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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。
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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
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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。
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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
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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
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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
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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。3 V7 F6 S1 o" |8 M: H B
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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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" b) ?- }& |0 q+ `$ s" a9 f6 ^Shard keys6 |) Q3 v! U" N S6 i
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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。
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+ ^* 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,
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{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
},
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"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 }
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}
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% 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"
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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。
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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。
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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
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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。
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4 }! j4 \0 ~6 n* v% w, d3 x图1-2 chunk的三元组
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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。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。
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% 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。
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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。& k# c9 z, R. Y
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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。$ I$ m+ o0 l: N
0 K% M- l s$ M1 IReplica set, T" h @) y; P
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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。3 a$ u( N# Q! L
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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。
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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
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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。
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( 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 }
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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。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 _
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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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( 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 ^
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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。
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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。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。
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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。6 m4 h: ^8 ~9 R" z/ S9 K8 G
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Reference,
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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
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