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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。9 s3 O' S" f8 |& E. A3 W

% L+ q; d3 E6 u" Q0 P& y1 ]' e- _    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?" \4 I: K+ g3 O( w- B* C

9 T2 _- d+ x" |& ?5 T    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。
* \; y# c6 y& o" _& b2 q+ Z  ^0 C; M) a1 [. U
; i0 E0 ]! d0 B
  v* k7 O6 n: W
图1-1 MongoDB架构图
3 m& c/ ?: l8 Q; q

2 u* p0 R  ]4 ~3 @    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)。
. N% B, L! v4 @2 m& k' T. p5 W6 J9 V; E% n4 r( I9 }
Shards
+ I: q% g% l* r( S8 @" j* w$ g8 [# }' p+ C/ a' 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。) c" N) n/ B' _8 I0 M% P
9 Z9 q2 ^6 C9 |9 u/ L6 r
    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)。6 M* V9 V1 o* }. ^0 n

2 q9 i4 y/ J; W4 i  L# \6 c. ]- y    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。9 R3 U1 Z4 \# a1 U) u

5 g+ h0 F  y  W  }" Q    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。. Q6 a+ k/ ?* k# m) W
! r, ^, e* ~: P4 R# g7 D: p
Shard keys6 v+ G0 o  `7 P' ^! P* m
        & V6 G/ B8 m4 I0 G# x
    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。3 j. H% s0 i. o+ f, @
! U3 Y4 M9 T/ ^, S9 u- i
    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,
0 @, o* d! x, V3 ?' {6 a# _3 y1 T2 B8 M6 S" e
{* n+ q/ l9 s, B: n# _5 }; P1 R
  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",$ u6 d0 d$ R2 }
  "Type": "CD",
1 U1 `4 U2 m% N% Y$ Y  "Author": "Nirvana",
) f8 D. k- A7 {4 h  "Title": "Nevermind",
& P8 _. `+ j; U9 f6 Y, U  "Genre": "Grunge",7 N! U- P9 L# n& J
   "Releasedate": "1991.09.24",% n! w- D$ x7 l# b, M  U2 s# L
   "Tracklist": [( ?0 M; S: N1 P  T" }  V
     {# x& `1 j- N  j0 n  U! l
        "Track" : "1",
2 f' @+ ~! q. i3 |, W: w/ a1 ^0 v) h        "Title" : "Smells like teen spirit",
) l9 F, E/ [$ l7 ?$ X        "Length" : "5:02"% Z# _. p) S5 _& r4 `4 B, @
     },
' D& d! j; R0 A( S: U  v     {5 z' a; k% x* Y0 ^% ?6 U- e3 m
        "Track" : "2",, e6 D# p  b; F( u% x  ~0 i" D) t
        "Title" : "In Bloom",
/ t9 r& E. E1 o5 e        "Length" : "4:15"
0 P, K$ T9 N! j     }
6 E; g% z3 e$ F4 o9 Y" U8 e$ |   ]
' O% f; |7 e$ q9 E; ?}
: |3 K5 D, O, u0 E  L/ x8 A- g
{
5 {  _& a" U- k( B1 u  a! h  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",
7 D) y  |: k. ]! @1 v' ]+ Y6 C  "Type": "Book",1 n/ Q7 o! p% W2 L7 w+ j+ M* @
  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",8 B$ J- l8 B7 a9 M9 K) A: a. R) V
  "Publisher": "Apress",  f) [* Z2 f7 g: o
  "Author": " Eelco Plugge",$ K* n. n0 E3 E# y+ z
  "Releasedate": "2011.06.09"
4 P. o6 b$ Y7 K8 O}
  C9 |2 W( S" f$ G+ ~) k" C
2 D/ g7 t# x1 x! Y8 N    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。$ r; c# u: t% p/ ]- Z4 T7 x
# h: E2 h5 |2 S9 p/ K: \" U6 K0 O
    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。
5 C) E6 }+ K2 O0 u/ A- Y$ i( b1 c9 C, g7 |6 p  ?7 Z0 V. c6 Y
    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 g" L# U0 O; u+ S6 F9 e7 l
+ V) [% E" v: u$ z. Q, s' m+ M    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。
2 |) L- O* L# z; [' Y" F
5 R5 T8 C; C: {# ?    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”。
5 x$ Z. J* Z1 U6 Y# T8 a
- @, p8 J( A! m- Z5 V/ [Chunks: u$ S2 K# C& K
        7 }5 V. N( G& O+ d' t+ O5 ]
    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。
! F) j; A  c: l1 s8 `: X
2 Z" L# Y& {! h# K

5 `/ q% d, V2 t5 c, P+ j- m图1-2 chunk的三元组

& w9 Z/ J! Q: V
. O) E% A( O. ?; T+ Z5 o' J    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。+ m. x7 w  t& M# Y
9 H5 [5 A3 r5 N% J$ S
    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。" Y4 G  V, \: f* b9 K

4 E+ M, K, t; P* x6 y    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。0 _( F- `+ Y, d3 Z4 W

3 k% J, B) A" F/ w6 G4 y; ?3 ~/ K( \2 M    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。
2 X2 p1 b, r6 V) h, Y' w* _4 Q! ~5 [4 i3 K$ ^2 C
    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。: l: r  ^0 t4 H

; g0 H, G/ o9 R. |! b- ?, E; n2 i    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。& K0 z. m! t  [$ V% f2 E
0 }" p2 G) F  ~4 o+ f1 X0 r
Replica set7 g! D9 L+ B: U! f
        
