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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。% x: j* q: ?9 H
3 N. ^! \# y* B' d
    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?. K7 t$ z# e' ~6 L+ {" r/ ^+ g

. h, D6 B( t6 {7 F" M    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。+ O; ?. K9 t$ r" W; I4 e
; \) |1 _4 b) L

$ h: f6 ^; G5 F* G# y0 o& i/ S# E# }, W4 s+ h9 e. p
图1-1 MongoDB架构图

. X8 o  }5 W+ o4 e! I7 D7 l1 L/ K% _5 \
    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)。6 S1 ^8 b' m4 F9 m  W

, E) F6 Q* G, j, E1 K( pShards
$ l( A  H/ `- h2 G: m, D, C6 s
6 _4 _# Y1 z4 g2 v& W& t/ @3 S    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。' R) ~. T; G) s/ H- u
- f$ V7 c6 ?6 l  K5 u+ G5 {( l
    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)。
$ ]" p) l8 U9 X+ P
% i- y# }/ _0 K1 [    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。* }/ Z. n. ?& n# k# H2 `
3 ]7 Y+ J* a6 k! {5 |# W! O7 z3 j2 \
    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 ]$ O3 H5 m# h8 [/ D; m& C. c

9 o; \  J, C. {6 X+ O, AShard keys6 W  L; u0 d) u! U# ?5 {
        
" C5 ]* n. D5 w; A5 _    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。1 B! e3 E/ W& f, q
9 Q% F) `/ E4 f3 h7 e
    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,
& R4 Y5 E3 M% o* n: I3 J. r2 K/ a) n( d* k0 ~8 G% q! \
{
/ u! m/ b; W; b; ?1 M# U  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",# Z% A, U$ V, _- r
  "Type": "CD",
2 ]: E4 }% a3 s( }. Z  "Author": "Nirvana",+ `" z- T4 q6 @: z" T4 V
  "Title": "Nevermind",
! K1 I  N7 j% |) V  "Genre": "Grunge",( P: M3 ]$ _# G" X% N
   "Releasedate": "1991.09.24",
8 v& b$ o2 d4 h- ]3 [1 d   "Tracklist": [
9 g; ^( j5 O" W( R% E" R% y6 N     {
* G8 M) c1 a) q0 J) _6 y        "Track" : "1",
$ m5 \- ~6 G9 [& K4 w        "Title" : "Smells like teen spirit",
5 V9 l7 |, _8 b+ I8 ^. U% \; I; P        "Length" : "5:02"$ ~; X' D3 }4 q' A
     },# i; W3 o: H5 Z5 E$ F2 z8 x% m8 i2 E
     {
9 ^; J% z/ g1 S. }: B        "Track" : "2",
. I) f3 V8 X( g! _. U& k, Q        "Title" : "In Bloom",  g1 z4 L7 o7 R* H( i! U! G
        "Length" : "4:15"
6 i  B4 _6 B, r     }; u: F) B( d* j) i- f
   ]
* S/ I8 z$ C3 E  k4 x}
3 ~$ F  o6 T0 Z6 u& D3 s: M7 u. g; V: X; j3 B3 g& ]( d0 p
{
2 c" F4 l" [# c9 i6 l$ p  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",2 ^8 ~! p( S8 |/ D' `/ a2 Y" v
  "Type": "Book",3 i. N' R) g. O6 B& d8 R
  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",& `/ d# V! w0 d
  "Publisher": "Apress",
6 Z# u2 x& g- R5 O$ |  "Author": " Eelco Plugge",
4 b) t; h% i3 b  l0 Q  g& @% f  "Releasedate": "2011.06.09") v2 M9 i& b) D4 B: |
}6 G8 E* _! b* m/ Q7 |0 Z8 d

0 z0 l/ a% U; k3 e7 P9 L. {    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。
, f' p, |/ o; a- V# ^" t. J0 P2 v1 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。
+ w3 r: d0 u# s1 e: @+ f4 \1 S2 A( B, x4 b
    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。
: A4 s; F6 J$ k& C# T/ n
" Z' V' ~( W% L% Y4 t. _3 P2 [    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。9 E* m  }4 a) Z2 l- a: T$ t; Z

1 J, P8 ]- G' _9 ^' d    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”。- C/ \4 R1 ^: P" g& ~8 d+ I

, I& p- ]" y* W5 s7 nChunks; |" s- x+ d0 M3 N! E7 |5 l0 v
        9 h+ o: f; m( _' ?: L  W3 ?
    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。3 \( \7 `. y% {) R, A- G: v  }
! t* ]- g- }* N6 L1 l3 p

( w9 P" m" u9 w! V8 f5 I) W& T2 @  q图1-2 chunk的三元组

' C5 |0 s6 O. R$ t0 N/ ~
8 u5 r4 M- N9 ?. b    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。
* K( a* D4 P7 E3 F5 ^' A: p- H+ j3 d( {3 C
    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。
* j$ `- C( q! L1 n% h8 A5 h: ?
. O$ d8 @1 F& i1 Q8 H0 H- O    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。4 ]: C' W  L  @
5 p3 K' q" ]. \2 S
    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。( E3 t6 o2 ]0 P  U
* _2 K  v; i8 Y) 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。
" f* a+ k  x2 H0 A) N% i' U# }: x1 l7 |) O! Y
    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 z: [! P4 k7 `% [/ Q6 x, {$ B: m$ b; p) q  \8 j
Replica set5 V" X! G' ?8 ~. Y' d6 [
        5 N7 a5 G/ d2 ]
    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。& P' B+ f% c2 \& D7 ^6 L
5 U! k( h  ]- k& T7 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。1 s2 _" K( e* J% v& ^' K1 W

