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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。
0 I0 e" `& g& O4 u5 `+ k
& G$ ^$ B6 v0 \7 I    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?
* x6 P, N3 n( Y. J% m) Q  B% k- ~- `5 ?( s/ O, H
    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 z' P$ p- f; l; O% K3 S
  y1 ~+ Y! c: w1 b

! L4 ]7 \0 t+ m3 D. Y% }+ f, _, m# _
图1-1 MongoDB架构图
+ F  r5 r( K# n
, V4 |# r8 H% Z4 O( _
    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)。8 O. n# [9 A& P

3 M# x! K/ R* u: ?- @Shards
& }; s) R$ @7 O6 g# o% Y* p7 K3 E9 u6 F" o; T1 v
    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。
2 P5 t( F4 O  C1 T3 d2 e9 s1 [9 L! L' F: Y, ^
    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)。# n6 a' S' V% V, ~; |2 u

4 M4 E9 @, g0 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。
0 Y# ^4 }$ v2 w2 e" B% S2 {1 L. {- Y- G* r) ], M6 h
    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。
% @) ^  J& m  J: m) V2 v* }2 i. n
Shard keys5 X5 D. h0 V& N$ M5 k7 @; w
        
1 ^. O" i& m8 j" }# 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。
  x7 G+ a9 U% B# S5 x
. I" Q' x3 \& P+ I1 ]    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,
2 C/ \6 X1 C/ Q& }* K# F# H1 U. n
: H; n9 t0 L+ a+ @0 ^' o{0 Y  C4 ?, x- R) O
  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",! i6 ~8 z$ Y; W, x2 w, Q$ m1 H
  "Type": "CD",
8 A1 T/ U% G2 W  "Author": "Nirvana",
" w8 I$ v" d* B( J! w  "Title": "Nevermind",
- X6 F  }3 \  j0 J  "Genre": "Grunge",
# l; ?) x6 s# O   "Releasedate": "1991.09.24",' b0 U2 \' f2 f: Y! e) h( D, `! X
   "Tracklist": [
2 Z6 f4 l# u$ O. M     {9 i1 I" k; I) i7 n/ A0 W
        "Track" : "1",' ^& b- E3 y- a& y
        "Title" : "Smells like teen spirit",( f; g& r" G) ^3 {9 d
        "Length" : "5:02"
; N* c2 z  ^4 A$ G3 |  S% q     },
+ ]; F* C, {2 M. ]2 h- W     {
5 U. O  x& ^7 }; y$ k        "Track" : "2",
% {6 R0 B" w1 B        "Title" : "In Bloom",; ?8 L4 ?! c. [+ X# E; f& q! l
        "Length" : "4:15"0 J% \' n9 ]( E. T
     }
/ A; x: V% c. e9 n( \   ]" R# ?5 d- |2 ~0 H( p
}
- Q7 s" U% ]  n0 w$ x% ]+ I6 r, G1 X' J* W
{
1 ~( Z4 N1 m$ r7 T  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",5 |8 n$ T% s" k! W+ Z3 ?0 z) Y
  "Type": "Book",* e( q+ v5 Q$ h5 [- A9 W. O4 F% S" a
  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",
2 ?: a! `6 W  m6 G, X  "Publisher": "Apress",
2 a  A; t8 h/ Z5 Q+ }+ @9 @' Z  "Author": " Eelco Plugge",* Y# R% g9 D4 S7 _
  "Releasedate": "2011.06.09"
5 S; D  i, T$ j}! I# W. R9 t6 P
, }" [! J* c7 ?
    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。
! n# p  `. ~9 d  b# r" E7 v2 D: ?; B* c1 m
    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。- f, }6 X9 z) n0 W

# W4 `+ a2 o5 O) f  V7 m9 c% 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。
! o' U8 U( F& _" s% E5 Q1 |9 c# ?7 X8 r) i$ x% `
    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。
* a" \" K  x8 E9 Y9 v4 f2 r' |$ J& l2 S% N$ Q
    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”。' i5 s: y/ n$ A) Q
$ ~) l& B, C  Q3 |7 c2 ~0 X  u
Chunks
2 a* ]) W  n5 |# r" W) t2 s        0 U9 y/ ~0 Z3 J1 @% |( P; S7 o7 z
    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。/ @! w! a7 R: w. Q& R3 ]
" q+ J7 g% Z: {

9 D6 m: S$ p/ i  X! s6 `图1-2 chunk的三元组

7 N5 Z5 [! @$ Z& @! e! X( S7 H7 G: b: T, n* B  w  O( g$ 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。
; E. {: R6 X/ Y6 }' H; v# Q' ^  |  O5 f. L9 Q& E: {& U
    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。
6 n- |& l. y4 G* U) C# h
9 Y4 T  V3 S( ^    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。/ X( [: C  l; |7 |# f9 j( N* k
$ C1 z: U) j& R" X' W
    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。6 a2 a* s. Y0 ?% v5 O/ R
9 F' P  _! f5 H% v$ K
    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。' L1 v1 D$ s; z. b' y# K- C! R: y

4 ?; K2 j$ [- g- `    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。
. T" i  B( i2 @4 v# [, w' ?
2 M$ v. f5 B; B4 C: Z" k, AReplica set- P$ h. w% V) Y) _) }  I$ Y7 f  T
        
7 M2 u6 l; ]: f. T    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。7 X  E8 l/ l3 x& n/ c4 n
& J2 p2 t9 m5 i0 y6 H% G
    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。* I. t8 |) H( w' ]- Z7 r0 k, }

