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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。( l6 m5 R/ K. \

1 E% S, ]! S1 B% d, }5 a2 Z    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?+ G: G2 c# u4 {* g- @

* k4 I) ]5 \5 A3 D; i    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 S: T/ K# R; U) E% G  O. Y' E
: a5 v6 Z8 S1 w# F

2 t6 h2 y) i- X- f. b" N- [$ e2 P) F3 x8 t2 T' A
图1-1 MongoDB架构图

5 l: }  F% p" R; @3 S; b' O
! v2 r$ g+ o3 w    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)。6 t9 ~5 }& p/ k, X
' c( B  Y7 \* O0 `. l
Shards
0 Y( A0 U! c* A. r" d% W* O* u3 A: k, E; w, y; \& H% `, E/ O
    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。
1 N7 n2 f6 x% M2 x# E4 F
4 b$ s6 \- K1 h5 l. @! _, c/ 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)。
" U, G  k  d+ V( e0 _2 m% Z2 g# U; y0 K, D( t9 ^3 ?; N0 K
    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。. p3 X( s# o& C4 K8 g6 }
: c" W2 i4 d* n  |' s
    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。
$ Y0 p+ u( [* @! S, U
1 e+ o" }. `3 j0 ]& p+ U! MShard keys+ n6 ]8 ~: w; N# [
        + p. O! A, ]! J4 y% G) n1 u
    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。8 U& V) F; H+ w, a

: R3 n! h/ ~  ^    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,
! p0 s/ [) J. |5 g* D8 I7 q: _' @3 D
{
) D4 g2 Z, w& q, \  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",
) U7 V7 ?8 r  J1 O  "Type": "CD"," J9 B* q' I7 k, k
  "Author": "Nirvana",
5 ?$ r% W4 N# f9 o+ ^( M; v& ?  "Title": "Nevermind",) x- W7 d6 k6 ?4 X- v3 O
  "Genre": "Grunge",
: \1 x' d7 o) K( r5 ]  v   "Releasedate": "1991.09.24",4 k1 v7 L; U+ u1 w6 b7 n
   "Tracklist": [
7 x. q+ s) M& K9 F/ x     {
0 Q% d! e9 X- d# T' x6 I        "Track" : "1",
- F' K! ~* d; U2 R& V        "Title" : "Smells like teen spirit",
, d% E3 t' t" I, E9 e) c7 O        "Length" : "5:02"
. m( G8 O; l! g5 f     },
, }% p, I  `: O8 F     {
$ @" M( z( \$ L1 }2 L        "Track" : "2",
7 ~" U2 ?6 D) G        "Title" : "In Bloom",
7 W  `6 T1 x! n3 t        "Length" : "4:15"
& x% K9 J2 p* Y0 K     }
4 k0 B, t7 N2 E   ]
/ `6 @- y4 _$ Z+ t}
! J5 @5 x* ]. D% [0 r4 E
7 n& z+ r8 F; \{2 G8 o8 I. ~# y$ s* d7 S' i
  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",
; {3 \8 x# F7 U8 T6 T" Y( u5 v  "Type": "Book",
  s6 A! V" G. W5 G  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",
! ]/ s* v& [4 W' K# E! q  "Publisher": "Apress",
4 V- \; a$ a# S  I! V" h  "Author": " Eelco Plugge",6 G' |+ Z! l# Z! ~% c& f; K/ I
  "Releasedate": "2011.06.09"
+ G5 C7 b0 I5 ^! I4 r, N}/ {3 j8 L) {9 x( J( G

: Y" ], A( O; v/ c% n1 G    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。6 {1 [: T' w' N; \

+ @: }+ G7 J4 e# \- y( C7 X    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。
1 s+ h: W1 Z6 b, o' a$ E% t2 B- }& h: T4 u! B
    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 H! ]  h8 j6 J
  H7 E: O. i1 @! ^  c& b    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 J3 {% q0 T7 X7 ^$ ?/ M9 I
' S! \# S1 h6 a    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”。/ X1 \2 U. M3 _( \

- u; h" D% ^6 {Chunks
: p" `6 d, p8 d- m        
) T7 m/ s: J9 A  G$ B2 C    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。& @( l( ?: K% b% i9 ^9 l! _

' l4 W3 O. U8 }) V
3 E( g5 E3 S' p0 f) h9 O2 g  S
图1-2 chunk的三元组
) M. s$ E. n$ P& ?; _
& |9 ]! C' N2 w+ w4 Y! a8 R
    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。, R) {; e) h3 D' c- d; Y
2 `+ P% n/ O9 S- C) {
    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。6 j+ c* b+ d0 }! O

5 b/ z8 w" F7 r    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。
* P7 _+ i! {7 K* f0 ^5 y7 F, `- k5 G# }9 k
    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。
; F  }4 F* O$ C4 G9 H( ]- G3 p5 Y. k' M  z
    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。
3 E( ?9 ?% D2 b3 @! q! m% V# {0 O* t3 V7 f/ Z' ]# Y
    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。
8 d6 E$ _: B* V8 n7 Y8 E
3 x2 k1 T* ], j2 ~5 ^/ ^$ I  @# VReplica set
+ Y3 s8 m) ]$ E( Y) @4 X( |        8 U. z$ [  i5 h1 L! f0 X
    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。/ C# F( |! J. _: a
0 S7 \$ M; l6 h7 a
    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。) A! T! c$ x! [( h7 t

