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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。: m6 J; I0 ?, j3 ?, e
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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。# Y. H- m2 u% Z- {1 w3 A+ y! h# z
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# S# B8 e& f. X5 C9 j: ^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)。
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* M X8 q4 T% v0 L3 D; ]Shards
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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。+ d8 S0 l! y F( n$ Q( A9 Z; A
' {* ^' ?7 Q4 z9 {2 S 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)。, R* o1 E' K' {6 V1 n
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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。
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" L7 _8 a/ a$ d Z6 _9 J 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。
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Shard keys7 q9 G/ x) U! Q% K# ? W
* @: o1 i& ~" ?# R 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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% u1 f+ h6 S9 A9 L2 ?) W. m1 |+ j 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,) ?% |' ^* |# _. v; l: o
1 t" \% V' A! J9 r! e, q f
{
& v& [" c' v+ F5 v+ [ h "ISBN": "987-30-3652-5130-82",/ \2 D5 i% v W9 G. R' }
"Type": "CD",8 o, Z9 v! G& o2 A! r* J
"Author": "Nirvana",) ]4 ~( y; r) Z: V; o# J
"Title": "Nevermind",
1 D& K" Z2 _! v "Genre": "Grunge",* V3 U, g6 O7 u& `+ j( _2 s& m: v
"Releasedate": "1991.09.24",
- j3 F |- J* T7 x "Tracklist": [
Y: N# K/ w S, }/ C: { {
( K Q# v: O8 h0 o8 _9 Z "Track" : "1",; `& B1 c* y9 L& T3 V
"Title" : "Smells like teen spirit",, @! W4 u: k1 |7 L# |
"Length" : "5:02"
# z$ E& }' h7 ~& h$ C },
, R7 d9 h w# N$ w9 R: z" \ {* q& B3 `: n: h4 [
"Track" : "2",
2 q1 o7 x+ ?" ? "Title" : "In Bloom",# G# w! x* L, e# c, K
"Length" : "4:15"0 s* \* N4 ~8 f9 c
}
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}
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1 X% i' N' \2 J% U/ i. N{& X5 u* v/ L0 L. I2 z! ^) l& r
"ISBN": "987-1-4302-3051-9",$ V& l) ^5 M Q" o9 \) M$ B
"Type": "Book",# ^# o, K8 F5 Z; E5 t9 g+ b
"Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database"," ~/ I' G/ O$ t, L
"Publisher": "Apress",
/ d: B) ]$ y+ [ "Author": " Eelco Plugge",
$ B$ d. z7 `$ \0 B S; Z ~ "Releasedate": "2011.06.09"# n3 F2 A' W5 r7 {+ C) K
}
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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。8 B. `3 _: f# F% m0 Z2 Z. }
) G' [, H0 Q; y! m3 E7 U( | 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。4 m8 j, d& i% R. q0 U
4 n! |" p; o7 @1 @6 f& A5 K; @ 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。$ n% X7 |' n- R) D5 a. H; B3 A
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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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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”。2 v. s5 {4 \/ Q; j Y* y4 P/ f0 y2 u
8 [" L/ B6 y5 N: Y8 q5 zChunks
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% Q/ u4 v0 w) Q: ^ 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。# U2 n: B7 e, g& j
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8 e4 N$ h; |5 Q9 X2 |# M- ^8 W4 _+ H! @图1-2 chunk的三元组 1 `6 }4 f4 I8 j2 I; f
3 I4 J! Q% Z4 G" W( c4 s2 e i& Y( r 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。5 R, S3 e5 n3 e$ |+ P W1 ^' Z. |
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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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: P5 T8 j, e: v# f/ I 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。" A- _. S3 S# L: |' P' H4 h2 A
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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。" g3 w. Z6 \5 R% } u B8 o
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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。+ i! O9 F, }" v" t2 Y* y
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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( @5 k, E2 U/ v, x6 O% Y" z
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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。
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& a8 s. S/ o1 l1 w W- h. F 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。
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( W) E% _4 E2 Y 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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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。
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+ y7 a7 B) l; qConfig Server5 b$ r% k: O4 K0 }5 |, `7 z
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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。
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3 H) d. N: s( q5 W% r 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。' k. K; A; A7 x' e
- y4 {. L* e) s 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。, n7 M! Q8 d1 z- T. m0 U
+ k4 f0 s: w! z7 @. T5 j3 z 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。/ Y! w4 V1 Z# A/ H8 Y0 h1 T) j/ c, W
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Mongos
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C- \0 D6 h8 P, |. V1 {$ M 用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。& X) ^# T) f* n6 v9 T7 h+ `3 H
; A* l* s( W1 I! B8 ~ 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。% }- d; `0 s1 B; p2 @3 W
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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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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。7 J: a! g0 v5 c/ f! D) c( G
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5 c& h w( }1 L" F J+ [1 u8 `Reference,
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[0] Architectural Overview
/ z: |: `/ u, j! ?1 V3 ?http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
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