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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。
! |6 ]1 C3 W1 N* a
5 |- C: V" j- G; G& P4 w    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?: D9 @6 L5 {3 s& {0 K. w
/ h0 e( a% C8 ~
    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。( l0 {: K* z' a

1 A" m9 _. M4 k9 L

0 _) _: b9 P- D
  \$ j( V6 L$ Z& K+ O图1-1 MongoDB架构图
3 [, `6 F' L3 S! K4 C# n0 I

0 D& ~8 ~/ y* f/ i    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)。
& x) v8 f% K0 a) {# _7 A2 o6 p+ `
8 ~/ `2 O" v/ sShards
) ^7 l' b* G3 o5 F, @9 p& A  q
% G' l: v) l! x7 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。% F& t5 ~. {$ K
* F6 s; K( G; t& z5 _4 ?7 Z' i- h9 i
    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) s) @; O/ Z: s# ]' P! p
0 |, m3 A2 s! ~' a0 W
    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。
) c  C4 N& z3 s7 `1 ?# p' K* K! B% z& I+ f2 P  Z
    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。6 c+ E6 z/ _# O0 n, H3 s. m

6 W4 `# p; j% \7 b( Q6 ?1 X9 w. KShard keys9 D, o* R& C4 h1 q+ b- |) S
        
, O& O9 w2 R% J2 O- A3 `/ P    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。5 e( M. x1 N# y% s: D2 O, f, {  @1 S
3 o& N7 n9 @9 S$ K* {, ~
    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,
5 w* l/ [3 F/ W9 _: f8 n2 ?
; j  ~0 \. \% J# a{
) \% V2 o" R8 i% l" i8 \: h  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",
. o) {) L# `: m0 F6 d+ |2 v  "Type": "CD",0 N; b8 d" U( L0 {+ U
  "Author": "Nirvana",$ W4 F8 i* y8 |
  "Title": "Nevermind",
+ ?; \3 \4 ^- c* C" |  "Genre": "Grunge",* w' |6 Y7 s1 }
   "Releasedate": "1991.09.24",
5 z1 L3 ]# `! V   "Tracklist": [7 s$ @. e6 }/ G9 W2 d: L
     {
9 A2 r" ]3 J* V; C) Y        "Track" : "1",
) h3 i6 v, e. q5 f3 [        "Title" : "Smells like teen spirit",
0 i: r5 c; m4 p3 K        "Length" : "5:02") O1 o% v& |/ h* b
     },
& M/ [# E6 @; Z     {1 w# h% \4 Z; A+ _( [) B# H
        "Track" : "2",
5 Q" Z& g8 e; `& @# P        "Title" : "In Bloom",& }+ i/ u0 [5 x0 H4 Y/ d; ?, Z1 E8 J
        "Length" : "4:15"
* t+ |) ]! ?5 ^: y& l     }" |# ]- ]) ^. c' D
   ]' B: c! f  _: _5 m/ p
}
# a: Z5 w0 R9 Z. h6 j' `9 K
( X% q  A" r6 U; L8 }{5 g  J6 w' r3 G3 ^3 _# F
  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",! |& @' j1 e$ V
  "Type": "Book",6 }7 P. S5 A; v) y
  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",
# {' E! Z( `8 B. o1 t# x, s  "Publisher": "Apress",6 ^5 C% C- i* A1 v5 E" j3 P' K
  "Author": " Eelco Plugge",
, A: Q! f  u, r/ t5 l- [' U2 g8 Z; O  "Releasedate": "2011.06.09"
" s. ^. f7 A7 S, R5 W}. b. ]$ g0 L: e' y

- J8 _1 x' ?/ C  W2 I    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。$ x& @& m' U' U, P
1 U; V" U4 r" w9 A  o, q' s3 v
    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。
; X# U+ k: M; h8 d0 e
( Z4 j. @$ k* H1 I- c% W! S    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。. i! \* H* A' \; B

" F$ Y% C* l5 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。
( o. q/ \8 }0 D) Z3 M/ q1 L$ f
2 |7 e" p$ V5 i5 M1 {    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”。! v! k0 v1 R2 M! N

) `  k" k2 C4 `- Y. l9 W% ^) LChunks5 i4 x, T! t8 K% }+ f" p
        
3 @  J* k- t7 B' T* p+ A- t& X7 P. k    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。
+ O* C: n6 c2 |
- S8 g, E: y' B- b, ^

" k0 i* H, y5 K  I图1-2 chunk的三元组

0 ?, x( r) l6 y
  @& p1 ?! t3 m( x! ?    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。/ v7 w% b; ~3 [3 r8 ^- `  ]9 F
! B6 |; R  S5 ~/ y& d
    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 u$ }& q& \" Q; a2 w& I! |' u0 E4 S* k, V; r! K, O( D7 U
    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。5 e" f5 Y1 Y2 s( T) \8 l6 P, k3 P
5 l4 k8 _1 e, }, W) j$ i
    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。
2 x* p$ u, F( f, K+ j3 c. I9 e. v) N8 Q) j4 @
    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。
& c) c9 l# s  [& P5 {( ~; b( c" m9 C1 b$ p7 z0 F: @' c6 C
    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。. G9 c+ v# C6 L* @! d

+ k8 w6 Z0 S# w3 q5 c6 h' e1 r0 WReplica set* q9 r) K8 O, w. F
        
! A- [" b0 D4 H; L( O! e    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。* f4 F5 |# G+ O