; W) p* x6 `, e0 M    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。9 O* y( e( `5 J- x
$ a/ J* C) J) D  Q  Z$ d
    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。( Z# M, b4 f; b5 x
4 V2 b- T1 L4 _# p9 V+ {/ l
Config Server0 u2 m4 M1 ?9 i* i' A0 b" L2 Q
        
* h  p8 t0 H& c# o    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& J5 z, I0 T/ W8 |0 I& }

$ t; h* O* l4 K0 V( x; Q1 q% L/ n    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。$ k( D- H: i, z) t' e* z5 k
" C5 }, x" F- N  @8 s
    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。' A. u+ ~* {$ a

8 q# C2 v5 O) x2 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。. ]$ r9 X: t/ a8 v# G' |
0 g) f- K7 M6 H) Q  j( B
    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。
; @/ Z6 @3 ?, ~$ D/ ], c, A
  |! U7 W7 G9 p, c$ i* oMongos
9 p: }+ Z. Y" P$ H% k& i: I, O7 c  _: ]( D
    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。& w+ a  u4 j1 H

, e% ^( b' Y# N  ]6 S$ F, ]    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。. ^. z' J, n7 P! s) Y
: @1 N# ~( i: s8 ]1 ]- i+ R( q  e
    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。& P  X# D+ G& \: ]- }( ]. s& l

) A6 G, x! {2 K" P    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。$ t% Z4 @5 @" C3 e! N2 A
! T  E4 `  J( O- l, j
    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。* v) g# M; D4 h' o9 c) S
8 e. f, v3 b' J  `8 m; D* G
1 W8 V2 T" M; i# U
Reference,/ Z& G6 `; D& I- q  Q) n
) ~& U* i8 v3 c+ D" H
[0] Architectural Overview
% n* E3 l! l% P# K4 r9 |8 q+ Xhttp://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction3 ~  ?" ^6 E# |3 j

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 , S! F7 }/ v) J% R9 n
1 y- f1 N- S% L  V8 V" C1 f. n

0 l7 G, S0 |: N- ^  P& B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 ' O3 q0 t2 y& r
您是和邓侃一起写文章的盛楠么?

6 e/ t% D2 b4 }6 I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
- M+ _& ]3 B. ^8 t1 c8 X% f是我啊。。。这都能被认出来。。。
( G: Z3 Q- a# c: R
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
  _. T% a4 G. J2 K! A% p/ I4 Z" C! F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~

# T8 M( y; [1 G3 {% d0 r' o. Q9 ^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 ) ]2 W1 K3 f9 O' w& B- `7 ]
    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 ...

    9 W0 A, Z& e% l9 y8 S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 $ u+ J. F: P5 F2 C) H
    欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
    6 o: E) d9 a+ ?' c, v  c
    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。. U3 l* `( a7 ~+ P* a7 a, B& o+ g
    ! K* W& E4 b/ m  A& c

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。3 o9 k0 q8 \5 X! W# ?* i
    7 O$ T* D1 b& ~, I9 ?
    中文看得真累,大部分还是英文术语。- D! O; q, ?5 `
    # Q0 H2 V- q0 u! Q1 `
    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。, C. k" O, f6 Y2 s3 x
    * t5 G) L8 F( n$ O& P- r
    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 ; k' f' e& v/ R" J
    我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
    ) J+ l' H8 D$ c
    . f: O% j7 n! f: m ...

    : t2 l. H) x* EmongoDB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 5 W0 P9 ?1 `  ]* p
    谢谢。
      `0 B3 |2 ]" s3 x+ Q& X
    5 M6 s. ?( M& ^1 e6 W. @2 G中文看得真累,大部分还是英文术语。
    : Q/ G' D& @+ F, i2 u
    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
    8 }# |+ }$ f( S3 O1 ^: p% h$ M是我啊。。。这都能被认出来。。。

    2 {3 P6 ^" V' n) S) y! N' C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
    4 S% e" r5 @2 U9 I0 F0 c是邓嫂么?
    # [! d* X8 d! _- F. {. E( a
    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
    " H4 C) T. ?. g2 }% w. ?. a% 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 ...
    ( s+ g  e, m5 z; |
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。1 S4 `; C  N6 K! I$ e3 _/ X% G0 i% g
    0 r+ W$ N+ p/ ]$ a# I  [
    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。/ f  d. G2 R% A) s) a# S7 q5 a

    ) w, e* b! [8 e* Yhttp://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
    * g) v. X) n4 d" K  ^3 ?  ]太好了,期待中,希望都带上英文reference。, d/ {: h  |. E" X
    / `( L) @! p- G7 |
    现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...
    4 A( ?1 p8 I; X$ 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
    $ W4 {! z) B2 y/ }# ?现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
    & w* j& F. N) r' D
    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。
    ' Q# a$ u; o) w( A9 Y, L& Z" {9 S
    $ t- Q* ?" c1 X5 N- C0 whttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    9 n' W, ~* e. ^" Z3 V
    , {" v1 i. z% K/ Q# u& a; h: 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 6 |5 C0 e: E6 O2 P6 @6 Z" R
    有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作
    . v/ \  @7 q: I/ ^+ o: D- l
    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 7 `  [# j) M" d0 J
    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。, f" L0 C% b" Z. g" ^

    0 m- N0 s9 z5 T6 \+ }http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    6 f9 x& R1 `  E) ?4 w4 W( `
    好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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