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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。0 y* A. }% `3 Z$ [) i  \! c
! a) B2 n7 q& Y
    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 A- O; P7 x! {
" V5 Q# o4 q# d9 |  B    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 j8 {! Q+ ?8 T9 n- T
' i0 t. J3 m6 h2 E

  n  E1 H2 H4 i* m( r; G5 r5 M1 a1 W7 H  x1 a/ ^9 l' u% p
图1-1 MongoDB架构图
% X4 s4 M: L3 G$ ?
/ v! }* R& ^( z) T1 y+ M2 @
    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)。
' z9 }+ D6 M% |+ `* j" _
/ l0 x/ u# U/ ^$ gShards( F5 N  D; S8 A( @( m, y
: ]! d7 A  I0 {- 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。3 X3 x: m: ?. U$ @

% Y6 J7 n1 {0 L/ ]+ C    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)。, N  @5 _/ ]: n! Z/ I$ s

( k6 y6 q+ m% @) O/ ?6 u4 n1 X    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。
) n. {# ?1 y& y; ?" L) H  M
; Q% s& X9 s$ R: q    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。( t. p! f4 `' H8 ?; |1 e" R! `
/ r# Z; H+ M' }( J% a
Shard keys
& I; V/ o+ a9 \( N* V) j% j        
( U+ y/ w5 L- @: t  S3 r    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。
' g8 v# l- A+ [8 v6 V5 x7 A' D6 ~( |* b0 u/ s, k$ x
    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,, X* `. c1 B3 r+ h3 ?9 f" U7 f
/ `/ i5 m, `' E
{
5 P' I1 `* _* i( F2 F  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",( r" B( Q' y. V. X. S  d
  "Type": "CD",
9 I& |" z' q' Z  "Author": "Nirvana",) `. f- x# W: C; f) a8 n# d
  "Title": "Nevermind",
6 L! f8 V2 n  J  K' S3 _7 h: w; _  "Genre": "Grunge",0 r6 U1 ~& S: q; N- s
   "Releasedate": "1991.09.24",+ h) D- R, A% @6 u8 U) \
   "Tracklist": [! s8 o& S, O0 {5 S( r8 B1 I" M5 d" m; e0 u
     {9 O& s8 N* ~# R( S" i) W
        "Track" : "1",
2 J; l5 I# ]9 Y0 z        "Title" : "Smells like teen spirit",  U$ C* J  ]2 q0 n- l6 j9 ]
        "Length" : "5:02"0 |9 I  O/ W5 o# ^* A+ J
     },, D/ d$ q" ~0 `/ q6 ?
     {! R8 J2 T# t- Q8 X3 M& Z- }4 e$ b, G
        "Track" : "2",8 }0 Y8 |* _' ?+ i/ g; ^4 G
        "Title" : "In Bloom",
3 `& H) m$ x; ~) p        "Length" : "4:15"( d( R+ n! Q1 O4 |6 u
     }* o( f7 m! Y7 k! k1 B$ d
   ]
" f6 a3 O& p; `+ Z0 D5 ]( N}+ {3 H: R( p: t8 i4 D+ S1 M; Q3 c4 v) F

) F1 b! w2 b/ \# ~9 [! m( t{* \! a* \+ K2 ~1 E# l* i( Z. _
  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",8 R5 Y# x' R7 i, `# u. \9 u5 }
  "Type": "Book",
) H& p; \0 D1 ]& C) Q  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",
4 }4 Q7 @( ?! i" \  "Publisher": "Apress",0 G: L3 [) r+ k" I! G% j" h* X
  "Author": " Eelco Plugge",1 Z7 z3 j1 c/ o" F! B. c+ U. x
  "Releasedate": "2011.06.09"
+ B8 c- X0 q+ b2 l6 d1 q}
- P% ?2 O4 A& J& g0 Z
3 N7 a9 a0 k, k1 O, \. U! A    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。. z' |& U9 C5 `( W) t% _
) d/ v- [, C- 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。" q4 S7 b8 W8 j0 V1 F8 U( F

1 K6 s7 s# a  w$ V    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。1 V' C- k* @6 m3 \* `

6 B# o; E# J0 n+ |- V+ @    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。
2 M5 s6 R' i( L3 t+ I1 F/ c
$ g! h6 Z: b0 B1 x7 o4 I  n3 g4 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”。
0 [! U2 |" R. r: k) ^& R) y% ?, y7 |3 ]  N
Chunks' p$ P1 k& I! {3 m* ^* E# F% ^+ Q
        
' z: k/ Y) p5 F& a3 p& 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。
% Z) x1 u" w2 E8 ?1 ^* k9 Y8 R& R. b5 C3 {, T% U* Y# ~

! F* j3 N; O* x& W图1-2 chunk的三元组

- h$ Q( W3 i' H: c; k. U* l) N+ Z0 |( y6 B$ V0 _! q. 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。
( M+ s' g( t. A1 i) {% s3 _5 ^4 p, i: {4 p
    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。5 t7 D; l2 v& M) v
6 i* _4 K( D6 O7 {
    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。) d* U$ N" G6 h; Q

; G% ^6 c5 r" y1 |$ U4 R    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。$ b7 g9 @# w: d& y8 F9 I/ _9 r
0 D$ c, }) Q) w2 T! p1 m: ~0 w
    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。' o2 q" q- |  Z& W% k2 N

$ e" _7 M8 X* o, K9 p  D3 T    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# D! Z4 f4 e" Z% }* C
3 W3 O6 U) z4 S" z4 x. F0 T
Replica set7 B9 @* w) c5 z4 b# Z* t
        
