |: B/ r# z; q) k
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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。6 X" g9 K: X" X1 e- N! Y. V
( y! b6 v, c* u( b* F8 }6 d& B 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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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。+ g% u2 A/ q7 S
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Reference,
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[0] Architectural Overview
- u: [- Z0 H( [! z# ~http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
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