|
|
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 |
评分
-
查看全部评分
|