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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。& B3 j* @8 }8 L' v; C/ S7 Q) `* a1 D
* u) S$ o0 S" g
    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 D2 }5 j% L% g$ S, N" l- Q! L( @& |$ I, p
    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。
' u  a: k# G& \! x
( _# r/ s7 G3 e( c: ^# m9 J0 b+ W

8 `" h5 Q$ e2 m- t( M$ i$ E* }, T7 x: s6 {& Z
图1-1 MongoDB架构图
; ~: q2 e! V4 P* O5 G4 b# P
  _; I) F4 L2 C' d
    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)。! O$ {  ~- W  c3 d* \
# L+ V3 z. p; [5 m8 W  R
Shards
( g8 u4 z0 o' m# _0 F) r# C0 v
& `( x' T/ [5 \- b    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。
$ S. Q( H. m2 s* a: z4 G) N" u' k2 V( {9 H* G9 e( 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)。- G1 n# D& q3 U% i' ^& l
$ D; V) X  w# |4 [0 j4 Q4 t/ R
    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。& {, V9 `/ D2 v" j8 d" @9 g, Z
* x2 L8 l5 ~. I! b& v0 _
    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。
- ^5 Y3 o/ `3 i! c/ o! }- P
7 g1 Z2 W1 r/ t0 G9 t; PShard keys8 X/ C  R  [* V. ]" x3 o! d
        
, a" C  c! F+ M: K0 [5 g    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。
( m/ ?9 u; A0 X) r8 X+ _
: |2 z  _, D. L    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,
* U/ m2 U$ I: q( i4 k, K
1 V4 v$ Y# y7 f# q6 c1 ~% @{
. _3 V% _# ?9 Q/ L  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",
( j; N7 Q$ q6 ^. x# |2 r8 `5 E5 S( G  "Type": "CD",
  y* |. G& T8 }' i( e  "Author": "Nirvana",% I: u4 P7 q2 X5 L! L. Q
  "Title": "Nevermind",
+ [9 ^0 y1 v- w& H  "Genre": "Grunge",
3 h" z: U. `% p$ b  h! x5 n   "Releasedate": "1991.09.24",
. `. G. q; h# s$ H7 g   "Tracklist": [
: g5 J4 B( f3 v) z! H2 {/ R     {7 u2 t- \( N; q7 K* D
        "Track" : "1",- A/ \0 a" t$ o9 w* [
        "Title" : "Smells like teen spirit",
" ^7 o: x" h: F1 v* m/ w        "Length" : "5:02"9 g* _6 L7 X& A. G4 \& P5 ?( Y
     },+ H* k0 [6 `9 I! D% A" D* W( d
     {$ k1 V# [$ u: R- z8 S; V4 F3 U# z- ?
        "Track" : "2",
7 C$ m3 E- c7 p! q% g% q) H        "Title" : "In Bloom",: ]  u1 N3 g" [
        "Length" : "4:15"
3 A+ e' A9 A3 @  Y# t- N& X     }
9 c/ r7 c) G4 R   ]8 b; B* q( j9 S" h( g
}  p. ]* S" ~4 v8 k
9 u% h  e3 g( O% A) J7 [+ ^
{4 L6 Y/ L7 f! Z6 ^6 d
  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",' A& V* A/ c& y9 }9 i5 V
  "Type": "Book",
5 _' ?% H' p. S  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",0 h' u6 \: J3 V6 z4 h
  "Publisher": "Apress",8 E6 p! T+ c) o7 L9 {) @# W. l
  "Author": " Eelco Plugge",4 r" ~  h+ e" S. |5 Q8 u8 _' z" }
  "Releasedate": "2011.06.09"
9 o! H( G1 k+ q' L) g}8 \+ L* d6 i! q' T1 ^

7 L9 T! G  J' r    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。
5 g8 W) q  [/ d2 Y2 U/ x. G
+ A# {; s, O. V% b6 @5 U    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。; ^: [6 o& M$ S2 t" ?3 B- @9 [
* i9 u8 u7 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。
# b5 g+ c" l0 x- [5 H" l3 G6 e& ?, O& K
    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。9 N5 {; H8 G/ }9 T7 L' N- J. R3 h" ^

' L; U$ b/ s8 W# i    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”。
8 o7 W: q( ], g$ l2 X7 m; P% d2 d
- X/ P3 `' {# r/ g8 w* SChunks
. d. R! |+ R7 X$ D        
8 E4 s. U0 u6 R) z' p6 ]1 y    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。8 E2 x* q7 `1 g" |, |" V
! D0 i- @# F5 }+ A1 ^# T0 d
, m, m6 k1 p" M$ {& J! w
图1-2 chunk的三元组

+ |8 G( ?* H' d+ F: k6 R( {+ ~; |# m. d2 B: J' i* ]1 i
    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。
3 U. u/ \6 l: J  n$ D. K" p: q2 l' a# {( D* X3 `9 h; a! u3 L7 C1 t+ ?
    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。: U& |& M  p; l& P; B3 U8 R

6 Q7 X& l, A* C$ _5 i    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。
8 Q0 N% {8 U+ x- @7 A' D: r5 I, X' ~
    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。
: s3 Y4 J2 i: `( P6 W# i6 N8 x. c: \) I
    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。
2 a* o2 w* O0 w. c8 D" N' p
& T- ]2 v* H( {. V; }: d    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。0 e7 x% [3 S0 V; W
: ], O% ^9 P. ?. O6 e2 z
Replica set. H1 v5 q" v- x1 {; O' f3 l2 N
        
