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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。
. V+ {& x! V& U! s  s( ?% C* x3 ?& V1 Y& A7 X0 a. h+ f
    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?  ?# A: i- N" K/ N
# D6 g% X1 X# L4 b0 D  Q- m
    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。
; d0 f9 ~% H+ b/ w& ^$ D
3 y" T% ]  n! |; y7 g
. ], }$ W1 u, C* }8 p: ^
/ S2 r" L/ H" N) y9 v$ ^
图1-1 MongoDB架构图
( e$ r6 L. s) a

. Y  K: T, \9 W) w: u* s# k  D) m0 H    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)。1 M" P+ _6 \4 ~- h& |( o. j& K
# o- ]/ @% }" j7 t, P- H
Shards9 I5 e, i/ h* X+ ~5 E6 R; \6 a

" d2 Z, d( Q  S; n4 D" {    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。6 b/ [4 {; f) ^' H, e
  L3 m( ~$ _: c" G4 H
    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)。: e$ a; n! D$ v5 Q
: b: C+ ?6 U3 V: Y' |- f
    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。3 V7 F6 S1 o" |8 M: H  B
6 m2 c/ C0 F5 d( L4 r/ A' }3 l  }
    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。
* a/ M7 q. j2 J3 d' O, f/ T, g
" b) ?- }& |0 q+ `$ s" a9 f6 ^Shard keys6 |) Q3 v! U" N  S6 i
        8 i3 H! ]) D1 z1 ~( w
    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。
( g4 t- N4 j) ?- F. l( t& k
+ ^* d- ?4 m/ `( {    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,
* F2 a; x, K) D& y3 g6 ]. G" Y) t. g* p6 x/ v' w1 |8 [" j
{2 j# S+ Y8 p; Y* U( |5 ]
  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",
5 H3 A3 e$ Z- ?( X% [+ |) M  "Type": "CD",0 Z& N6 z/ e$ u9 w" z7 v9 P& [
  "Author": "Nirvana",: T- P9 y. K5 l, T' `' s: c! [* y
  "Title": "Nevermind",
& T' p' V6 S/ Z1 a0 j  "Genre": "Grunge",
: B, a  n( ?$ T: l/ b   "Releasedate": "1991.09.24",+ N: G! r; {# j1 ~  g/ y3 a' |
   "Tracklist": [
" }  ?. v  ^( ~1 j: \     {
$ t" o! h9 Y( x% V        "Track" : "1",3 K1 D5 J; G/ {/ C4 n
        "Title" : "Smells like teen spirit",$ O! B) v! E) ~( o# |7 G& T( }
        "Length" : "5:02"! ]( {4 z+ w: G
     },
* g9 q& k4 x8 G; f     {% O! @3 W# T( m* [, D
        "Track" : "2",
0 {( H" W& r7 k  n) N        "Title" : "In Bloom",
) F( K% L& m. V! v( A# o- S        "Length" : "4:15": ]' F/ G* {8 F  c
     }) u9 `8 L+ r5 l* O& f/ E+ |' F1 }
   ]( s* u) Z  S) \" v0 I
}
( M* A- }; ?& ^8 C' b/ P. A& _
% r$ X: Z7 @/ `- D, {/ m; ]! n{  {# C8 G! I8 w4 {
  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",; Y; d  C3 k& H5 `1 d" D, _# V
  "Type": "Book",; ~3 w  I7 U$ d% `0 k
  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",
5 E, Y; ]& c+ y! g: F% I  "Publisher": "Apress",
: V! W9 {* Y" Y) T  "Author": " Eelco Plugge",/ b  w, W  `( n
  "Releasedate": "2011.06.09"
" W* u2 o+ G# t% |) o}
1 J1 T$ Q6 A; C1 O; X
; H# ]( I4 t/ j6 d7 S0 o/ X" c    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。9 C: W8 r  c+ u+ y5 C8 E. j- r( J3 E

) t% y8 d0 o& `2 s5 X8 i    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。
0 l; t  c* t6 [. H& F
5 q: J1 Z' ~7 V% 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。
/ ]6 G' P4 Q! K: ^* I
8 H9 z8 I+ h% \! J3 `    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。, S9 p- z# r- j3 q

4 J4 j) E) V4 l+ o    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”。% u9 \+ H5 F  j' D3 D. p

+ ~4 i) F4 ]0 _% ?) \/ bChunks
6 y% T/ f" Y" H6 w: \8 z        % L5 r  _. a6 J% I: }# e$ t% 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。
3 N, Q1 Q" W1 _+ q( X5 S& s
# q, F: ]$ S& E/ _: Q2 L

4 }! j4 \0 ~6 n* v% w, d3 x图1-2 chunk的三元组

5 G, T' C$ |' R, C7 z) z7 ?1 }4 ?; W, Y2 m9 n
    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 r: Q' X2 y0 j5 j  V) w& ]

1 ~' H: o0 @7 c) r) n! P( 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。& u( J5 e' K* e- A$ b, G( S9 K

4 ^2 c# o7 @" R+ q3 F, z; \    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。
7 j' d% [1 q  \/ y; D* }: S
% j6 v8 d4 r: W5 Z1 m, }& ~    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。
# t7 w2 \  v( I3 m' Q: H8 D: X! p* a# S7 |0 V
    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。& k# c9 z, R. Y
' b* P) o( {" Z$ P. [+ H
    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。$ I$ m+ o0 l: N

