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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。
, {+ i5 P  X8 ~7 d# L* y0 q/ E/ ~
    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?1 H  K: ]0 q: M- S
( S# K6 ^/ u3 {4 l! 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。0 i( B* ?  j# Y5 U2 n
* p3 r6 E/ c# E

1 e& C; j, Y. h! V( s8 N2 @5 k; d* v& h! b/ d
图1-1 MongoDB架构图
9 @4 S) C" ~" D7 P- X3 R
+ S0 B: ~. s- o; s: ]
    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)。
/ D% `/ \7 I( ^2 b
8 v  y" u$ d4 \. w( M, ]3 yShards
' R) o5 }5 d4 H, h9 }
& A/ y$ W2 g5 s- M  n. j2 y    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。
) Z, Q; F: @- a' m0 `& v. v2 g' J! @
    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)。
3 ?+ w. L8 S6 _/ E4 ~# L) Y
0 y! _3 f6 V1 B! j, v3 K2 i    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。
% ]/ d% s$ s0 l
$ S4 o# q; q. j/ w! g! W    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 s& z2 d: W" Y( D$ U% f% r
8 n/ D: }. r% y2 |4 n' M% ?
Shard keys1 r6 G5 w7 `" n% j0 t8 k0 V
        5 k3 W6 b' ~! j
    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。
. W, x/ o9 }* Y4 T. h  \9 c2 V
: S5 a4 E" i% C  q9 ]1 a% e    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,  b/ V1 X1 p' s
5 S: w0 a9 c4 L  Q+ X9 r' \
{
" B+ G/ Q6 b/ R. Z3 J/ \0 D  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",/ d  w3 j5 m3 i4 e2 ?' I
  "Type": "CD",) T4 B; P6 L" y
  "Author": "Nirvana",
" [. v9 w6 P. E$ a& A5 R  "Title": "Nevermind",7 x% L$ z! d* a) j
  "Genre": "Grunge",2 i, X9 j( [, T% Y. O9 |1 ^
   "Releasedate": "1991.09.24",3 f% B9 m$ [# ]  X  e
   "Tracklist": [) _  d& U& v6 z) B
     {
. o2 P, [3 R" G4 A) q        "Track" : "1",- v, z) C+ ?5 l& o; S2 Y9 K& i
        "Title" : "Smells like teen spirit",
2 ?' u& I+ Z) Q# \        "Length" : "5:02"
0 B* o0 ]# |# {     },
* @( O! w4 w9 n2 S- Z1 I     {
$ i7 H$ Q" j! j& X/ i: C. b5 _1 O        "Track" : "2",
, J3 t* \1 ]4 W! i/ v3 m        "Title" : "In Bloom",
  r' y( |4 P) y0 O4 I( x; ^; F        "Length" : "4:15"
% s$ k# F8 b7 m- ^3 I! @     }
! ~  t# M0 @5 {: n   ]& V% m4 C( {  `: r
}
+ T) I1 r5 P, w" w3 E% I6 @: ?3 B
{- L0 E4 b8 I' j7 H
  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",
. k% f3 q0 E( ^# i. v4 J  "Type": "Book",+ {3 B: o' G; K2 N, d% o
  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",
" k2 j+ u9 p/ I  C. }  "Publisher": "Apress",
* C6 c7 u8 r- T- D  "Author": " Eelco Plugge",
1 z2 Z4 m+ }4 N% Z4 F  "Releasedate": "2011.06.09") w* Z& ~1 C4 G4 g! R; m2 T
}3 s5 b* l8 c( o4 m

& A3 L5 `; n, R" F: }3 T    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。2 P( @# Q( D# q. ^& D
+ z& Z! }  |1 S" l/ x; k- A
    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。
" \& j; X/ L/ N# k5 H6 H/ U3 p! A( E. F( x( P& k  G# {
    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。
5 j9 J# B: P" w* l( R/ w3 _& I0 q+ Q) \9 G
    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。
8 y, r$ r& g# b+ o9 }3 s+ u" ]8 {% M# S
    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 B% E# g9 ~& Q. B* I1 O6 K# X; F7 G- u/ A, y' H
Chunks+ i9 g1 ?/ C8 o- m/ o8 H  k
        
7 o7 `- P: U5 `; O! b! Q8 L, e    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。6 J6 O$ ?' N1 z% D& w6 P# @

3 ^  h# Y& z/ K7 t
' n) Y8 S$ _$ k8 J6 C
图1-2 chunk的三元组
& J1 f" f. V) C* v6 h9 x  j: o. A
- U& {! T0 H  y. R) O
    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。
- Y" K% X; o) e* ^3 j, F
4 ?- K( S& w, C) g8 l. ~    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。
) X) P1 _) h/ W. p$ B; [
3 ?3 L4 M3 a; V: S; n4 x# K    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。: a* ~* Q. I* p  o4 w

& R8 b9 n0 K5 w. m    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 t! G, V% y" z: f4 a9 n1 i
5 @+ T; l$ [8 u& }9 O: x
    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。' U# v9 p* V3 @
/ p3 m2 ]1 ]3 H( L+ B
    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。, T: X/ A. Z! _7 D% Z9 d0 e
: i" b. z2 M! g, H( V6 [
Replica set
2 y( ]6 L: V) Y( h/ C        
9 h' R8 y% y. j9 W* |    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。9 ]9 }1 b9 I1 a+ \- E. l$ b% B/ m

