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[信息技术] MongoDB架构概览

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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。: @" [6 A9 c5 V, A
! S1 Y* c$ h7 l) N5 D+ a
    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。
5 X3 h+ s* Z/ X+ J7 L% `+ ~0 h- g2 r' |& x; s: F8 E
) e/ X) c/ D) e9 p, l

: 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
) I6 w4 y0 D) m+ W9 D# w! q$ G7 B9 ]7 Z0 @& T
    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。
, ]# l& J0 n- ^6 ^$ I) h; O  g1 t3 u2 \% K$ b% C+ v: V
    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)。
5 e+ k0 \( M$ D/ L: p4 B1 n' B: R+ S0 k2 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。! @' 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
3 s6 X/ F# V' `        
/ _' 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
4 d* G% b  m) A  {6 ]( Q; I, [% s
    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
     },
! D& e( |$ |3 {9 y/ w8 `. ~: S     {: M6 q" g0 j/ S9 i
        "Track" : "2",
9 n; E! I' }) y/ |) C. K        "Title" : "In Bloom",
, Y  y. s2 Q% W6 ?8 b) x6 a$ ?        "Length" : "4:15"
4 j  X, S, {. ]+ _* u: E$ ?     }8 P4 Y" y2 X) x
   ]
( ^- Y2 z0 j  h9 m}
0 m5 u$ i- M) r& _( w- x
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"
. x# p% W& D3 ~- d* I. S- Y" e}
( W: U: R1 t1 j2 v6 K% C( F1 Q" z% ~
    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
6 R3 x# e9 P3 Z
    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。
, ?6 C- q. P- v* ^/ U- s3 m5 @+ R3 v9 J0 N
    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
" {- d! b9 S, N# y& D
    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。
* [1 ^& ~' U$ j& z
% 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
7 s1 W& G& n- Q" m
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。
% Y. x/ `/ d$ T/ d2 u2 ^4 T) {; f- s6 w0 k7 j: w0 p' Y5 G0 h
7 b, ]* W' H( `2 G
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
. J/ B3 o$ V8 \0 G& _
    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。
+ Q( u: I6 {. Z
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。
% P+ I% d" O  E( {) p- n% {, U, Q, @" T  d! n+ J
    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
: T3 c& p: G9 F$ y4 r
    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。
4 R: H3 `1 L' j) P0 o& Z
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。
# ~2 A& s- e4 L1 D/ C9 [! e+ |/ Y+ c1 M7 V
Replica set( O# f! r+ Z* c! d1 {* }
        ( U) N2 l, D" M' G2 U! |# i
    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。
2 f1 ~3 z- O, i8 y+ j. ?
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 \
. ?1 y: P! T, z) c4 c. |
Config Server
' X% j* X5 q. H3 ]; g        
$ 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
3 D( G0 V+ P) v* y3 M  [3 Y
    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。
' Z0 x7 s: k# S5 f: b& j0 r
& w* b7 H3 y0 N5 s. ~Mongos
+ u; Q' b! r& i8 Y' p! Y' n% L, m- u  M* C$ W
    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
% l8 X! P- |% H$ a" O  ^) K) L% c/ J
    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
$ h( L% A% J# f
    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。
& a% L7 p* C  `3 j9 M- S* ]4 d5 t/ A) o. I3 ^+ r
    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

# [0 w* J* E' G6 u/ O$ }& J* O; \0 _( }& L2 J$ T
Reference,
3 G+ }; R  I% D0 j, r7 A( L. u! D' F! p7 P: m; |6 X- I0 @5 F! W: M
[0] Architectural Overview
- u: [- Z0 H( [! z# ~http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
/ _# H# W! U( h: e/ x

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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

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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 $ _9 e1 z' k- Q9 S7 |7 d$ B
0 D! s* L  e% P; u; w% B, e2 P; V

# A- M+ Z0 [4 B! m9 w6 M* a) l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
, F5 G" E' D+ _, M+ E您是和邓侃一起写文章的盛楠么?
6 G2 Q/ ?6 M0 [/ k
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 6 H' j; `1 b  ], x
是我啊。。。这都能被认出来。。。
$ L; [6 `7 O5 u& r
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 ; t- ?( O! X- Z2 }" R1 S# p
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~

. K! o8 }: Z7 O' ~8 X9 t, q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
    - U2 b8 }0 P+ x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 c$ e: J* M" J$ r& P& H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   m% L% ?$ F. j& s( r9 Q  i
    欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。

    % g6 U  `8 D( F! b! e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。
    ' ~& v" P9 e: m! L# V4 _( w( w  v* S  B) q0 Z+ c' O7 O

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。3 B' y2 \( A7 K& k1 [

    8 r/ h+ x- b+ ]$ j9 i中文看得真累,大部分还是英文术语。! F! q4 H4 p4 E, Z: Q0 s# M4 h, L
    : r6 @6 f  {! U8 s1 w& [6 i5 j
    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。
    8 W* U" M  T: C$ D+ a* I( C9 u6 Z4 O6 K& v0 l2 t$ {3 U. [
    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 1 E1 O3 H6 |# c8 h6 E4 l" D
    我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。! H# G6 h! n: {4 N. @

    ! C1 D0 ^1 r/ _8 F* W, m ...
    3 q% h. g; n0 N* r! Z3 Q; i0 ?/ z
    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
    ) }; M% Z, t/ x谢谢。
    ! J1 E( _1 ^) z) Z( C& R$ R' B1 @4 Q' ?6 f$ X
    中文看得真累,大部分还是英文术语。

    6 R7 ^% y% Q5 ]0 Y2 s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 9 d$ Z6 O, `0 G
    是我啊。。。这都能被认出来。。。

    4 v3 Y7 T& M7 h+ B3 i1 P3 S* U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
    4 N" L2 @# T, Q0 J: Q! O# ?是邓嫂么?
    1 z3 e* v& ^% k* ]- Q) t& t
    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
    4 Z, b% y' v* B; m* l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 t2 h. u' w6 u3 w
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。+ Y- M8 z- _+ i& P

    ) }& _4 u+ G/ 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。
    2 L8 D7 b- O! [! y/ p0 a
    3 r8 c5 i3 q2 xhttp://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
    9 L+ x) W  t0 G; D; x太好了,期待中,希望都带上英文reference。' J+ l! [  q* k# d7 G, u+ k
    $ R1 f. A/ K2 i. e6 q( K
    现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...

    & P9 d  \+ L+ `0 S8 w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 1 e9 j2 p% `& ~
    现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈

    # Q$ D! Y& i( p9 r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。. p9 z# r. x2 L, ?8 i
    8 U  \* r5 b3 [; {, L, `$ ?
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL! a9 J2 \! b# ?/ r

    8 ^) L' W' ]+ t! l
  • 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
    & S! n- F7 a( w, k有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作

    3 }) v3 p: Q: c9 p3 G, N0 _& T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
    * L: B4 B+ z8 D: k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。
    ! j, N- k( p0 P8 a5 v  N! N0 v' l
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

    * L  D: N" X' Y& K好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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