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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。
1 c. r% u8 r# s6 k! f/ A; E- F6 g3 T$ O6 v# U0 J$ P7 ?
    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?
& `# X* D/ \" d) c  Q, t
* 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
8 k! a& s1 f: M) G

7 O! m+ a0 |4 W* G- l0 Y
( v2 L( u. W( A$ `( [+ l图1-1 MongoDB架构图

6 Q+ A# k& ?# o4 [. N" F* K: ~' Y$ 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)。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。
4 x& J  z1 O9 x  T4 K$ T0 e
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)。
# J% {( W( H/ F- s9 e
. \: 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
3 J, I- e- A2 J/ K; O1 W1 ~' T        
* 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。
0 }" \. n% N: H8 X/ \0 G, ], }  k9 p
    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
/ }% S% u! U6 p" |
{
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
     }
# Q. X6 m" Q& D2 }! R   ]
4 U1 d! u' a7 K}
% }% 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"
( \& Z# }" X/ m% G5 \8 K; U}7 h7 [3 T8 J. t3 l

' 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。
1 n# A6 c; o# J, d& a
( 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。
3 S% A: U6 I/ B2 ?1 A) C" O: }; j8 e% R$ k: l5 k, `2 N* q
    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。
0 W6 |  l8 q9 Y  X9 @2 Z, j. z; A# l4 k1 {2 i
    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
9 l' c4 x  n- O. i        
  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。
1 C: ^% v; r+ Q, y' @
# t! p/ h7 \9 }0 }
. t# P9 h1 C% g8 U9 i% y. i
图1-2 chunk的三元组
  r, l* @7 j; q( J8 R0 [
) u" Q4 g" O: @8 b
    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
- u1 R3 f* I. Y
    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。
; ~9 W1 a, A- f- Q0 j
: ~: 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。
1 J- b$ s* X3 Y8 W+ u4 p. {1 o* z! t7 m0 J
    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
4 U3 w# P: Y( u5 s# D$ _
    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。
) n; f; {5 H+ u/ w: o$ |; C9 ~  n- i
    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
" g  s' j7 F" w" M" }9 \4 R
Replica set
) N5 }& g  k8 \        
! 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。
' r$ b9 f; F9 q# T% k4 `2 y; |) o
    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。
8 c, m0 k" c8 f  n5 o& m8 V# q$ q2 r0 A0 h* H, h0 d1 p% m( G
    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。
3 t1 V  J( [+ z: _% f) V" A5 o5 B3 K( ~* q9 F. B0 X7 _! a8 f/ V1 o( l
    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。
: j1 j, o1 y3 J. n
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。
7 r0 I8 E* Y4 @- e2 p' O1 i) O; v8 m7 d2 t
    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。
- w+ a$ q% q$ Y4 `( p, _5 F* @9 |6 N. M
    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。
. ?9 t% ^' [3 O, Q
, 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
4 ^  o  N% }9 e: P( i
Mongos
% v0 e' _0 |- p3 D) {0 n
, 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。
3 e" f0 g, S' }
) 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。
3 h8 |- j7 h( H; ]( C6 A7 X# P
# 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。
5 x  t' P- }3 d4 K/ j! _$ {& @8 ?& K4 x' S
    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。
6 G/ b. b" M; ~+ N5 {4 m
# 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。
9 Q! u- |; {4 F! x8 o! m. {  s2 ~% L3 R& _  `2 C
% _% ?; q/ r! P* Q, @* B" Q
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
( ~! n5 `% \# y. A1 [. z. [7 ^

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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 & T$ O5 A% U4 l2 c+ l( `- A

2 b6 c; }" ~  }+ g6 |8 E/ x6 o% d; L# m9 V# M, ]3 |' ^8 T
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 6 X3 h6 P. F* ?- O. k9 O1 u% g: D
您是和邓侃一起写文章的盛楠么?
! ]4 X' u% ?. J/ F
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
) C4 E/ |3 M$ ?8 B是我啊。。。这都能被认出来。。。

3 W. Q. s& }( H. ]+ w! P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 u  k1 N- d3 h5 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~

; d$ S" o% c2 p1 V1 s4 x4 q( K* B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
    6 L2 n, u' d0 A! Z9 `) Y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$ _% j5 Q1 \, u. `+ j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
    / F0 g# t0 Y* v# F1 h' s0 {欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
      M8 `6 M; T2 g, ?  ^
    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。) u0 L9 q6 d% E  r: O0 [

    4 C. Y# z$ s% R: l1 j( X

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。( H- U( |: d2 b# m; J# s
    3 N  R5 z% j5 m$ z- V
    中文看得真累,大部分还是英文术语。
    $ |+ v4 w/ g: r6 ~( u) G4 v; O9 I  O( h& L% a
    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。
    7 e  \& j2 z. L6 r& g
    ( k. P( A/ |4 e4 b8 ?( J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 4 Y5 S+ Y1 U) ]* `! N+ }
    我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。6 R3 X6 O/ f2 q, Y
    + m: i& `; n$ Z" S
    ...
    & }( R9 [# F8 o! `# W- m, G7 b
    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
    . m' e; t2 |; k* g谢谢。; e1 V6 j4 g1 R, L
    # C# N: _- u7 B* x% `+ k
    中文看得真累,大部分还是英文术语。

    ! P! L8 U# U' z- R6 }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
    " y- |4 l' l/ _' r9 x! M是我啊。。。这都能被认出来。。。
    0 `: |0 Y! _- L. q  A5 U+ m. K
    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 ! r- Q5 {* k! {, f- a
    是邓嫂么?

    2 n: v3 y2 o% z" Z' s. Y+ a9 E. [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 . i/ `6 e# J7 ?3 f( J0 ~4 C4 v
    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 ...

    # G8 D0 l# G0 s1 x太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    + u3 y9 z: T% W7 k( n' I* }% n
    & w2 s6 s- C! h( O  O  r. p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。
    + H% }  s0 \+ S$ ~9 G/ u. P  L, i% O9 f. m, P& ?8 ]
    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
    5 ^2 C9 f3 o8 X: \, j- X0 F! c& V. K太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    / V3 d" i/ Q. x5 f, ~7 J/ y* k7 V6 Y" ?- }4 l
    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 C' ]- w+ m4 s) W; [5 F. R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
    * l! K8 C# A$ x8 f+ u现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈

    5 K6 c/ `+ v" P1 y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。
    * M( K7 {3 }; Y# `4 G- t! Y) ^# x9 o3 g$ K6 v- K1 U- y
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL. ?* O9 h# N( W& d
    ! u8 V6 m2 N* a! N1 H
  • 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 - q5 x* ?2 e6 C
    有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作
    % M9 r% ?' Z) ?6 W
    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
    3 w2 e- l/ R' O  F" @' V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。
    , T! O) w: A  e, t% s1 f$ m, O4 s# l1 r4 k1 d
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

    $ k7 }/ j6 G$ i2 X4 \好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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