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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。% x: j* q: ?9 H
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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?. K7 t$ z# e' ~6 L+ {" r/ ^+ g
. h, D6 B( t6 {7 F" 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。+ O; ?. K9 t$ r" W; I4 e
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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)。6 S1 ^8 b' m4 F9 m W
, E) F6 Q* G, j, E1 K( pShards
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6 _4 _# Y1 z4 g2 v& W& t/ @3 S 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。' R) ~. T; G) s/ H- u
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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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% i- y# }/ _0 K1 [ 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。* }/ Z. n. ?& n# k# H2 `
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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。3 ]$ O3 H5 m# h8 [/ D; m& C. c
9 o; \ J, C. {6 X+ O, AShard keys6 W L; u0 d) u! U# ?5 {
" C5 ]* n. D5 w; A5 _ 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。1 B! e3 E/ W& f, q
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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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{
/ u! m/ b; W; b; ?1 M# U "ISBN": "987-30-3652-5130-82",# Z% A, U$ V, _- r
"Type": "CD",
2 ]: E4 }% a3 s( }. Z "Author": "Nirvana",+ `" z- T4 q6 @: z" T4 V
"Title": "Nevermind",
! K1 I N7 j% |) V "Genre": "Grunge",( P: M3 ]$ _# G" X% N
"Releasedate": "1991.09.24",
8 v& b$ o2 d4 h- ]3 [1 d "Tracklist": [
9 g; ^( j5 O" W( R% E" R% y6 N {
* G8 M) c1 a) q0 J) _6 y "Track" : "1",
$ m5 \- ~6 G9 [& K4 w "Title" : "Smells like teen spirit",
5 V9 l7 |, _8 b+ I8 ^. U% \; I; P "Length" : "5:02"$ ~; X' D3 }4 q' A
},# i; W3 o: H5 Z5 E$ F2 z8 x% m8 i2 E
{
9 ^; J% z/ g1 S. }: B "Track" : "2",
. I) f3 V8 X( g! _. U& k, Q "Title" : "In Bloom", g1 z4 L7 o7 R* H( i! U! G
"Length" : "4:15"
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]
* S/ I8 z$ C3 E k4 x}
3 ~$ F o6 T0 Z6 u& D3 s: M7 u. g; V: X; j3 B3 g& ]( d0 p
{
2 c" F4 l" [# c9 i6 l$ p "ISBN": "987-1-4302-3051-9",2 ^8 ~! p( S8 |/ D' `/ a2 Y" v
"Type": "Book",3 i. N' R) g. O6 B& d8 R
"Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",& `/ d# V! w0 d
"Publisher": "Apress",
6 Z# u2 x& g- R5 O$ | "Author": " Eelco Plugge",
4 b) t; h% i3 b l0 Q g& @% f "Releasedate": "2011.06.09") v2 M9 i& b) D4 B: |
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0 z0 l/ a% U; k3 e7 P9 L. { 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。
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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。
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" Z' V' ~( W% L% Y4 t. _3 P2 [ 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。9 E* m }4 a) Z2 l- a: T$ t; Z
1 J, P8 ]- G' _9 ^' d 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”。- C/ \4 R1 ^: P" g& ~8 d+ I
, I& p- ]" y* W5 s7 nChunks; |" s- x+ d0 M3 N! E7 |5 l0 v
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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。3 \( \7 `. y% {) R, A- G: v }
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( w9 P" m" u9 w! V8 f5 I) W& T2 @ q图1-2 chunk的三元组
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8 u5 r4 M- N9 ?. b 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。
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. O$ d8 @1 F& i1 Q8 H0 H- O 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。4 ]: C' W L @
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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。( E3 t6 o2 ]0 P U
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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 set5 V" X! G' ?8 ~. Y' d6 [
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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。& P' B+ f% c2 \& D7 ^6 L
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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。1 s2 _" K( e* J% v& ^' K1 W
# L# B# _' K+ O; M) [) j% H0 a8 o. H 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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( `/ q/ d! Q+ C M- a: i$ 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。" b) F. Z0 T7 _( p
! \( ^6 I9 {$ W6 i1 g+ M- fConfig Server
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+ Z; O( D1 j% L+ Y0 Q: } 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。! a7 S9 u. T! |
! v% C% D8 V; @2 ?: J) N7 d5 ^ 每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
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. X7 T; j/ f* _& p- ~, ~4 _ 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。
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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! G! L; G7 T. X
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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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- y5 @7 T$ I8 E1 @Mongos% }7 t- r1 f9 v( h8 B" F
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用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。7 R* a U3 [) u1 {* I0 s' i
3 R2 n' e- z* X& z# Z 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。
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8 R! B% t8 b% R/ K" b) B# N0 U5 Y 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。- f6 g- N- p% c, ^9 a
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Reference,
" J8 @' |! ]+ a' R( H- }( B
# v( s8 q, }6 ~[0] Architectural Overview i- E% ]# g L, U4 _
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
" A( P0 h. Y, r( N! L7 u |
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