1 b% ^; @. j9 H0 j% M" t    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。' J. L( s; ^& V5 @
  p% o7 w! d' X) R2 X" X
    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。
; L. r5 e+ \' t7 l; ^8 a% C- V# X/ K1 [, r$ l
    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。! ~, i# R! i' \2 e1 h) |  p
' E6 K1 r& j1 A  G+ b1 r3 U
    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。2 b  _* a+ H# k8 {6 G; R

8 [+ g8 p3 C4 _0 T+ n0 _1 |Config Server% L* K; N# m2 k, v
        
' J8 B4 E2 i8 `7 Z# y    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。1 f) s$ i6 r8 J% t3 L8 R7 a. S. w

$ a, O8 s' Z* H. r% M* A    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
, D) m- J) u1 q" e5 w
* I7 x* U7 \7 N# S" }8 @    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。2 C0 a& v! _+ \& \3 ^# `
' U# |2 |) [1 w3 S
    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; I% e' y( {# Z" w' W. ?
1 I3 H- V. O# U% M    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。5 x: u$ N' H" L0 k& L
' K. m9 z/ b; v. B. F9 x8 u
Mongos
& |. T% c/ f6 ?4 Y& D1 s% m# [6 w1 e0 ?% d0 z- K: C
    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。. u9 A) \4 c6 r! e' ]
# n) q; F/ p0 `6 `, A6 t; f: r% J
    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。
$ ?( r; t, [5 y6 t, M; n' {7 Y% g/ H1 K$ G% c0 q
    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。! [, F* w( D* a/ }( W. D& ^
7 }5 h& B! n, b2 F$ w) j1 Y
    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。
, R* ]5 k9 N; X& h" l0 [' z- ^2 ?9 U! |& u# p. ]4 W# p$ e
    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。# H4 Q2 ]6 M4 ]3 j  d

" i) n0 c$ Z+ a( y) _) S. F  y0 U, ]9 H$ N" k# q. ]! k) o. W. z! p! h
Reference,
! X4 j0 M5 }& {9 h  ^8 V. k- n8 z; _' A9 R0 m3 m
[0] Architectural Overview
2 C0 \- Z+ ^8 K" Yhttp://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction4 {5 ]( e3 u7 Z+ q. ?9 W" E

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 0 q* n7 G; i( n& U3 \9 I
, Z3 B# A2 g" ]% _. Y- n) a

! S( c  {7 g# M( n, |4 D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 ( `$ p; [8 F- k& Y/ J
您是和邓侃一起写文章的盛楠么?

9 F/ n% l* C6 b' e& i/ V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 ) e+ U0 `  [  G1 A! [
是我啊。。。这都能被认出来。。。
- l- X/ }& z3 A$ N/ u: Z
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
1 @4 A3 y2 V. k' T6 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~

7 h6 G* S: g' `) ]: H3 k- 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 ' N0 E+ ]- ~9 t4 }  n# 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 ...
    3 ]7 ]8 r9 D$ N0 M7 f
    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 ; E: E& P3 W& Y! C* B
    欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。

    + Z6 M# `. \9 D4 `6 e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。
    - N% ?6 I/ ?) r8 z, @& I8 t
    ) j1 N& e3 c0 _3 n6 _: K& ?

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。. G/ @* |4 G4 v: I- s
    $ g4 Y) o7 U/ _! f+ q+ A* q) {
    中文看得真累,大部分还是英文术语。& j" U$ \! C# Z: v" l

    0 h" p2 S6 c0 U7 E0 x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。, n3 @7 r" y- Y: @% a3 n
    5 X! S( O' R1 t& X6 U6 s& L
    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 " r. V/ ]1 v9 j5 F9 P' |
    我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
    # n7 x9 @1 t7 p  D) z, J/ \5 H
    # u. Q2 T2 H. `2 A ...

    % [; v4 k+ P" k9 ]3 |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
    ( Z: }: R4 j- Y谢谢。  I: M8 z% c* X# G4 ]

    ' D# c8 y" v& n! l- e中文看得真累,大部分还是英文术语。
    9 b. n: q! j: i! \4 y
    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 . e0 D' _* X4 p' A
    是我啊。。。这都能被认出来。。。
    7 l7 N* a' o; T5 R2 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 9 M, h/ G7 \: ?: Z# k& d9 I
    是邓嫂么?
    # D* s% _' B( e+ e! F, y
    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
    * ^8 U) s/ t( P: @1 Y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 ...
    7 k# _, U" Y9 L
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。6 H( l; \0 s" t: G9 O( U

    - W3 j- i4 W. ^4 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。
    - ]9 U+ I1 f9 }! u' j4 c+ Z6 v1 n2 ?3 v) P5 T/ _6 N4 e3 Q9 K
    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 : B2 g) Z' j$ J6 z9 h6 L
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    : q5 l7 _4 n. D1 _- \6 N* H# V
    2 ^  d) i+ w* |1 p: K" 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 ...
    7 Q0 r- p" ]# a. A
    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
    7 F5 g8 E. t! ~9 \$ |现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
    ) o+ w+ b; Q) ?/ K. p' r
    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。1 K$ y5 m1 b( i2 U# x' \+ [  ?4 }
    & g0 G; u5 @. Z. E
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    - \/ ~4 y, M2 @# f0 j! }
    2 z! Y( x! h! @- P9 d; g! L! V
  • 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 4 @, i$ w( x( C3 d5 ^! N0 N
    有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作

    9 e; A6 p9 \: V; H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
    % i) }# `/ h7 e8 p$ ]  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。2 }& U2 v( P  |6 D7 i
    : B8 R) I' n+ R/ i
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

    4 f* j& a; b; J4 G$ S3 T+ ?' _好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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