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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。
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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。
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_ l n" i. Z) z, \& t图1-1 MongoDB架构图 ! | ^* C/ G9 `2 ?& ~
; C% h6 r. m+ L( W 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)。( y1 b# l- e- p4 V9 g5 a, m+ J
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Shards# K, q) m5 W4 j: P2 Y7 _
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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。
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# _3 O0 J; H5 ~& _ 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)。
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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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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。8 r+ G8 ?5 c9 U& l0 ^4 t: }0 e2 U
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Shard keys$ N. V. X0 b3 N& {
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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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$ w+ G& I7 p( [5 I& A: z Q 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,
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: x: J5 a* P3 _; n$ W6 h "ISBN": "987-30-3652-5130-82",- I5 m+ D) L0 {, x# g9 S
"Type": "CD",7 o3 F& ]/ }; X( m0 W% d4 e
"Author": "Nirvana",5 |# E7 K4 O! |* Z, [% t1 p
"Title": "Nevermind",7 J; m7 o7 H* {# s \( ]; Q
"Genre": "Grunge"," V8 A ], X. u# S+ z
"Releasedate": "1991.09.24",
6 l5 i. C! r+ J2 ` "Tracklist": [
6 y. F- c) U$ ?1 G1 E1 G, `+ v ` {
) ~& Z! {) h" U) l! W "Track" : "1",( E4 ]0 s+ c, f
"Title" : "Smells like teen spirit",7 K' P+ Z) t' ]
"Length" : "5:02"
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1 ^) B* a f l" x* \8 y "Track" : "2",
( p( N8 ]9 g+ S "Title" : "In Bloom",
. L7 n/ Q+ x& l5 G, |: i+ S& W "Length" : "4:15"+ r# b/ S3 s7 @) f
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1 N0 x a# ], o& ~( a# w6 r) [
6 M U8 }: e: W' B{' ^) v, v3 k! m: g0 t/ U! P/ T
"ISBN": "987-1-4302-3051-9",) v9 b5 k, z1 S* y% w/ J; P$ _8 b
"Type": "Book",. q" p8 y3 m; E4 D
"Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",) W2 X& Z8 G: S( u
"Publisher": "Apress", m9 J# J, m: P4 V0 ]
"Author": " Eelco Plugge",
/ S6 p: E* J/ z$ H "Releasedate": "2011.06.09"
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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。
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, A J4 Y, u" `3 r3 I! c 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。
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D+ T6 A: ? P- ?- M/ Y, H: ^* z5 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。
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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。2 N6 a) E% {7 u9 u8 z4 o) ?
8 Q; E& S: n7 g% P 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”。; B' G6 G& _4 A8 V2 a
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Chunks
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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。
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+ t4 ^- U; O3 M6 x) f# }图1-2 chunk的三元组
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* U8 R( `$ M8 u+ ] 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。
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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。0 u1 ^1 F4 d& |- C% c2 G( k) E3 J
+ D: L' t4 E$ B: \+ h 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。
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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。4 ? k. q( c1 G! t6 v4 R0 f
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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。
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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 set6 k7 P# l; u" v* N
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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。4 g) M- L1 U8 r* |
' t$ s. ?2 K5 L 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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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。! A( L& W+ t- n
1 Z9 G( [8 b+ w3 G* oConfig Server3 F- V4 R9 ]" w; G- U1 U- x
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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。8 p" H+ r* i6 E, Z, |
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每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。4 _! M) m1 ~ a* p2 s4 x3 X
; w0 d3 q% [" u; g0 @% [/ {( z 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。- n1 @$ r/ S R( W
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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 d* ~. m# \, Z' w( U% E
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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。
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Mongos, u% H" x4 x( H4 F
3 \6 I4 l1 j! i/ g& L% P0 [6 b 用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。3 u1 H9 c0 X J- X
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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。
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3 o, O+ A& Q% u 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。* X& Z& j6 V+ {
7 P% n: d. j/ k! Q$ g 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。
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. A7 k0 j6 v3 f, T) rReference,
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[0] Architectural Overview3 S9 A: d8 P! B% d6 J4 Q
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
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