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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。
4 j+ H% ]( w0 f: S+ O9 p! {4 _5 G2 O7 g7 v1 N
    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?
" J; {3 F2 K( y3 A( J! c" s3 I% F9 F) Q3 V  t
    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。
# v/ x1 x+ y6 O9 g, x
2 E4 d3 Z$ E& m: o+ k3 T  k

, a, |* F, v9 i
  _  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
' S5 X. N" y1 R8 P2 H; ?( _
Shards# K, q) m5 W4 j: P2 Y7 _
5 S/ ?6 C. n) g4 m6 q, E# S& C9 T
    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。
( ]8 ~6 W/ g/ Q2 I- Q1 T7 Z
# _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)。
9 o- v  G) [9 o- I+ }  e7 z1 `5 x2 v1 ^: K' P( @# c
    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。
' p4 E. R. n" C2 ]+ ]8 O3 w& d. s2 G  J7 v3 K
    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
) W" f4 u1 N8 L% a8 M* }' O0 H: g3 P
Shard keys$ N. V. X0 b3 N& {
        7 A+ ?1 g5 C- `) {
    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。
* r; q+ i' ~: ^! W5 I
$ 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,
4 j, V3 K3 w& i$ D4 J6 T& _' |/ [5 G& }1 q/ C. @0 C
{
: 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"
( d8 |# z; U. u1 J     },; ~8 w$ }2 G; B" }$ f3 }0 }; h
     {
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
     }% p# P: ^, [$ t7 D, y3 K. A7 ]
   ]% w& |, {2 F/ R! [
}
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"
! s5 E  ^7 h1 w$ N9 e: Z}+ H( K7 e% p# ^( s' j
; |" o: H/ E: z( W
    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。
) y: x) a: w: ~" j
, 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。
- Q) S, G' u: m6 i! Z
  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。
* `; a; ?- j0 a1 K7 B4 q+ M/ Q& f7 ]& R& c0 f8 `6 J
    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
+ P' `# r- q, L. e# J. a
Chunks
8 U6 A% t8 ^* S        0 p' m/ m# C9 I% f' N
    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。
6 `- u5 M! K4 I- _* v+ x' r
3 k1 p- X6 L' o* A0 }, z6 x

+ t4 ^- U; O3 M6 x) f# }图1-2 chunk的三元组

( }; }" n4 }) d% `9 H
* 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。
7 W2 Y' d- J' `$ c" z6 ~) U$ z+ w' @; G2 H. ?  x! 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。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。
$ w" v, S* @! c% |' C8 b& U* V+ P+ {0 ]* S& @
    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
$ s9 Z6 [' @( ]; @
    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。
% m9 C7 `7 r7 Z; A2 u1 t8 Y1 S' f' ~8 ^( Q
    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。
! M6 E) v/ _4 {  E  \. q* B( Y4 Z7 w+ ]3 j  A2 R5 K; T- x9 O
Replica set6 k7 P# l; u" v* N
        8 @6 I1 i3 Y' [9 v7 P# t% V
    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。
) o7 ?: D! |+ u  z" I9 [/ J- G0 ?$ T! t1 c) W3 F, U1 N
    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。
- p2 O+ z* u6 G+ O0 s) h1 ~% T/ k; W: s3 Q& a; `, w3 C! l  w) a% w# T& j
    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
        , s( D0 c7 D7 o: Z5 c1 H1 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。8 p" H+ r* i6 E, Z, |
/ [5 ?1 r3 N! t' I" h
    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
3 `, i& a3 n' d; {% L0 v
    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
! A' t5 W5 Q+ J( f$ `. O" V
    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。
% j( ^9 L4 Y! v. \* v3 i1 Y3 P( I3 n3 _$ S  A
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
; a6 F2 x+ u5 Z4 e
    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。
9 ?. x' B0 \+ Q4 I) \. N
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。
( H! a+ E7 [  E0 y8 W4 g. I2 G6 {- _! d" r9 M% ^. N! s0 o$ U% y6 m& M* h
    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。
& s  b$ k1 ^& `
8 r0 I2 E9 o) q& V9 v
. A7 k0 j6 v3 f, T) rReference,
: ]/ R# w& x! K8 L: O2 c$ ^* Q$ F' g. [. i4 s; c! D3 M1 d& Y' w
[0] Architectural Overview3 S9 A: d8 P! B% d6 J4 Q
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
$ M3 B* c/ K; J) N