1 n  E; M6 P' e! W- z    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。
; _' b* ?# Q" W$ `/ M! N
( D8 J0 P& Z7 `) Y6 @    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。
5 l! H- k2 |; N$ U7 G
* b& G& ^' X$ m( HConfig Server2 l5 f  t8 A# g6 f, [- Z
        
! ~4 v% ?  S' E; [! n: n    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。
( e" W$ x* ]- v" ]; X: U0 `1 G9 P
  ~* y$ T4 F$ p    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
( W8 g2 `+ L8 }) ]  a% ^, Z  |3 t+ I) ]4 q+ ]  o: Y% \
    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。. S$ R3 e' f: K* \" T0 k

0 I* M9 ]4 \' _# S' k- a    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。
, R. I8 K6 n$ E
3 E( H! j9 ^4 N    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。
- X1 F$ k4 _3 |# y9 x$ A* I. L5 Z) G& F
Mongos8 I( ^( d) }5 l

, J' p5 ]* {/ L1 n    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。- x3 L" |8 E+ p- h$ C
  U; e! d/ I" B# F  Q; Z( y
    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。! U. A- w+ j! p
( n8 u& S2 D. S. P4 ~  i
    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。' \' }4 f( f; K$ t4 R
' z" y/ H( P, B; W7 P0 p2 v
    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。3 f9 ]) k+ q9 m& {
* B2 X+ z4 f1 k$ [1 V
    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。
- J. q  A" C( v& T$ }  O$ d
8 J6 ~2 S7 G; \* u# m. d: l' v* q  c) H
Reference,$ g: a( J1 s: i& G( e! X) n$ {- Y
3 o$ Q0 U" n3 j5 ^; S) t( C# g0 M
[0] Architectural Overview) g: g+ a, h9 e- ]
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction! H4 X/ f$ {9 V! o

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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 5 k( U, X/ g) I/ n% u1 O
3 _/ f- l# B, p5 ?! z) i4 Y/ H8 l

5 ]* ?1 U" x2 m$ D, X# s; X7 |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
, u* e8 U' s8 W+ d您是和邓侃一起写文章的盛楠么?

. }" Z# o) ]2 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
  k# H8 r' p3 C# r是我啊。。。这都能被认出来。。。

' m/ p2 ?) o9 y$ E. z6 S7 ^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
. D3 _2 M! _8 {/ `( 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~

( ^4 ~; x- ~2 K* z2 n; i: l( Z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
    # M4 u9 x+ o. L9 J% b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 ...
    7 O7 Y5 ?1 h5 ~5 q
    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
    & H, _) l8 h) |/ t3 U欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。

    $ @5 e' k9 S. S  \- 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。" K$ V. v( s' i, c& v# r

    9 M4 a# o8 I2 g, D  k9 u- }% o6 l

    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 i! j* r. T/ }+ _
    . y/ l! m! S6 n* i% u, X
    中文看得真累,大部分还是英文术语。, G/ K+ Z0 }1 g( y$ f) Y
    4 a/ \' E. s, o/ \. d; 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。
    ( g+ E: V- q5 t- q- l& F8 W- C/ W, g& o( V( U: g
    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 * |  L6 c  T9 h" W; G
    我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
    # f8 A2 n' F: ~6 J8 @4 R0 l; f& |
    ...

    ; n1 L& N$ R" |4 Y) \0 l' Q7 LmongoDB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
    3 j  C- c  l* b: K1 y; o) n2 [. D3 O谢谢。1 A/ L/ c! Z( w: a: \; W. T5 w) T% k

      c" F2 y) O3 \' v4 Y/ y1 J. Z0 V+ z' O中文看得真累,大部分还是英文术语。
    4 b7 E6 x5 p. p3 \- u  Y
    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 . Q8 i: s0 ]  w
    是我啊。。。这都能被认出来。。。
    ( P0 ], p. p7 v& l; V! Z
    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
    ( g$ T) O+ E' Q" f2 z是邓嫂么?
    % j7 `1 m0 k& z/ N  r/ s/ T+ ~" J
    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
    ) \& D/ u' W. H1 c8 d7 b" q: }1 Z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 ...

    5 R9 _) |- z" ?8 l, g太好了,期待中,希望都带上英文reference。0 ?& T( Q4 ], \' b

    ! h: M* @) j, W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。
    6 _, N" `4 ]5 |' o! |5 i
    6 Y6 p9 y  W. p; ]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 J: J" h. v6 g/ r' m6 }
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。; j) z' Y. q( }" \* F: a, n

    . Z, `+ e( x- T& o8 G现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...
    3 o# H! l) Q9 p) o0 p% p( S
    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
    9 }( k, o) |1 s现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
    * @" [; K3 X, z! t8 w, R  t6 @" ~$ g
    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。
    , P# D1 i. g, A
    + b. Y4 S6 u. jhttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    & ^) m2 Z" r2 k& @$ N0 g9 n
    3 i7 d8 B& ^& l$ _8 W' T8 W& d
  • 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& J% l4 @- j: V+ c有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作
    4 X9 V' Y6 b9 p% B0 g. w
    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
    - \! L6 s/ T7 J7 O. B# e" j8 J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。
    # u, N# b$ k+ f. |, [* H' K4 z/ L( @1 Q4 _& q4 A
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

    , V( V* f7 t' e; g好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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