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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。
; @; G/ w! }6 W. x- |( r$ `6 e& Q- N$ R6 x* F! B
    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?# m) N6 [/ V' a6 l8 t

! z+ a, ?; x+ c: z    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。" [4 l3 L# l3 M4 n5 R, w

+ w! Q# Y# K& [

4 K3 H& u: y! \% K9 B
! t3 T/ Q- U- Y! S& z8 i, z图1-1 MongoDB架构图
& N9 G8 ?  u* [$ u# \& y' D
+ n+ p) N- a) J% J
    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)。
% b4 W/ A5 z: N
0 |  m$ O- H) ]% u+ H$ s' t2 ^Shards' [6 E5 w+ [- t* c5 w; m) A+ |

2 T7 a3 q* d" E( o9 ~5 }4 U6 i    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。/ K% r, A8 G# [5 n

! w9 h  B# _9 K# E$ H5 p    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)。
* E, v; a: Z8 e% A* Z7 p2 R4 D) d3 b0 R: E6 r
    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。% c2 X) P" i1 @7 i0 L4 W7 V
+ P' ~6 F/ t. X: p
    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。
. |; t6 a) ~6 x& d+ t4 a5 J+ ^
* j2 d, Z7 E/ i1 ]6 vShard keys- g. l! r8 Z' h/ ^' ~- H# I2 }
        , [6 l/ Q$ y% t0 H" W2 v0 W$ B
    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。
% ]: G, {* f1 G& m0 v  O7 V5 U( U
3 b% ]( j# y9 ^    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,
9 U# j# n; J2 |: ~
% j* z9 M; i; c- i: ]1 M{6 Y: S' |6 W& X& N/ c' ?8 M( E
  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",
; D; ?  M! h+ W+ |% y8 [2 B  "Type": "CD",7 o# i- h/ X- f1 J
  "Author": "Nirvana",# p  ^3 k; m. ^7 y. A* {
  "Title": "Nevermind",
- I* {) C  B; _8 B) A/ K9 O, O1 a  "Genre": "Grunge",$ o* M0 l1 q4 I. D" C' B$ v
   "Releasedate": "1991.09.24",
) l! X! W7 @6 x8 L5 v% T   "Tracklist": [$ B  b/ X! D" R+ X
     {
  k& \& W$ E4 Z+ F- D8 V/ [        "Track" : "1",
1 N- ]$ O( q/ ?. L1 y8 Z        "Title" : "Smells like teen spirit",
* s7 _: C9 W% Q        "Length" : "5:02"2 d$ W6 E- d9 }# {, {, V
     },
$ r; A6 P+ C$ F) ^1 I* ?     {' A( I% l  H. I0 m( h
        "Track" : "2",6 L, _: m8 x  q
        "Title" : "In Bloom",
- |+ q3 T& a2 V' G% ^& I        "Length" : "4:15"
; @6 _6 Y7 }& b( l     }5 b3 k8 ?9 u' M: O- C
   ]
  k2 D- F3 b6 k, m& h}# _1 h+ C) x) \5 X, X2 e. o

2 Z! \6 h/ f8 q) c& N( W% d) l{; E0 _4 y# q. m7 l) _
  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",2 b. r1 H% H# t
  "Type": "Book"," u# k9 E/ r4 K, q- p4 W5 z
  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",
. {! ^2 R( A( L  "Publisher": "Apress",! ~' ]: k4 c7 t, {2 K" t
  "Author": " Eelco Plugge",
: F# v+ Z- L1 |* _. y1 R  "Releasedate": "2011.06.09"
. W1 r$ }6 e! a$ B3 h}
- ]. [: e. C# {& X
  p" g/ X+ v8 ?$ c/ |    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。
6 v5 k9 T* ~$ E7 R- T# q/ j. k/ l2 ]5 v6 f2 }( z% }+ Q# E
    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 z2 T- q2 M/ l+ l3 B/ {4 X) `' _& u7 ]: t5 [1 i
    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。
2 ^# s& h$ K6 s- w2 \+ b- ?5 G2 a7 |! F
# G- i8 r' h. X4 p/ i$ q! \    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。
! ^; N* ]$ X8 {  x4 [1 M* ?  J' f5 @1 v
9 l1 M/ ?$ Y9 i8 o3 L    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”。
: @5 z6 [( s2 X, [" I8 Y1 t, @/ q+ ^+ \
Chunks3 x- }6 X" I' ?% y) ~7 L
        
  \+ [9 y5 N# ]. S( o    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。
9 I9 W- b( n) f6 ?) M$ B2 O6 ?: k/ O) K2 I  V
# L! P/ P4 B# S* A
图1-2 chunk的三元组

; p" w. y2 z4 x1 b* i. g7 g' A  Y4 |) P; Q, u% z7 M
    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。
6 J2 u5 h, t" Z  s% a& S+ n
& L8 Y6 l+ Y: T# H$ z    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 s, U' d+ G. U
$ [2 e! A5 U5 a& I& H1 H8 p9 {    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。8 g, W2 q9 o6 o# @8 S: o' q

9 {8 K# I2 D% L    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。
9 B& P; `! {' s' D) f3 O( m4 H1 J3 G0 W. Q! ^& U3 v9 q5 @* o
    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。( @+ P# P% h% ^+ K  U2 b  t
: a! J5 [  I4 _+ m
    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。
# C, ]0 ~$ x& E9 u
. u% O% m. N. D/ C, N( e6 H% TReplica set
. S! [) x3 m, X: r1 l( q- g% T        6 o  d) G: n; H5 y
    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。
, m2 G. Z# _# P6 Z0 N
, r: n( U8 d5 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。
6 i: G# _2 X1 z7 J) t" S4 l3 m/ i3 C$ A0 N% U. _
    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。+ B; q  h+ B" Y/ V7 h