0 K% M- l  s$ M1 IReplica set, T" h  @) y; P
        . v/ j$ W9 T$ D" F
    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。3 a$ u( N# Q! L
1 j& j# Y. \8 F" }' A4 s1 w
    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。
* p( m$ y% n: |  K& y% W0 |& [) 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。% x/ Y2 I$ R" W/ y- T

! P  B+ \; Z6 y7 ~7 ^    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。( }0 Y8 `  g3 z( D$ @

5 Z1 F: w1 z0 M" A* W3 TConfig Server
" ^1 T7 q9 h. e9 O: |3 \        . R$ q8 _: Q1 B0 _" T9 ]
    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。
5 m. s2 e: s- U
( w9 G! R* n, x9 A1 s    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。* A" ?9 F6 Q$ b& D1 ~: n7 }
* J. z$ P  u/ S* f/ 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。2 @7 A/ A, n6 ]3 `% l

: g; Q) u5 o" C, ~1 ^1 n' g7 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。* C5 \, S! ]9 Q% Z6 E8 _
9 |; Z. `( s* n; s" f
    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。
' b! S: d4 x1 n2 F
( q3 b+ R- ^$ _" [5 tMongos9 A& z7 y% U: v0 b& M* r. u1 A

9 A  p0 @' A: `    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。+ S: [. H0 r: i. ~7 ^
4 g" m( K% h, T6 u' |9 f6 T
    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+ G& r( X2 w5 x( c% @: ]8 P# s: W+ K; U  `4 w
    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 }  {" F, G' }( c% S1 k- U

2 Q' B5 Y9 n4 F- d' ]9 J    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。
% K8 H4 G/ t- @8 W/ x, ^0 d5 G1 V. v% _. \/ l4 M
    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。6 m4 h: ^8 ~9 R" z/ S9 K8 G
+ K( G9 Y0 E: i7 F
# m" a$ Y0 ^; |' f( O$ ~
Reference,
7 r, R9 Z* J+ r! v0 H
4 l2 C: X1 s2 J; A4 {8 j[0] Architectural Overview
1 Y5 P, W& I7 C& N" d, whttp://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
  `% k: T1 h2 ]. v' O

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 + I- d+ t5 |7 v2 t

% B5 |+ w$ f$ {" p/ t$ D% k  D, U. a
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 5 j/ s: M! K' s! j# }1 t) {% `
您是和邓侃一起写文章的盛楠么?
- c* U$ j0 O0 A
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
, v' T7 K5 s1 N$ ]& Y, S8 R是我啊。。。这都能被认出来。。。

5 t( z7 S$ A7 V; G' 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 * X/ }4 `% R7 H9 V" v) {: M" H0 U
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~
. @0 ?& F0 L2 s  z
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 |* P" u7 B+ Q0 [/ i/ ]$ @8 b& J2 r
    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 ...
    2 l( p& j: x) ]& G
    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
    0 q# ]7 F6 @6 ~/ t欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
    7 a( L( y( [, ]7 ~9 m
    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。
    ; f0 b" R$ N: U6 S) D: A0 x) L; T# 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。; H) J, m) c+ S  y' s1 \

    # M* u  u7 q; i( ^( \5 b: N中文看得真累,大部分还是英文术语。
    * X; ?1 G+ [  y" q6 s2 x+ E, `) ]5 t: c3 P( I2 m4 |; B( @( ?
    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。
    0 z0 Z& u/ e& E4 j8 a) Q" A& z& j) j5 ?/ t5 p# J( d+ T- `
    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 * E0 [1 h; Y5 \+ C" S
    我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。0 P3 P6 R% Y% u5 M+ d
      B+ @9 Q% ?6 x4 v8 ~) H
    ...
    - W, I# U( T, d( R
    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
    ) q6 G. K+ R1 k+ [/ Z% z谢谢。
    ( \  K' G, }' o3 U/ `" R! [
    ; @9 n; s- n* H' @4 p) p中文看得真累,大部分还是英文术语。

    6 c0 {7 p' a( I9 k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 # J0 A. A9 Y: r6 R4 J
    是我啊。。。这都能被认出来。。。
    & W1 r. Q, l% h
    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
      k0 J3 a9 P9 i8 a; d. D是邓嫂么?
    " k7 y  T5 }+ r) h& K' S  g
    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
    9 p4 F* A) ?7 }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 ...
    1 ^7 |4 c" Y5 Z0 e% y
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。( L4 x& I) g$ D: w% ^
    4 L" T& f/ ?  b
    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。
    6 H' q2 Z4 h" V1 J
    ; \  }9 b! x2 z) whttp://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 , m& _2 h: w6 T5 _7 D+ ?  s
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。- A: r6 r, P% ?) J# B/ k

    + ]; o3 u; b2 U  q7 p! 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 ...
    6 @$ K$ a) A* Y& G6 e! z
    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 # Y# n0 p- A; k9 O
    现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈

    ; h- l2 G6 b$ 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。
    0 q1 e3 H5 O2 e
    . u( Q& W! d- G6 Y5 u: y! Z: a& Z! hhttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    9 g2 O. V7 n( S9 H# h% j
    ) Q# E1 a' g9 q' o( S5 X$ w
  • 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 : k+ D% a' g0 J% R5 x& G
    有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作

    4 p" {4 X3 o4 D9 i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   X6 l+ {9 {, F1 |$ c- I" z7 C7 V# o
    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。
    + a# y2 G5 R) n0 q5 b$ d" R  g
    4 Y! j* y$ h4 @5 `8 ]http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

    ( i& z6 ^3 o* Z8 _5 B$ U好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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