7 N/ ^, g4 ]$ l6 }    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。# l8 m8 f8 f$ N! e, t9 k& [4 j

+ y4 |1 w) u- i/ {+ n5 Q  c    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。
8 _+ P* Z. E. l* t* ~. o2 q8 }: m* _7 k" G* v3 A" v
    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。% k* v6 B( }) o4 ]- O) O1 G4 H
3 H/ P0 }# q, h0 X
    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。
7 E+ p% f% q4 q2 ~. @% W* h$ }) s- W6 Z  H  {+ e5 \( Q5 ~( H
Config Server
) S0 V% e6 \. t  L" M' `        " N9 ?6 p/ j! i0 c9 m
    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。
8 M$ U9 `' K$ V) z: Q
# }$ D1 d: Q2 P    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
( @" g% J8 u! L3 V8 X! i( y7 \7 H, P7 H! B5 ]! `( I: h# {7 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。' p( c2 j# g3 f' p( B

* C- C0 r7 C2 ^9 ?    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。
. h6 w8 R" {. Y' A
1 k/ j3 y" Z5 n, G/ |    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。
' x6 ?. d% i2 G' ~( c/ o2 ^0 O9 ~! ?/ {; b
Mongos( ?+ ?! p) a  Q# _0 q* [/ D) N
8 v3 P& E4 G) a& x" |
    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
6 @; Y6 G) f' N' g
8 E1 x. f5 E4 e. g8 r7 a' I6 G    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。
! \1 n! _- e; Y( s; a( b! F& ~+ d' A$ 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。
3 B. t; S9 i/ E4 f) B
  p! G6 [# Y7 P' b  x4 H* u    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。% j" a4 F% l+ W6 Y) ?# e2 G2 v
9 b& L$ @7 l, I* |- O  A$ c5 G
    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。
+ L' m) ^$ R" u3 i# e/ x5 e
/ A/ @( V4 i% S/ ^( T0 J
2 R( @2 @5 q0 VReference,
! L( Y- c) |! n0 r  K5 c4 O7 }; ^0 t. u4 k4 L
[0] Architectural Overview5 _$ o. S' X: D1 P8 U6 M8 f
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction4 \, ]- K6 z0 R9 F3 j

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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
& F0 g3 q6 T* y2 w) I) \0 u$ V  |9 G/ V* w3 \. s! z
' l. I9 q' G" c+ I
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
/ {) }5 N) u' q$ ?* F您是和邓侃一起写文章的盛楠么?

. S. s- T0 Q2 p& J4 B- j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
4 ^- k9 k. [! V是我啊。。。这都能被认出来。。。
4 V3 H( Y" Y+ H8 M5 P  C8 @8 J
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
- M! J6 g6 y2 ~( 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~
5 I9 v7 G2 ~" G. O  @7 n! f# F
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
    " `! }3 i$ o5 H) 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 ...

    & A" V) S4 L; a4 W, C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 3 C1 k  ^, U; G3 Z& n/ {; |& x' R
    欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
    6 P4 }3 x  _  b+ L7 x& x
    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。7 E. W* w) V/ t+ H
      {  B- X' s4 O- j$ `1 h

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。
    ( z( U2 J6 V8 Y- g% o, L% Y: l) R# _( }, \6 Z- r
    中文看得真累,大部分还是英文术语。
    ! [6 K, R0 P4 W8 u- z$ g
    ' E( Q' I+ n" D" I+ M, P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。
      H) `* L, e5 u( X( @& [& ]  g8 l+ N. T0 B6 S1 H6 m! n- C) r
    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
    ) n& s7 N2 O/ K; c- I9 D  ]- A+ ?+ _我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
    , o% C! z1 l+ y6 F1 A/ h  ], u' p% W$ U) W: e  z
    ...
    1 E- N& @0 y# H% `- x% 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
    ' E4 m1 T) b" _# p7 R( Y谢谢。4 Z" W: A) w. Q# z# g: b

    ( k  J& u7 Z$ J7 D& s中文看得真累,大部分还是英文术语。

    0 Y/ C9 g8 C, `5 g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 ' ]* M' d2 F. G$ X# }0 a. ?( Q
    是我啊。。。这都能被认出来。。。
    . B0 h7 ~  c/ n5 g" ^" o
    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 3 X# Y4 ?; e0 v: B4 l) S0 P
    是邓嫂么?
    + Z% F. s$ ]* c5 o8 D! q6 Y
    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 ! e& P0 }+ {6 F" ^. ~
    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 ...
    % K# V% z4 B5 B0 G2 J' d/ h
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    5 j6 T4 O: Y: s1 g9 R. Z
    ) H. _! z6 F) p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。
    / q  m, M  f8 T
    $ H9 v/ O+ \3 k. r6 t: ahttp://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
      ], ?3 h( t$ V& \$ l# x$ g太好了,期待中,希望都带上英文reference。, s; w* ~0 d! K& ~$ k
    8 R1 P6 `0 e: l$ ^- d6 m
    现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...

    5 E. F1 s# p3 u& Q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
    2 p3 @* B( v+ l0 `# l现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
    ; H7 ?4 [( A5 R5 }9 M
    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。1 a( ]! ^3 Y$ t- U1 @! k- l9 m

    ) q4 O' Z$ L) J9 l; S. ihttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL  N/ X( D( |4 {4 t
    : {7 R2 t: v9 h+ T& l. B
  • 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
    , |; U) |3 ~- o4 U! v! E5 D有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作
    - w" g( o  B5 u
    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
    $ y8 P5 V0 j  d: M% X5 c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。
    8 q4 I' O# }% b, f/ ?# T: ?
    : `7 I; w' O! Shttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    & J+ F& B' x) F, r3 b
    好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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