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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。( 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
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图1-1 MongoDB架构图
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! 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
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Shards
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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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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)。
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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 }
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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。
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1 e+ o" }. `3 j0 ]& p+ U! MShard keys+ n6 ]8 ~: w; N# [
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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,
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{
) 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 }
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/ `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。
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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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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。
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' 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
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) 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! _
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图1-2 chunk的三元组 ) M. s$ E. n$ P& ?; _
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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。, R) {; e) h3 D' c- d; Y
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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。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。
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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。
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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。
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3 x2 k1 T* ], j2 ~5 ^/ ^$ I @# VReplica set
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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
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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。) 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
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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。( Z# M, b4 f; b5 x
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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
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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' |
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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。
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|! U7 W7 G9 p, c$ i* oMongos
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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
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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
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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
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Reference,/ Z& G6 `; D& I- q Q) n
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[0] Architectural Overview
% n* E3 l! l% P# K4 r9 |8 q+ Xhttp://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction3 ~ ?" ^6 E# |3 j
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