# L# B# _' K+ O; M) [) j% H0 a8 o. H    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。
" I! A+ M( y/ i/ U7 F! Z
( `/ q/ d! Q+ C  M- a: i$ e    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。" b) F. Z0 T7 _( p

! \( ^6 I9 {$ W6 i1 g+ M- fConfig Server
" o3 F& a6 a0 ~$ R4 p        
+ Z; O( D1 j% L+ Y0 Q: }    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。! a7 S9 u. T! |

! v% C% D8 V; @2 ?: J) N7 d5 ^    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
' O% T: y" S6 K' b0 ?
. X7 T; j/ f* _& p- ~, ~4 _    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。
4 t" {) x3 K0 X, i- [& m+ z6 f. G1 m" Y% q
    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。; d! G! L; G7 T. X
6 v5 n; K% o# M: v$ R6 z5 H6 w& 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。
4 F2 \' V/ I5 v0 p1 O
- y5 @7 T$ I8 E1 @Mongos% }7 t- r1 f9 v( h8 B" F
8 F/ d- d% k1 J9 _7 [
    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。7 R* a  U3 [) u1 {* I0 s' i

3 R2 n' e- z* X& z# Z    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。
3 i5 O( T6 Q% D( D* c& C6 m( ^8 m: S3 V6 V$ \
    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。
2 h4 W/ x  F/ S  T( R! C0 _
8 R! B% t8 b% R/ K" b) B# N0 U5 Y    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。
  c+ Q( @& @5 R/ R7 ?* I/ [$ r# r5 O$ f' v! D
    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。- f6 g- N- p% c, ^9 a
/ T! c( x, @: x8 |3 ~
% ~6 H! ^# Z/ z
Reference,
" J8 @' |! ]+ a' R( H- }( B
# v( s8 q, }6 ~[0] Architectural Overview  i- E% ]# g  L, U4 _
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
" A( P0 h. Y, r( N! L7 u

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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 & f2 g8 H$ ^4 U1 w+ b0 ^
' B7 V% o0 O9 U+ }5 C& r

% a# _6 i' {$ Q8 p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
* ?3 |  D9 i" [5 E您是和邓侃一起写文章的盛楠么?
2 r0 D$ S. ], c8 v# R1 s% o
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 : f7 C. ^5 k/ y+ \
是我啊。。。这都能被认出来。。。
9 b/ c; ]1 K; @# C
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 n; {. [) w* o; y, 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~
5 k5 H) ~" Y, b4 l& t
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 " {' I* ^% u! v# \& P
    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 ...

    5 r4 Q8 M  m7 {/ x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
    , t0 _1 P2 p; Z: }" _+ `) r欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
    , S2 x- b+ K' C& t* p% A4 Y
    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。
    5 `. a4 a: o8 @1 v* A6 C% ~. ~1 w) w* K

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。
      z6 B9 F7 t; J$ p" ?) Q
    3 n/ B8 }  x1 `中文看得真累,大部分还是英文术语。
    : f, p6 K# \$ ]& Y# L
    4 M' s' y5 J* w4 L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。$ a4 l/ \% a. N
    4 P+ }0 C7 C0 I/ D6 g$ h; f( L0 f
    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+ D$ I. t* Q+ J; [% C我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
    % K2 \0 B! c5 a7 g3 b$ ^; C9 B  ?
    0 i7 W9 W- ^. I( M  a9 o" } ...

    . X( y2 ]+ Q6 W  A. dmongoDB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 8 |+ E3 q7 L* |( b4 L* a; o
    谢谢。
    ) g- I' a7 d4 V  V0 {( ^
    : V* ?! [7 ?  F/ |5 G! z, g3 T中文看得真累,大部分还是英文术语。

    3 K9 w5 N. B9 K( ]8 Y- P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 ) t/ ?# C7 M6 ~; c; x$ t
    是我啊。。。这都能被认出来。。。
    2 s; J( p6 z# C" L1 e6 j& T+ p
    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 9 K6 x! d; v- p7 K% m/ W
    是邓嫂么?
    ; c" P5 O$ C( e# w( A8 |  ~7 k; v
    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
    8 v) {( |" Q+ n1 }) B9 M, B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 ...

    : ]" U3 ?" H; B; J太好了,期待中,希望都带上英文reference。0 I* H: Q+ ~" x" c, W) ?2 Q7 `' D
    3 `& L" l# Q6 a$ n& J* @
    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。( ?( w, f4 H  T7 `6 S7 q( t$ d6 f
    7 D% m8 o8 m' X% t5 e5 G: f
    http://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 ^# x5 S; Q0 M+ W! ^  E+ g+ f太好了,期待中,希望都带上英文reference。$ a+ D4 R' g' s- J/ u& q. I  d

    - e, x" A6 f3 ~( s现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...

    - B2 V% v/ i( `7 I0 M! e4 }- h' T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
    6 Q" A0 i3 n, e+ K2 z/ M3 W现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈

    . x1 X3 }# e# v0 ~- K0 x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。
    " g# @0 \) X; B, H/ s" l& p8 H! u/ m" O/ i) ~& e
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    6 }7 u) s, B0 i4 O9 X' {! _' \1 P- M" 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
    * n/ f4 f* f3 i有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作

    # z& P# ?( x" T6 W0 R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 $ K% D9 Q- F# p( C* Y0 n
    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。
    " I7 ]2 u3 W# O, G4 H4 T( l; D/ ]( @0 |! u$ r* A1 u6 V
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

    9 }7 Q( s+ |( j' p. q; l好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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