6 O* p; P; |1 G1 S% l4 C    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。4 Q. u+ X% W* L$ x0 w

# k) I; H" f# y5 L    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。
- P: e# ?5 \# b: U2 b& f  X- W: e% _# ^2 _3 J; m# U
    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 M3 [$ n; h+ B/ k7 ?2 A( h* [( {0 [
  _( ~; {% w/ p, nConfig Server
1 t7 \  d# p- b) r% _# ?        4 m7 e$ e1 y# m' j3 I5 v5 V
    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。) M  F7 P" ?9 Z: G: j
! r& J3 D: {0 E: ~; E) B4 E
    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
8 j: E1 [# q1 _( a. l+ }% ?' t3 j  F8 a
    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。: s- ~+ R* o! R

- L7 d( q9 n! O" a! E$ g    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。
2 z9 {3 k9 b8 d+ f8 O/ I. W8 G) B3 r& @) R6 u
    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。
5 e$ Z& \/ k/ s! [; k( X' T! s  s0 d! [3 j4 v- b
Mongos3 t( h( G. R6 I' E  [' a; ?

7 ~5 R9 E/ z8 M5 q/ ~; P4 q0 ]    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。* A! {9 Y- J& k- Z9 w
9 e6 V! z. @( z. f2 `& W( F. G
    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。
- q& J  ~3 }6 ?" U* n1 ?( p
- m: a( T, N5 b    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。( J  `/ S; X1 V5 N
6 _5 b# z6 T- R% g1 p4 j
    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。
# E: H  G* p+ H' i/ U$ Z' t2 m; K: W  B" D
    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。
1 ?& P; ~, L* F& |  W7 N# T3 ?* a/ |
6 P! n- q8 r% n! N- g2 @0 ]8 H
Reference,
0 A: ~. P( D3 v# u% }: x9 e! u* `" [: M1 b0 Q2 s& C. u
[0] Architectural Overview
+ E: j& J- {) V7 j/ h7 R4 d$ Whttp://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
' a2 |8 V, I* T. e

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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 7 A+ ^, o: G7 q% A5 r9 P/ L

( |0 V  l& H, Y2 t) \7 V4 i9 A1 s  X0 j# J) }  K2 q& D/ T
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 D" I* r; J' }' O3 a8 I您是和邓侃一起写文章的盛楠么?

0 M* a( [; q, N" C$ c& K$ D0 m* t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
! [7 p& Y; d6 [% A5 P, u% o是我啊。。。这都能被认出来。。。
7 f; _" T2 V; o1 d2 }6 G6 _
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
+ _4 Y! X5 k' c! s* g2 G5 o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 r; N" ]& N0 j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 ) L0 t9 J4 U  D: s' l+ S" Z, c
    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 ...
    - i7 |- R% Y" x
    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 / k5 P( t/ p& `$ R  F
    欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。

    2 E  r6 |& S/ S9 F4 v- f- L: |& @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。: T$ }9 [$ f2 d8 ]3 V, m

    7 |5 V" K. q5 u! H" @! 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。) X( b2 X; `5 }+ e. g$ ]
    ; @6 p& _; ]- z5 T+ o  E3 }, \
    中文看得真累,大部分还是英文术语。4 R* H' Y+ {( J! m8 G) R
    ) H- \% ?3 c5 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。
    9 w4 `9 K4 A/ I4 b( |$ T
    & q9 S# r( @& {, X% l" [/ c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
      [+ l  A& a' u5 ]我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
    ! `9 @( W1 X, P) A; n% T) g( k9 K4 x; \+ _5 u5 s8 e
    ...
    ; g% ?7 @2 S; w& f2 ^
    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
    0 f- j) U5 p1 N, ]. {5 f谢谢。; T. s  Z( M7 X' m6 G% |

    & G+ H5 f, |6 ]9 @! A0 d" H$ V( D中文看得真累,大部分还是英文术语。
    " O& p$ r* e$ T# P. ?! l! X6 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 4 K* X# I2 f8 `- K0 t  A
    是我啊。。。这都能被认出来。。。
    0 A5 j0 k, [$ L+ v5 d8 k
    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 # ~/ ]2 @1 F6 l" s% v
    是邓嫂么?
    & w( b7 t, y8 f% R  E. o
    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 8 J* p: X3 _6 Y
    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 ...
    ' r7 W) ~0 }/ e8 t
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。' n  h, R4 O4 L9 a6 q
    4 h+ k% l0 G/ e& K5 \0 t$ F
    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 U- E8 c' @9 `2 F
    0 M9 O* m) @9 |% s- ]! @
    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 2 U: {9 r! Q9 Z% W: {% d
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    + ~, e6 _  W% p, G+ a+ w7 R# t
    ' b! E' N* H- }) n, N现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...
    . D! b% L9 j* q; u9 k6 t
    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 Q- g# a5 R/ H$ c, `3 g% J
    现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈

    # l3 B; B6 o4 c0 G; Z' E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。
    & w# s" l; x/ l4 H+ v$ \- }& v; u' Y4 U+ m7 V. z0 _' J% ?
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL2 U' U& g" p: P' T( V

    ! j9 ]& X8 o' e! S' U6 O8 _% s
  • 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 " S6 @, I0 ]2 K! C" P8 l
    有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作

    2 O7 {3 s: j0 m* c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
    ' J: L8 {8 A, k; Z5 P7 m! z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。" Y4 t$ [) f; `7 r: L* F3 S
    # l  q6 j+ ?( p: c
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    , k- Q" K1 ]$ @# M& e2 J
    好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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