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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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" ?) d% m6 B. w2 e6 l图1-1 MongoDB架构图
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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)。
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" C! r7 r* I. ^* | vShards" g. ]3 W4 h# l; l1 P7 ]
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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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/ 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
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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。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
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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。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
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{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
},
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"Track" : "2",6 c: i: o+ |' L- r( z$ r
"Title" : "In Bloom",
" m5 z7 O& i& T) h8 p3 w6 \ "Length" : "4:15"
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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, \' _
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, 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。
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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
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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。
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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”。
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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。, Q0 ~0 e$ _- U; A3 D, q: x7 N7 }
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0 Q- g- V: V+ U# }图1-2 chunk的三元组
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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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& 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。
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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。
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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。
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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 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
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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。
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Config Server
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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。
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& D. Q X6 `1 ^0 } 每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
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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
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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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& F2 @6 J- t' y1 G7 _Mongos" ^# H% \8 h" o
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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。
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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# \
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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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& v1 P9 e8 D$ e% S- X[0] Architectural Overview
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