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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。
" a5 O4 _  S" @! F7 {0 m+ J' [; Z7 b, f4 r
    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?
6 I0 M2 D" y4 n8 E' Q8 {/ A* s7 M7 A1 Y
    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。
* o3 m* I. b4 h. }, M) x- J0 X* N- g1 F( ?- j# z4 z

; X1 b! U: y0 J3 \0 d( y. w
" ?) d% m6 B. w2 e6 l图1-1 MongoDB架构图

( A8 i: V# [# c% b/ f+ b- G6 {" [2 @9 \# q
    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)。
5 [( X' V0 b5 [4 O1 Q, j% j
" C! r7 r* I. ^* |  vShards" g. ]3 W4 h# l; l1 P7 ]
+ p2 d. U% s/ e1 J
    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。
: ?* o4 f( K( |( O3 w# ]  p
/ r  ~& Z! s9 H) `( A- C# y1 @    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)。# S' D8 ~9 R- u6 v3 h: Q. X! m
7 V" g: r" f) v$ p' N& U
    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。5 b6 z/ t' I, f' m% {7 @* W, x: m

) l2 r4 H' @9 k( E8 e0 _- D    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。1 b! s3 n1 `( Q+ I: \8 a1 ^

0 e/ ?2 k/ v8 R. u7 L+ rShard keys4 b. ]& p# D8 `" b# R
        * @& t' V2 l1 l, U6 O+ r, b2 W
    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。0 K9 _' S1 ~# V8 b: P: p

8 U  F/ u) F( Z& C: U/ g0 F    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,& R( f$ R1 L- u* t5 T/ i
0 U- u) i% f& s/ Y0 F
{2 z% T/ y9 i; F% F5 {
  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",
# l( W, C/ u$ m& l" ]1 ?% E  "Type": "CD",! U+ E1 V# V* k2 K0 q9 g
  "Author": "Nirvana",
; u. N: T8 a3 U  "Title": "Nevermind",9 X! {+ D9 S) @5 t) ]% |& t  t
  "Genre": "Grunge",( }2 T- S* ~7 R  p
   "Releasedate": "1991.09.24",# e2 I* x. a$ _3 O9 P$ I
   "Tracklist": [  ~( S' H2 z/ c- ]; O( g( ?
     {$ }- m% ]7 F0 I8 D
        "Track" : "1",$ G7 W5 Q! |# w& H
        "Title" : "Smells like teen spirit",
3 x) m# h$ a: ]* ~/ ~$ [* N, H0 J        "Length" : "5:02"9 Y4 c! B; Z  O; \: n
     },
* _& D9 E7 X2 e: a' M     {, n& U  C/ R1 \0 a" {
        "Track" : "2",6 c: i: o+ |' L- r( z$ r
        "Title" : "In Bloom",
" m5 z7 O& i& T) h8 p3 w6 \        "Length" : "4:15"
0 i/ g( B2 f2 u* }     }* h0 @* O" k) X" F, d
   ]
3 S7 {6 e) v0 d0 o. |* W% o5 F}7 V8 q& B: }5 O/ F8 R
5 A$ p& _: k/ \8 l6 k* L
{0 P% T/ {" S" c7 f9 i+ H" M
  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",7 }) H0 ]/ x( M1 \) I, g
  "Type": "Book",* u! P# E* N; W( N! s0 Q+ Y/ A
  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",
9 B5 ]: R% Z! q5 r  "Publisher": "Apress",
+ v8 k( k8 _/ r" `  "Author": " Eelco Plugge",
9 c% `& ~8 y% ^! R9 k+ j  "Releasedate": "2011.06.09"& {" Q9 M: F- A, \' _
}
! s& u# Q4 h+ x- `+ X3 K
, B2 ?; s) k3 B$ D    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。
' S; x! O& w( X0 r2 V/ ]/ z3 o! J. p1 a6 G3 N0 G  r0 F3 M8 P
    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。( M2 G' \; a. ]0 i
) k  N, A+ _$ s% l" F
    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。+ d" j0 o. v1 s8 Z  d/ O

7 x7 i- d/ V3 _2 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。
% B* j/ i  l/ T7 E% U! b/ G' A( x* {2 r* |0 K
    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”。
) u8 S  F. ~8 }$ r+ ^$ J
/ r# W* G- x/ Y# V: jChunks
3 {: g! c) N4 W* A        6 c4 `/ q- @$ t' z' ]  ^  j5 B. M
    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。, Q0 ~0 e$ _- U; A3 D, q: x7 N7 }
# S9 |* \7 Y2 U. e1 I" u

0 Q- g- V: V+ U# }图1-2 chunk的三元组

* P( I1 S4 J& b7 A4 C  u/ {9 g3 B1 P! t# t
    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。
9 q7 m  q! Y$ o9 e: M+ ]2 U$ p
& c. U; h- F$ w# M8 d1 [0 G; f    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。
. B" }6 \) s& U
4 `* m0 T9 c. u, p    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# F2 ~# b1 [9 f( e6 D* f+ P- ?* V6 g( q2 R+ |) ?9 v
    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。
# W( \* T$ T8 Y; c3 [; }) H- `. k: l7 s" b
    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。
  K# v' N( K7 K: k4 P/ K) ?$ ?9 o
    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。
( h' l7 Z1 ?7 T6 S9 ^& F2 n6 t2 Y/ L# B8 O9 G" @
Replica set2 h$ e2 k. y' M8 w" O$ C# W2 S' D  ^
        