( B8 W2 c  K7 A    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。
+ x& t6 A' K# O; d9 I$ a8 @( x6 p9 V. W$ H3 o
Config Server
$ P6 Q' |1 _- g8 ^: v        
, i2 Y5 `. @" X    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。
) x4 @) K6 S3 w; X6 K8 D# r# a9 v9 N( O/ H. w
    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。, w  O6 U- p  ^$ V' c2 b( G
- V- z* N# u: _: X, v
    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。4 y! U9 \. |- k- b0 o" Z
9 p7 [/ A: v& W! V  i% x
    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。* f) k1 K  q6 A

$ d' o& }  ~" y& q0 ?    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。
! \4 H. A" ]/ J* g
/ z  v: F' }( h" v# @; H& @Mongos
+ m- R# R( o! j0 g
1 p0 w2 H9 N$ T    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
- f+ c0 J3 l: {1 G
1 B- j2 n, A& [: }: 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。0 U- a0 Y: E/ T1 l

/ _, {3 j0 K' ^6 |8 {    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。
; L: A- R" h+ Y' A# U0 W$ ]2 y3 E" d1 _7 b- v, r
    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。
1 T  Y5 H& S6 X3 [/ g. I9 @+ b+ R- W; }/ k/ 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。
( P2 g0 _+ t; g, f  R* v9 z9 g
9 P" B; @- E- p) l$ d
  ~- s, I6 t, ?7 NReference,
) H  x8 f* i* L# l. c6 y) Y# f. e) Y1 ?7 R" a  b
[0] Architectural Overview7 }/ j1 ~, y+ _- A; g3 z
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction% B2 D. D" V, w

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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
% G- |4 s3 D( T
+ w9 ^( k) p# d5 v& e/ ^6 U2 U, h- }: \; j  A
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
! t/ u* b" w, {; X* B您是和邓侃一起写文章的盛楠么?
. s' G3 O. H5 a$ R, l6 O
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
; f4 }) t; {: |- @# c是我啊。。。这都能被认出来。。。
& H5 Q6 Z/ j7 X* x
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
  O+ r* o3 T3 Q* ^7 z0 }, d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~
1 V/ W9 m' b: Z( A* ^5 [8 d
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 U/ Z1 H% e" D# U
    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 ...
    ( ~# J. Z0 }8 @. {( S6 ~
    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 x6 O# n% l3 J/ f, l- A欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
    ' p/ Q+ k3 o; a" U' x) Z7 I
    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。2 J1 X8 ^1 t. I
    ( N& q' o0 |6 r! M  D

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。. ]$ @# s0 L3 X
    : n0 g! t% I0 `0 H! T9 H
    中文看得真累,大部分还是英文术语。8 d/ k! i: ]1 o8 f1 x- f3 O+ @( y" o
    7 A/ p0 g, ?  r# |6 F
    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。1 C" u( A9 k9 W5 Y

    8 f- y# y& @) \$ q& j4 M* f) K5 n* f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 0 G5 x  G2 `8 h/ Z
    我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。- W+ r, n$ Z% H: _% r

    ) p+ W( R% V9 J, @3 N- h ...
    ! D+ X* @' j& n; d0 A! q2 m  G! Q
    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
    3 }/ e1 y8 E8 {谢谢。
    4 ^* L( D7 `- {  b# l  T+ P0 S5 L7 l; D& W, ^2 C& k6 v' x
    中文看得真累,大部分还是英文术语。

    . H8 r# y. J' G4 H' v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 6 z# g% ^; k& f* [1 ]8 r4 Z/ A! O9 X
    是我啊。。。这都能被认出来。。。
    2 V& a  u" \! ^1 B  \9 M% q
    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 ( n0 ~4 E; P/ }2 G
    是邓嫂么?

    4 ^0 {2 r4 L3 D% g5 G0 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
    ; n! X3 K8 x9 X* w7 h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 ...
    : u. w; _( O6 I3 C5 W
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    2 J3 m1 d$ w0 P( K6 A: Y% n# v# N- O4 M1 D& J# r' j5 p1 Q  \; M
    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 n8 N) H( g9 j, e5 U9 h
    2 [7 S: r/ [- r" e  l2 K+ f
    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
    / o- n' Z4 u% F- n' U  q太好了,期待中,希望都带上英文reference。% A6 \5 f2 A; i; Y

    ( x# ?3 \, y  c现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...

    9 f' U$ m2 K6 j6 }/ L9 z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 0 p5 R* t8 o( a& i9 z
    现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈

    1 o8 B) l! y$ I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。
    9 J6 `- n7 C  B' e3 t) m' I, O& y" b+ n: g" L
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL" K, g0 o: ^  r- \' Y

    0 w: R+ ~- V, n% D1 U* G: V6 K
  • 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 8 v& [9 t* i4 N) l8 @7 J
    有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作

    + k3 S' ]8 r6 V& Q5 @1 m$ L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 % N' B% u" b9 m# x, s
    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。
    # v( Z, n0 }5 G7 h' q: ?
    * ?& l* _2 x' s: h0 q. lhttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

    + y' l3 _2 Q+ m好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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