) ~2 y0 t4 m1 r2 D6 [" S    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。
' ?9 n1 n% _8 h7 k9 j& k
# m; e" N( F% ?8 [, R    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。
/ y! i1 L3 W  u6 V& y  u& p, c+ H0 f  u4 b1 m
    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 n) b3 N# n! u2 R! ?2 e
6 w# u' r; X. K5 CConfig Server
0 }1 I* y8 l" q0 _5 Y        9 D* s& p4 j) v$ _4 @
    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。5 Z  I& Y9 o" E1 V! \1 u
' E; R2 _4 b6 W; l1 ?
    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
; p" @3 i; K6 R9 ?
* ^$ ]" d$ d& O. F; V7 e: c7 G    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。
- Y7 J% l! @( n! O; h
) |% }5 U3 T: S% m" U: J    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 ]( S6 a( U; s8 y

9 L! W! l+ j& Q" H6 j    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。
; I; u6 D  v0 z. q5 u( r& f2 T$ h( s+ A- y! Y2 H
Mongos7 v0 u4 {- D# A% K4 _( |
1 D+ A6 A+ L' [
    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。$ S4 @" j! t) T( J
( J( A: z4 o/ A3 R# M
    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。5 t- G! }" V  |, F
5 I, I1 p0 }6 X9 P; N, H  ^
    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。
: f2 V3 I% A) U1 O, I' o
% o  W3 C3 b+ @5 g+ G" D    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。0 r9 P. \/ d- E
0 @# W8 Y7 {4 {! L' U
    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 F/ I+ z3 @- W

" K" V  D7 w8 `/ [5 u! k- \7 c* ~3 \" g
Reference,
- r  u" h0 y2 z/ X) P  h
& T5 x! I/ h3 B2 o5 W+ D* ^8 s% E* [# U[0] Architectural Overview
) f1 Z4 L, P0 ^: t7 Bhttp://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
' R$ I4 R. B* m% `3 S

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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
1 a. D4 g/ Q) N6 q0 d6 P
% H7 u* {4 a2 P+ y
* @- K2 _9 W0 B2 o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
4 J' @* u9 \8 S' q4 q7 }您是和邓侃一起写文章的盛楠么?

( J/ b$ P5 P4 n; y+ J8 z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 1 s5 ?+ A: M+ B0 ]9 h! C
是我啊。。。这都能被认出来。。。

( o* I; W5 A* |# e3 n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
0 `% t! R5 D) j3 m" ]9 L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~

/ @9 |; @; \8 \, n, \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 & S  }4 m; l* ], O/ L# R. R! d* a
    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 ...
    7 _1 p5 c7 v" g) z* G
    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 ) o5 h1 G  L5 {+ {4 I6 w
    欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。

    0 [: j/ G6 x/ I3 t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。
    + L' o. z7 E+ b- }9 X4 W( t! c5 R- E( u7 S* V

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。( V4 Z  E5 ~3 v3 m3 U. h

    9 |* G0 r# [7 i; q1 J) ~中文看得真累,大部分还是英文术语。
      I2 X+ M! c( {, `1 r9 I
    / P: s' }3 z- t1 M  F( n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。0 z0 ^# Y( j1 u. Q! K
    9 W5 z* {: ]& G- b3 u3 |, a
    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 ' e. G" Q! ?5 ~
    我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
    6 ]7 y& ~" V/ y$ ~2 \' `  G) g
    ...
    ) ^4 j* b" W( n  I( u. ^- o7 ]
    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   d+ b+ x* ~9 U* S7 Q* _9 S+ q
    谢谢。! T7 t) |8 O2 z+ F5 V3 m  D

    & _- E" ~- C1 m: ?& J中文看得真累,大部分还是英文术语。

    ! W# [1 a/ @' B* l, ?1 K, ^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 & W+ L5 Y; c4 G' I/ t" m% [
    是我啊。。。这都能被认出来。。。
    % d" n, K0 y, Q, o; P
    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 8 S/ D. t# w8 x( t+ a& x
    是邓嫂么?
    5 A- y9 N' v2 }6 k4 V
    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
    : j: a% n5 d; _0 f: o  l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 ...
    8 c1 r# y' c  R, z
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。+ b& o5 O8 z7 S+ l+ g* b/ g
    " x9 n0 L. o# ^6 \, _! u
    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。0 w/ A3 h! S1 x' d3 Y$ y: X
    * S8 W9 q, T) [5 s. B# S! R
    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
    8 ^" P5 `0 `4 T: s太好了,期待中,希望都带上英文reference。% J  e# A" \2 Y% q7 X( ?* D

    2 [! ]- f; Z8 B% Y7 c) [& 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 ...

    , h# t; y- Y) t8 g; S' I! y, J) k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 ( v* @; [5 T- p6 S6 c4 Z
    现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
    " c3 ~7 N8 G# ]+ |$ h0 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。
    7 W% j" ^# b/ ~( m- m/ N# \( |  w) X# a% z0 P* \. f
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    8 Y; A9 `& U& B0 h
    & |2 C0 I" S2 Y5 E
  • 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
    7 q9 ^8 T/ q) u有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作
    ' @3 K) o; k8 V
    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
    6 f7 n2 M: H+ F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。3 H5 x9 Q; i/ t8 x' `& G

    ' ]. O- `  |, Zhttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    1 m4 x0 O, Y" f: c
    好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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