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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。
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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?
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* D3 i8 M. A2 ^# |, u; d$ {) l, _ 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。( n: s; I* J+ l9 Y8 m: T
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( v2 L( u. W( A$ `( [+ l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)。4 c: `4 ]! A# |$ s
: X( u& O9 L7 r! E0 ]Shards4 P& N3 V% o; U/ I# A! f9 ?
4 v( ]6 P6 Y8 s) d" m) W9 L5 m1 x" r 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。
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5 ?: f2 H- |3 {! Q J' S 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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. \: L5 _( Y- [- S: F2 l3 [ 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。& h+ K" Y y& B% e& ~2 P
1 Y$ @# @% W; g- G 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。" H% s* Q' s0 p+ Q' P% X9 J5 ?) h( S. X
* \3 o8 q+ ^$ c& I xShard keys
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* L/ j# `. h9 D& E& a; O/ s 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。
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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,$ ` w8 P2 }" l8 t
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{
1 q8 Y' d% E6 L( E# a9 K "ISBN": "987-30-3652-5130-82",% i8 l' S! m, Q& I) L
"Type": "CD",
( p3 |8 Y6 v1 q" E7 U5 \+ S0 E& b "Author": "Nirvana",* p& ^& r$ x3 U3 ]
"Title": "Nevermind",
; z7 u8 f8 a" p3 d "Genre": "Grunge",8 X, P. s# ]! J2 S- t1 I
"Releasedate": "1991.09.24",
4 z* V7 {. u) n8 B, y "Tracklist": [
3 H) u% R: v; m) N+ A( W- O {3 y! d! _, ^5 p) Y4 r
"Track" : "1",
3 @' o7 B" @8 c "Title" : "Smells like teen spirit",2 ]* S" {7 I8 {
"Length" : "5:02"
; J! X) ?. {: ?1 R4 p7 }9 [9 t },
* V' T- x" Q) P N b0 t {
/ F8 ^3 a1 c" S8 k9 V) d3 h "Track" : "2",
. H. Y7 V' J* z+ J$ j "Title" : "In Bloom",0 w; ?4 {% M% H# m
"Length" : "4:15": {( C# d0 i4 n
}
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% }% N1 e, [! t+ U; ?- i/ v9 o' @* e, _9 s5 y4 ^
{* h/ K' x9 B1 x' S9 t' B
"ISBN": "987-1-4302-3051-9",' G1 ]$ }% A$ G8 O" K: A# E
"Type": "Book",
7 H1 D0 U, _% }, |+ }$ Y0 a "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",( @5 N, \8 E% ~+ m2 S0 I$ g
"Publisher": "Apress",
! u) I4 P9 @9 x8 [: {% C "Author": " Eelco Plugge",2 z$ I6 ~7 ^, O+ k: w4 t$ `$ d
"Releasedate": "2011.06.09"
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' O1 V7 }/ H, z, L, @0 j! w" B1 H 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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( y, e8 l7 \* |" v/ g6 e6 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。
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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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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。7 M, X' z3 m# k ?; ?- s
4 b$ c _7 Z+ j: Q# O% w7 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”。2 l7 u* [8 U# V# [
5 E& o5 w2 P' h* B# iChunks
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H: d" k8 n! l0 W 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。
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图1-2 chunk的三元组 r, l* @7 j; q( J8 R0 [
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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。 o7 o5 U* Q _4 z2 l
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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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: ~: S0 @2 H, x6 x 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。
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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。+ E! Y" x) s. K
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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。: M( t7 T! M; g1 [* k- B
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Replica set
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! Y2 ^! c' E8 { 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。
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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。
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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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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。
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4 d" _ q+ I" x3 \Config Server: k9 b$ f0 e) \- T
1 C: s4 v+ m6 a1 o0 B" z( 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。
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每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。4 _8 v: @8 F5 u, I8 a! _
- m2 u, h# \9 Z0 U' V7 O 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。
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, r o" m3 V Z: Y, w5 a 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。& Y' X1 H% E3 A0 q, h
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Mongos
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, V& b8 u- m/ O$ T 用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
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) Z( {/ A. T: A e. S 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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# M0 S# t2 _. [1 S+ s) ?$ J 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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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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# x) h& M1 ^% W# T% q m3 _; t 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。
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Reference,
; E; k2 g2 |) D# x
3 F2 v3 `" c& M& v v[0] Architectural Overview) d @( V0 t6 G: d1 x0 c) f
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
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