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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
& C, d! O6 u' e6 w: o
) h, z$ X; h) t; }6 p' }
9 v: Q: p' O3 X: P% 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 / D. }, L) U* Z$ i0 t7 L& `' @
您是和邓侃一起写文章的盛楠么?
$ m# C& y: @4 w* R
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 ' K4 K! N3 C( g% K- ~
是我啊。。。这都能被认出来。。。

. g5 H5 H. r' V% p" _2 n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
1 C) N, f$ n$ e5 I! |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~

5 w+ a) M9 {! C/ Y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 4 J9 n" k* E" C. @6 A9 W
    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 ...
    5 Q% D* J' f) ?3 N2 k& e
    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
      [3 F2 U5 r- c; F+ a, C欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
    ' o& x+ {) p* P+ {9 P
    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。: Z3 j! |0 K* R/ n4 d. ]' f

    / q& }+ c  \2 _5 k8 {8 m8 B

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。$ Z8 Q4 [( g' u- E) ]! z. W' Z2 r

    * b. W- Q- L9 L/ k2 p, w1 N中文看得真累,大部分还是英文术语。% |3 f. q5 X: V6 a. l
    6 j( Q9 k' H: g3 ^* C" \
    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。' {4 F. {, r3 ?" q. f; b

    8 R! K" o# y- I) L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
    1 V! C' |3 p0 a9 o3 E% i3 m( d我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。/ a% [9 K& A  B" \' C4 C/ q- P6 z

    # ~9 [5 d: l. b5 o ...
    1 s+ M$ k5 K& v* u' M3 g
    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 " B9 h5 b  g3 Y3 b
    谢谢。: c2 \2 J) H9 D/ e! U

    - n- s: A( F6 _3 K% u3 u9 b4 y中文看得真累,大部分还是英文术语。

    2 R9 T  c4 l% y0 w" p; d" B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
    . D5 U1 o4 N0 |& i& Z1 e" d是我啊。。。这都能被认出来。。。

    ' }3 r1 J: Q. g) K' j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 7 g$ [# s6 j7 h+ v2 q
    是邓嫂么?

    . `; |; W3 l: _- O" l( Y$ g1 I. a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 : [3 m& l7 o9 X) [
    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 ...
    9 l4 W0 s- y1 j6 p2 K
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。; ^8 d) J" i) @1 E) B* p
    # l# u( h$ V& E6 s) H4 X9 r
    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。
    - p) n0 j$ \! _1 D/ `  z
    , t1 s2 Q( Q% o6 N9 Ahttp://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
    ( f# w; l# b" _0 Z太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    ; e) N: n, `" k1 W+ M3 G+ ]4 u) @9 E4 }" u' y
    现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...
    . C  Q# ?1 G' r( ]+ g) 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 " }6 I: k' p: k$ T! I: H
    现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
    ( r/ U4 |; c3 b8 B3 f
    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$ Q+ n4 k8 l& a4 W& v. [
    3 p' d4 Q3 g5 nhttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    ) p9 j1 P4 Y; b3 {. D$ g
    : j, X. C  ~( A1 y: ]
  • 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 ' K5 X; h" [" N9 @0 V
    有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作

    - _. \; i: W: ~' e! H4 m$ R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
    & E- P+ z* Z8 [. 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。
    , @" I& j) v* I3 y
    + z0 R/ _9 ~. r8 G' W7 jhttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

    # a/ H; u$ w! u- z& c5 y' `好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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