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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。
( Y8 y; o3 Z/ V+ [; g' G) g/ N4 s* g: s& @. 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?
: b2 q% \2 C4 S) G  W5 {- l1 g) x" I1 R% ^' ?8 N% p  A, 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。0 J/ ~0 {, j* ^  F0 j
) n8 D; d5 z* f. `1 V
7 j! j. w6 }" l1 J! H: ~

2 e! T7 t$ w' y$ w! Z1 j图1-1 MongoDB架构图

% m4 k3 y- J$ H  X( ?3 {
* T. X  {, y- N4 N9 q4 O    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)。7 W; @! O* w  X

" J2 J. I* w' S' N8 P9 t2 YShards
  K/ A- k  X( J* y) c  E7 `6 N* H' n! `* g+ k& d2 ?
    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。
+ ]7 y' K. F) Q
0 Y# h( Q! X3 d( s3 j$ x/ |, P8 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)。. l$ m7 ~8 z$ ~: @
7 p: D* \) ?0 K; S; ?. S
    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。7 b$ \; c+ a! v9 ?( o6 ^$ Q

4 i8 r  l( \. B$ Y! a. _# ]3 W" D    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。
3 P' C9 B" \" b" ]1 D6 W+ q5 F' E3 D$ \
Shard keys
' ?8 d, z7 o) J        ) G/ c1 M) S: Q& O' u0 [
    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。
% l, u( o9 a# E( P8 G- F  P" A
1 }. B  b6 R& h; h+ B  n    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,
7 G9 H5 _& I- Y" v3 M8 n) B! g
0 l4 O; L. g$ J{
* v. Y0 |+ t2 y1 Q& r3 I6 i$ ]8 V  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",) w+ s: i1 b$ z
  "Type": "CD",% O; `% _& S3 P! p1 p
  "Author": "Nirvana",. {% P& o6 u( ?5 Y1 j9 D+ ^. ~& e
  "Title": "Nevermind",% j# _$ W9 G2 V) N7 _7 W* }
  "Genre": "Grunge",
: t0 i- ~- P' T5 m- }   "Releasedate": "1991.09.24",
6 `9 t" s% t& U  |+ R, _1 p0 V   "Tracklist": [
* s: p/ d  E5 b0 l6 Z& F     {3 ~1 K' `7 ^7 q8 N7 B5 L
        "Track" : "1",
( [& d, U$ b4 ^, _        "Title" : "Smells like teen spirit",% T7 L) {, d( A/ \
        "Length" : "5:02"0 F* `& L5 K1 O  M8 D( J0 q5 u* E
     },
: ^' {! v, B# u) _: C- }     {
/ K! z" X9 f1 {. o        "Track" : "2",3 W1 B' j8 [. |9 T
        "Title" : "In Bloom",. T$ _+ `, i3 p  \5 N
        "Length" : "4:15"
3 P. A7 j8 M3 q, c9 ]& I6 ?     }- a' n6 N' j4 S6 S3 w) p( t
   ]
2 J' I3 S9 `  a" R4 }}
$ }# Y4 N+ l, k* g
6 q! ~" T* b) ~. w  s' A{; B4 k/ X4 Q) p
  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",! f# b$ l$ M5 _/ q
  "Type": "Book",5 E1 Y1 e3 T3 f; G1 y, F
  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",% F4 ?; ?! T1 Y5 K
  "Publisher": "Apress",
( V" r" S. D" Y# n; Z; z" P  "Author": " Eelco Plugge",  a0 H$ \9 ]) z, c' F
  "Releasedate": "2011.06.09"9 X; M; e7 y5 q# Y& q8 `. \+ k5 A
}
9 W: @3 t6 T- B) b: p8 E3 {% d
2 A3 m9 T# @- X    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。
7 i2 O5 Z- M4 H# y' K+ N: x
8 Y, V7 n% q9 O1 s: y! w- A    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。
9 f7 n3 {- a- U2 L+ d8 B9 W' ?9 H7 n1 A- x; S" c
    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。
% {9 G  [& C9 W' Z9 A% c$ w% e: ~! @  g
  P. P9 i3 r9 t' S6 T    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。
  @' `6 b5 |0 y$ V! k9 `( o& e; Q. n& \. C# s& n& X9 t6 n- 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”。0 a  Q. \: J- s( s9 r+ W

$ l& s9 t1 N! F; N  hChunks
7 p6 v: \8 p/ P. _, A5 G3 g        9 S  z: q5 X/ H* E! k0 G
    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。, b% z; y, x# J; s$ d
' G2 s. D0 W* T$ M$ n
- r! b3 M! e7 N: ^
图1-2 chunk的三元组

0 s! y" k: M/ g2 Y7 Q- u6 H/ @4 _* [4 T. ~  t/ 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。
: [. ^% H9 K% e+ H( _3 r9 t1 P- B/ h' n
    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。
! l8 B1 G: [' l. E
& }; C5 ]8 K# I4 c& P    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。
$ t5 h: V& q% c: I2 s$ O2 ^1 X1 C( _2 y; ]/ B9 p2 f
    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。
/ _( x( p- S/ [$ t* k# m4 g+ i; w8 R) ?+ u1 W
    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。: ?, |6 Y+ n, q7 _- C

9 D7 n3 c0 S" ?    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。
2 P8 x0 f5 ]% E5 ^. s# j4 k( `' x3 I! H; ~5 s8 R
Replica set& O9 x( `7 L+ j# B8 d6 s3 Y/ x% E
        ! E3 g+ E! X" [, X$ u6 s% D& K/ Z
    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。; x, R; n/ W& j: O9 N0 _
0 M/ T! \" U, r! 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。
, K7 C' F! [* d7 m" r: k5 D, A/ |
    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 g- ?; r2 |# P  w3 b
8 q- }4 p" {9 N. U/ k9 E; M: F# K    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。9 i% h& U  A4 b2 d. I- d