& g! r' d6 _; d! P2 U; U    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 P$ B: G0 J* V. w% x
3 e& F3 u1 w- l2 V( Y) _/ O) Z4 r    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。  {$ X6 ^# f: q: ^- }
. {& f6 i$ W4 o( p' d: m+ V$ h
    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。/ @# Y6 `7 M, m7 [$ H0 [9 j& y1 i
, r) ^1 C! Z7 y3 X! j9 s; B
    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。
4 [5 Q% e9 n8 H  j" L6 I+ N! o+ }" r1 v
Config Server
- A. v9 B" o" L* o7 L+ Z* R5 `        
4 w6 E$ z  M- c$ j8 h2 i8 c9 d    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。
: T: G) x' y% R8 h% t0 y/ x
6 n7 k. I* R: l; g, J    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
7 d+ Z' O# J0 p& f% A$ M
& A" p+ L  o: i1 X4 q/ Q5 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。
& m/ m1 ]' _# H  s
) m8 w" s5 m. @0 L( p- v) p    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。
. Z+ z7 C* h" G/ U/ Z. [/ x8 Z1 B. A9 C8 B) S2 J7 c
    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。
" h  r$ g9 E: r! q
5 L% [% P; Z4 u3 O6 u% yMongos$ @: K, N) K0 P- X  g" F
4 r5 p6 m+ v* i. Q
    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。; @* O* \/ O$ S) S& X1 x, {0 T

  H  P' Y- ], b, `; U( P9 K! v    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 Q+ i2 K2 V. j# A" Z. k
5 _: d/ L1 U+ u
    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。# r$ M& I3 t3 o. |2 A3 u8 T1 c

: S5 Q8 J6 a) Q. Z5 n% u. ~+ l    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。& A4 C7 s2 A# t: Y2 a+ i

3 M$ R: p! v7 W4 ^. @    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。
- B1 Y, E! Y2 N# n; o  [, \2 P0 r, i

, s5 m, w" g& ?9 U' K7 c- NReference,! H3 S  l2 G6 Q* u5 q( \
6 U$ V# W+ a5 d$ {% J
[0] Architectural Overview
) j2 P' T+ b. i& L# Ehttp://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction7 _- j+ r& R- d. _4 k3 \! z" v

评分

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 1 ?5 }" E+ s4 D7 P( \% z. C/ m

( f2 j8 s# b2 h1 \, ?% m0 j% {1 o: _+ F' C4 r  K) t8 ^
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
/ |* o7 F  R! _. j您是和邓侃一起写文章的盛楠么?

* x6 U6 {9 [, Q$ Z7 p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 ; y9 D" D1 k; u9 }
是我啊。。。这都能被认出来。。。

5 b0 J3 _/ G0 M7 q- ?: w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 2 e% T$ m8 Y' j% ~' S) F- G
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~
4 |, }2 S; w) ]! T  K
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
    $ M7 [0 G6 Y; t! @" Q3 M& @, V9 m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* i( i8 t' p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 8 A1 S8 J6 l5 _6 [7 d
    欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
    ( U' z/ }; O4 \# x7 E) D# V
    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。) F2 c0 I; r8 Q4 t  M

    ( X, s, P9 S4 s6 S( b; l

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。
    7 G& y. _2 L! H' _" B- G5 T' Y" G! }5 J' e
    中文看得真累,大部分还是英文术语。9 b" U0 x- G; N& N3 D
    + F7 J9 f: j8 E0 U2 q. x- |8 q8 E( o
    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。
    # I) Z( v# S3 T1 x" }( }' a' t* Y2 X  |: i1 E
    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 , m/ X) v, F" s" Y
    我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
      `- h1 }6 z& j- N; u& n" i7 O; r. w( A$ j
    ...
    ) f, ~1 v7 B5 W6 d
    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
    ! U5 P7 H1 q  |8 x谢谢。
    * y/ o: }7 R$ A( r
    3 q; w) i2 e+ C$ w+ W, \中文看得真累,大部分还是英文术语。
    # G. U, j$ A& N7 V" X, H1 Z
    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 ) Q4 n! g. ~" s: G" G3 j" {
    是我啊。。。这都能被认出来。。。

    9 M  z  m8 @& D( {5 h' v0 g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
    ' M* e+ P' ?1 d+ S) K( ?是邓嫂么?
    . s# N  _" e; Z: p* X' ]; _
    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 6 G0 O  k; i4 @8 ^2 V7 Q4 v* b% p5 {
    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 ...

    5 Q1 i( y' Y/ D4 Z7 I$ c0 w6 s) p太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    5 W% i! m* `; l; c4 X9 ?) L# u8 J+ J0 V& D% x
    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。
    $ C* I: x% f  p0 w' o, @- v7 \& {7 A/ Z6 w7 l/ @4 f8 O$ H  ?
    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 ! `$ R! C1 f* p2 [# T
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。: ~% b7 ?% E/ }
    & q$ K' K; s+ w
    现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...

    " S& R9 _  x& }4 J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
    2 N* L0 p* w" y, x. G8 [现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈

    ; j  E  h- P! \. Q0 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。9 ^  f2 h( T5 ~4 f- V! G
    1 V4 R& \" G  p. P6 P- T8 O
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    . S' S- c) F% g
    3 c: f; O- y8 g! d. z  T
  • 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
    : w1 D' Y- Q4 K  @* P8 r( S有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作
    1 o. B) q! h' T# d
    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
    . F; D- P/ u  m" X9 b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 k4 C8 ^* r5 g+ Y) \7 C
    4 v) K& k" [$ k/ p$ B# w3 R
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    2 C- `) k6 c$ W7 e  s; \6 v: p
    好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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