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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。: m6 J; I0 ?, j3 ?, e
6 W0 ^+ ^. A, B, ^2 K/ |' ^
    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?
1 }5 U; T/ s6 ^4 P9 q! B! m! b. K4 c6 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。# Y. H- m2 u% Z- {1 w3 A+ y! h# z
" p# P2 A4 V0 ~7 @* [
# z8 v2 Q$ L7 Y

# S# B8 e& f. X5 C9 j: ^图1-1 MongoDB架构图

; S' x/ H  W7 E/ \( y1 C. e- l. c1 e% B7 Q+ z6 ], u4 i$ c8 u
    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)。
$ ?# d: Z8 t1 W% Q# r3 d4 I
* M  X8 q4 T% v0 L3 D; ]Shards
6 y3 ?' B; x& B$ W3 a! ^* {; X) d; v6 c6 H( K2 P/ ^
    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
0 ?* G" ^% ^7 _! V' A& @' O( _
    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。
3 A) X0 v+ w2 _$ q2 L! z
" 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。
8 N; O5 [8 ~- o7 n, n4 t7 s& B" r) K- {9 _: i$ u: E: k5 x
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。
/ s5 u6 k! }* W( S
% 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
     }
4 Y: L4 b- P/ ^. F1 Q   ]" b  w  L7 v) f, c) ?$ H$ _
}
3 T+ n# ]1 q1 v; H4 _$ Z
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
}
& x% P4 _' C5 `) P" `* [) B& W% Q9 ?. U' j, {3 q
    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
5 H( ~3 q8 Q; Q" S8 p
    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。
  _6 `0 Z1 @4 c: f% l0 y' d0 \5 z9 d& S5 ^( b* m  m
    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
3 q  B$ M3 M4 |. W4 l& I        
% 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

8 Z# U6 u6 C+ W/ g7 }5 d* ?# ^

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. |
+ w" ]- ]$ ~1 _& q( r
    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。
7 G/ q  k% f- W. j) s' m* ]8 D: G
: 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
7 z0 Z" C' N+ n
    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
4 T  a: x! Z. i0 L- p
    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
3 b' i# }1 ]  O7 T
    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。
  r, s' ^4 q4 l+ p$ N' E6 e( C- |' U9 z4 x( I
Replica set( @5 k, E2 U/ v, x6 O% Y" z
        ( v( O+ X. L& r: V/ u2 k& X
    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 V( j: b7 {$ H
& 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。
( J. m, z: \8 r
( 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。
* z1 B$ |& P/ W/ V5 D9 C3 J0 W7 t4 R$ @- J  h' O+ f' D2 W3 m
    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。
( [8 {; y3 z( S4 B! l
+ y7 a7 B) l; qConfig Server5 b$ r% k: O4 K0 }5 |, `7 z
        % D5 l) ^/ v9 r3 g3 [
    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。
4 ^8 _6 z7 E8 f( ^$ s
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。
" t% r( M/ {7 {5 k8 F) Q( `. _1 u9 _! P$ q8 C4 m0 E
    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
" P8 \3 O! g( W& C8 ^7 o. K
Mongos
$ s- s  I# z2 ^, V, P
  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
1 e; J* l% h4 @2 N+ P4 o( f4 x3 _
    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。
6 s5 D  D8 u& n% P* _' D" }& Z% p; A
    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。
' j  d- b( F. h8 G3 j( v; Q! I/ c& o: e: |# K% ~; A
    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

( N  {7 h  ?( R: k" J7 f6 y
5 c& h  w( }1 L" F  J+ [1 u8 `Reference,
% _1 e1 T9 {/ E9 k& X8 m7 `8 ~% `  U  H! h9 P
[0] Architectural Overview
/ z: |: `/ u, j! ?1 V3 ?http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
9 \% H0 S3 {& ~3 ?7 U' k

评分

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
( t0 ]' f, c9 V7 b! }) I0 r- P* ]1 t  k; w
! f% [( H( t1 U7 o. Q
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 8 M, W/ B) w  d& _2 r# Q# [
您是和邓侃一起写文章的盛楠么?

3 z: n' }5 a" ~& M4 V/ v* h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
) m' F. q& @. u! I! p: J是我啊。。。这都能被认出来。。。

8 G* Z8 p7 l7 M! ~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
6 i3 U% X6 Y/ g  }, L/ G/ 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~
7 ~1 A/ B: @% S- R
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
    , N9 b" }, c4 y1 j+ M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 ...

    . d/ S% G; _. p8 x5 S8 Q4 B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
    4 i2 N* ?0 x+ {* c/ |1 [欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
    ) q; p! h: Z7 f) O) J# 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。
      {  p' C7 D, ~' J/ m2 l, m- h$ ?1 y# }

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。  u% \) h$ ]+ K6 R4 C9 b3 C7 w
    / \' w5 @- }* }' M
    中文看得真累,大部分还是英文术语。
    & h) i7 N( F4 ~9 c. Y! p0 T6 l- E: f3 S8 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。0 _8 S; t& q. Y  a9 c
    + y6 |9 ]) e* j: [4 L, o
    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
    7 q9 k2 b7 C! h* A% e我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
    7 o/ L. v% }+ x& q% e1 @. P6 b' k
    4 S4 K9 a* ]- l8 R: k( q8 H" x ...
    % T0 O# H2 q" m! h
    mongoDB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
    $ u8 s$ `$ |, _. n  M$ G谢谢。
    " X) Z2 [. ^# b9 p8 {
    : _/ V( h' E, g% _1 _3 E中文看得真累,大部分还是英文术语。

    . q0 a+ A2 O" 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
    8 y- [0 f% h6 [( u7 E/ k8 F是我啊。。。这都能被认出来。。。

    5 J* q3 N/ R. K" V7 }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 8 @3 p2 m# ?6 @: S
    是邓嫂么?

    4 [& ]5 {) q& Z4 r8 L+ R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 5 e4 P) H1 G: ]- b; V- R9 g5 D
    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 ...

    # B, O8 L/ E/ ^& f+ i太好了,期待中,希望都带上英文reference。+ p# d7 V) x1 M2 L( \( j) q' G; w6 V3 t

    7 ~# p1 m& c3 Y6 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。( r$ q7 J$ }7 d" W) R. S# I

    ) [9 ^  U8 x+ N! 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 4 t/ Q( F- n( [  P2 ~6 E2 }
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    . H8 `  k7 I5 v" h( o
    + z( O) R& U2 o2 O2 o0 o0 `现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...
    * Q0 V$ y$ _. ~6 ]! b! R2 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 4 E, t0 z5 _) o" [+ E  b. r6 J# N4 j
    现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
    2 S- ^$ s0 x& Y& u( `& Z5 l% Q
    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。
    1 v9 F# _: {( P# J2 s, }
    ) n  m9 }( Q; m) n% mhttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    & D9 X3 j/ ?' {+ o4 d
      |+ |- k! ?) j0 s, F$ e
  • 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
    2 a( \$ h' Y6 Z; W有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作
    * S1 }& y1 j& b) f$ e. T! q1 d
    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 / g8 O3 G$ R+ H/ w
    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。
    3 g/ o1 `- i& h6 Q7 G% H
    0 m* @+ g! d" P2 G' F9 @, r$ B2 r- Mhttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    $ Y5 U2 ~* |" q( y, c, _6 n
    好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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