1 G7 R  [+ V0 V! J; yConfig Server, c2 q% u$ w/ X% ~+ ?/ D
        
+ g, A* R5 d. }2 Z2 S/ ^    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。2 f4 s- U4 i# W* \6 A
/ B9 h* e1 j" g0 V8 N, Z9 J5 z5 h
    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。; ~, Z  _! d+ [4 E% Z' c2 [$ }) O" c
2 V# E4 Y" K: }, W
    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。, _) l" F5 g5 q9 }5 Y' s8 q. ?
3 y+ ^& [# J' ?7 H% 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。
: X0 s9 s. e) ~
2 `0 k* S9 |/ x2 ?9 f4 J    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。
' U3 I& X& b7 y" j
/ T% ~# `2 e0 G6 ?Mongos- d4 O# Y( K3 N% m3 R* _

6 R, u2 c. i2 m5 b* l1 \* N; \/ X    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
1 R7 o) j, G7 d+ j: o, i' _& s5 f% U, Q# V2 v
    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。
/ T( z- [  V0 R0 v' I6 K* K
* \( {# |. H) F1 I7 A1 k    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。% j* {6 F+ f; X: t& q6 @

( ]+ N. Z7 Q) w- a% _! 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。, J; l# Q$ d( }7 {; Z8 Q# G
" U4 W9 q: g2 a" g3 D3 L
    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。4 Y6 x- f( [* X$ J: Y
) @! y# K: V7 J) m5 O4 |  C! X

0 a, F$ B5 ?8 SReference,) H1 K! r" c5 `
- U' \' O6 n# [3 S- C
[0] Architectural Overview
* v9 K: v! g+ P* ehttp://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
0 [1 L. u) P# o# ?* d+ m, q3 Q

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
9 n3 s7 J' f( {. D+ }# B$ C/ C, i. {( x; i
8 R! V3 B# W" I4 {* l8 n
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 & w  C  R; T3 `$ O, t  T- @! o7 N5 E1 ]
您是和邓侃一起写文章的盛楠么?
  B5 |0 K2 N7 j
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
) p- S# x' p# I- N" k* ]* A; ?) F是我啊。。。这都能被认出来。。。
8 ?8 t! c* B) C; 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 $ }, b! }% ?; @& D+ S% `9 J0 o
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~
2 q/ q6 Y  r* ^/ P2 l$ n2 A5 [
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 1 C/ U0 ?5 ]: ^8 M) m# e" A% }
    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 ...
    9 C. @) j2 O4 `9 W6 X& E) X: p
    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 n3 q# z" I% ^7 x$ T3 `/ u. F欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
    ; e+ f4 z' d- h
    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。/ Y# c* K" Y  g+ C% w6 L
    * r% m: s& S7 P0 K% f; y

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。( W' k$ ]4 g/ L6 s
    # d" X6 ^1 g" W$ A0 I  b" @) T
    中文看得真累,大部分还是英文术语。
    ! x% N' y: B1 [' s: N1 R. b3 v; a5 a$ S' V
    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。
    6 F2 i  C9 {) `
    & [  O+ ~' i7 N6 a% 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
    1 b5 h" |( d/ \5 Z1 a5 R我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
    " h% y7 ~" u; q/ d9 z
    / `  J; D' U8 n) H" X ...

    . r8 ]; n! h! m2 ]' N5 s( nmongoDB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 2 [! t% G  |4 K( S; T3 t
    谢谢。- F) m3 X, `  _6 V

    ' A5 A6 h8 q" B中文看得真累,大部分还是英文术语。
    ! B) y9 y# t$ C: A& O0 G4 l
    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 5 C9 N& G5 ?5 m) [, d
    是我啊。。。这都能被认出来。。。

    $ N3 j) V6 ^$ e! D1 F1 a- s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 ! n* ]0 k1 {) k0 Z# U
    是邓嫂么?

    ) W, W( ^3 ^! c' n4 c& l# Z: J3 d5 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 4 D6 i2 n* P1 A2 P: N' ]
    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 ...
    : o3 J3 F6 y0 H# e* h  y! ?
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。7 _' g( ]+ _( g" D( _" y. l8 P- a3 f! m
    % k. J* p, @( d( x& U4 o& L1 J& Y
    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。1 V% @1 F& b: X& ?  }
    # Z: T0 d8 r& V. `, K4 x
    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 / x2 s& X8 s0 l3 K0 e, V4 k+ r
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。- N. B* y7 ~0 p- D8 m7 c1 j

    . X  f& {. |6 j- ~现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...

    , e1 ?: K& d$ a" t% r0 w6 z7 B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 * c# `8 I3 ~+ `& @# g  w
    现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
    . q5 Q  Y8 J' \
    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。
    6 s0 a! L9 P$ h' N" |  h
    " S8 a/ P- n% N% {3 |$ j1 phttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    " n$ K6 a( ~* A, u
    4 C  v  ]1 g5 p; j" j! s( b4 {
  • 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 1 V, e( F, ~8 n& m, n: I0 S9 r# M' k
    有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作

    % e5 d( t* p# L8 P% h( U5 F* ~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 # o- ]5 R' M. c( h
    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。
    3 D. k. x7 {/ u4 L1 l9 N3 a6 Z! Y9 B% p
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

    5 v5 h/ `- h* b5 f. H( M- W好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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