0 F: t; U" d# G. z5 `: K    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。$ w5 S- f" a& _# @

  |, S' @3 d! k9 ~- i    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。; ]. d) z8 x% e( e& r
9 t' A7 u/ P5 w
    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。
1 ?- ^; _8 C1 r7 q% s1 h: |! ?1 Y- N9 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。
$ t( C6 c( B. A$ A+ h0 a( l- `6 q' i2 r  S* v
Config Server
" p7 S6 x0 K" L. F+ j/ H        # B- W! _& n" b& u' ~
    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。
" l6 A8 G6 P& J0 t4 d# c3 H$ N$ E
& D. Q  X6 `1 ^0 }    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
- s. w% j( ~1 @" O7 v- L% z, w3 G
    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。. I& k' W+ ~7 a' R

0 U  _/ U8 A! \1 O6 D  L1 t2 L5 `    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。" V2 Y, t) T1 E9 B6 P$ X1 U% P
! T! Z+ d" h* T
    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。
2 S$ v9 t% b+ H
& F2 @6 J- t' y1 G7 _Mongos" ^# H% \8 h" o
/ n# }! j, W% P( J; @
    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
6 [( u( C7 ~3 ]6 [2 j2 D
, Z7 f) ?5 O; @7 O6 b    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。
; m. S5 g. }) Z+ m7 I& X) Y$ R- g* o: o) _- E
    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。& Y6 g/ y' ^7 O6 a# \
" M  w' `3 A8 J7 ?
    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。
4 H) H6 u3 ]  X( ^: d9 ^/ c5 k) j  x, R1 f$ m$ @4 V1 L+ V+ G' P  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。
# F2 Y) i4 u* F0 P2 N1 H0 Q; R% s, L$ c) y
5 |8 D# B+ x- Z5 s
Reference,4 {& O8 p8 W6 {6 n" L; z

& v1 P9 e8 D$ e% S- X[0] Architectural Overview
9 K5 B* x2 o3 t0 n& shttp://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction: J5 [( j% i$ j$ v$ Z

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参与人数 1爱元 +10 学识 +5 收起 理由
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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
7 k* x3 ?9 A/ m1 N
6 B' J% r! S- ~2 @% H1 g3 \* V$ |$ {$ i! ?9 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 & I4 ]* n) J. [" k' d% ]
您是和邓侃一起写文章的盛楠么?
; o# J) [; \* O0 A* T- A+ T2 k+ J1 q
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 : q2 p6 g$ r: N
是我啊。。。这都能被认出来。。。
2 R/ }' G. I1 m. U( y. B1 g% Q
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
! {3 g/ e' z: 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~
  g$ U* P: ^' T( [  V: a/ i
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 K8 v- \" s  I' y' 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 ...
    " |9 e6 }9 a$ M) o
    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
    7 e6 o, u- x9 a) X欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
    ' |2 Q4 R% z( C2 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。
    5 H& o; I! ?6 a9 h5 }- a
    0 e/ x/ a5 z. W0 g- v; c. N' E

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。
    . J, a7 v2 O6 _* o6 ]$ I7 N! N7 I$ N1 L* {" N2 |/ A
    中文看得真累,大部分还是英文术语。/ Y1 U: u; z: v: A$ M: c; ]' X

    - }" s' V) i/ M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。
    $ Y, }- A/ ^- q4 `1 B
    7 e7 a. j# {3 z7 `( @' ]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 ' M! W6 X7 R' u- ^3 @
    我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
    - A) H) C4 K1 n% _. ^/ A8 w; ^9 g4 ^" \8 G% k+ n: g
    ...

    ! T2 q# |* H* ~- l4 smongoDB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 D) ]1 s- c7 H1 s9 C7 }谢谢。
    / @2 s) }0 A' T( m1 K4 Z7 j
    5 Q3 @1 R6 f) ?  Z; F9 c中文看得真累,大部分还是英文术语。

    ( B8 A. a' j: P/ U! }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 1 F; Z4 ?. v- Y9 [' z
    是我啊。。。这都能被认出来。。。

    ! B* r. ^3 M5 k4 O' T) Z+ o' V/ ^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
    % R2 {# b, K) r5 T1 g! L$ Q是邓嫂么?
    5 `4 w' G3 h1 f! Z
    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 % C% a& |$ q1 n5 L7 T) X, h$ f9 Q
    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 O$ M9 x, }# O  E) \4 J
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    . ^( s3 O) `, X
    8 D3 ]7 ?% T# \* Q: S% L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。
    2 D, s5 N, d/ m1 A7 W5 |2 X, D
    + B5 p* ^( i# ^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
    $ u* v: u$ `/ M* Z6 _0 `8 o太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    4 T, k& A1 E* ?" L7 x
    7 R! |2 A0 W& y" M; v$ U) t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$ X5 N# P1 }$ G: w
    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 3 `1 R0 H5 G! M; Q) T
    现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
    3 @& V% M3 ?  u; e% g% p& G0 A( p
    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。) B3 m1 s& s2 j
    7 w! V9 D0 M8 ^
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    # ]" ^  {  g# T7 }/ b5 ?) X; X2 Z9 h1 d) N/ V
  • 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
      i( I& g* Q0 z有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作

    2 O' Y/ K/ [1 `9 f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 ( c3 j6 T& m4 a  `' E6 q. J, D" V
    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- \' K; y- C: T
    , D  o9 N. u) ^
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    : W6 z, r1 f8 J* c. w
    好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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