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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。
$ _" E5 [& ?, W* n$ t3 _& d
  w3 Q: y. ~2 h/ M  \1 q) O" 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?% r# v8 E- R+ J! V
( j# n: {1 a# p! y  Q6 ]: l; F
    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。
4 V$ }& W% E" O3 o( K. I
/ [, B3 ?% c) Q& Z" F
& ^$ \& e( n6 c( Y4 `7 o
: x$ Q: `" a/ j9 M" K
图1-1 MongoDB架构图

+ B+ t" L5 S' v2 v! d/ _6 d* C3 R1 ~
    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)。2 [, f! a* ^, r$ L
; A/ [8 a  K6 z, R! o" Q! Y
Shards+ J, s  y. y5 s9 B9 O
# u5 g6 j$ O: t
    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。
/ m" @$ h& z1 A# T: L( O& z1 \5 X7 e! p% Y$ E3 {3 I
    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)。
7 T% N! e. ^4 e3 |. }. U! y+ K8 ]2 q
    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。; P. {% N/ e% h$ t2 X

9 v: [5 f7 i  c7 |9 t2 S    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。
) G' s6 t" X: O6 i6 _" P
4 L) O3 ]: W3 ~! lShard keys: |: @; O$ L/ J( h- z( c
        
) R) f5 }2 e( u1 `& O! E    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。6 R7 w& R1 U! U  b( f
) D& p4 U4 X' ~  ^$ n! K
    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,
- w0 `3 ^, w) J- ~/ _* D" V' t4 J7 N8 J2 T
{$ @+ f; r) g, {8 d% {
  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",
. @$ C( I" _$ W; V' ?  "Type": "CD",
4 Q- a( A6 z% x9 E  "Author": "Nirvana",1 P; `& }* e8 _, a# x% R. p4 D
  "Title": "Nevermind",
8 b3 R7 H" _" M" `9 E  "Genre": "Grunge",
% k! g$ c6 b0 @   "Releasedate": "1991.09.24",7 |! B  W+ r. L  S( y
   "Tracklist": [
. f. y9 f6 k$ W# i9 M9 J) v     {
4 A5 i9 Z- p7 S& L; Y. X        "Track" : "1",9 i( [) c: o" }* Q1 O" [& }$ o
        "Title" : "Smells like teen spirit",  y3 e% b$ j# a
        "Length" : "5:02"2 i. R& E2 n3 N6 r
     },6 E" n$ c/ O+ Q: @7 ]0 C& U+ w
     {6 C5 p( c) F$ r% Q6 D$ O3 [
        "Track" : "2",
7 V1 N, j3 H& x: v0 O        "Title" : "In Bloom",
% o& n+ P5 X- c5 X  M        "Length" : "4:15"
6 }8 z% ^. r" o, K" Y" U: i     }
4 {* G& j; D! H6 \2 |, W. F7 Y, T   ]& T1 H, E1 r9 y4 |2 w- \
}
3 \& {$ h7 ]' C0 o2 x" v
$ o& }  k6 P, `, H, C. |{
1 Z0 g0 J9 i4 i" y$ ^% n  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",0 R7 e" f. U# r
  "Type": "Book",/ x6 H; P% |! Y  @: e
  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",! A) U8 j# M. W
  "Publisher": "Apress",
+ \6 O) E4 S- }/ C  "Author": " Eelco Plugge",# z) p1 M; y. N# G$ c
  "Releasedate": "2011.06.09"
( r$ y! Q1 a! r5 I}- q5 m  C. o8 h/ J/ C' I, T; B5 C8 v
4 w3 D2 E% v& v; f- L- 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。/ _# ]* l( W9 x3 x9 |

9 _! }1 ~3 O8 E" @$ K" w    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。
) z8 V5 |, b" t) U. y5 {! T' d: A- v; f8 D# q- U. Z, R2 r3 Y
    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。" j- v; ~' C$ G' N  ~! P
8 w4 P$ U  f3 d5 D
    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。
7 T3 j' Y7 a) a( U: D2 d8 C& c! q: J: W9 S
    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 r" S" l; W3 t8 z! a9 N- M- n3 n3 z' X. o: O" z
Chunks2 Q! _- C& v" V* F
        
) ~! X4 H: V1 {7 F7 C/ W+ u    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。
) j: O- e4 Y5 I; g, X2 n
3 k3 H9 N- Q1 W& ]: O" W+ C- e

( Z5 e4 A$ u: I图1-2 chunk的三元组
% E6 e  |: ?8 B0 s+ \2 Q. X/ @

2 }; M( w$ G9 e, L4 G0 _    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。
8 r: O/ P: c' f" O1 |4 J3 x8 \. E' o5 u
    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。
! o' G  @: ]1 H  D  ?5 k( @% I3 O5 ?' Y$ ?' 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。6 L. T- `' J: K- h* r; z7 m
+ x2 Y1 u2 _- H- O
    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。$ ?& ^6 d: H/ _0 I. |
3 g' y5 m' Y- n; C( y* K- Q$ P; l
    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。
+ G( W6 i: w+ P8 I7 O' s# y1 J! Y/ P" N, R) `' R; @; P( Q
    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。
* l3 |$ u) Z$ f" V, i. T& q0 o& f' B
9 k5 v7 L, i- J* EReplica set
4 [" h" V2 d+ X9 l7 b        
1 b% N% q- Q& Q; ?5 t2 s4 }1 E! X    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。
2 X' r; l/ B# X  L
  B( H4 E5 {( ]7 ~    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。- w6 |, i; g' e
- X" A2 m* h, G; a, n) y/ w
    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。
$ ~& V. ]5 Q0 h1 r/ ]4 V8 u- c" m5 e  Z; X' v$ c4 a$ E
    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。
, E  h; F* S1 A  R& G% M1 o2 s
2 H: X- \  k1 X1 g9 V/ G" bConfig Server
/ o9 O3 O/ x) b- x! Z% k        * Y  P; M! C, o4 z
    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。+ r4 c+ H* n* P7 _( C3 H
; `' _. z# ]. h0 _0 l5 Y
    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。8 V+ K. z2 G" s0 q9 h% W

: J: R- w0 c7 S1 i# f! e9 k" B    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。
$ j/ }1 ], g6 f) {* B
1 o. G) o) f4 q9 Z    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。! S% p& J9 E0 g$ d0 `5 u, E: ?
7 ]2 T9 L; I, S: E
    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。
4 K4 E' W+ @2 z2 D+ E) ?1 p& L0 d2 |; ?6 A' \- W: I7 h; }+ P
Mongos
4 x4 m+ o8 u9 H' L9 \1 \/ \2 r7 G9 g6 f- ~' S
    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。, n; \' k, v6 g" |
! l2 a! F' g+ g( s7 G* y1 m- C  O& O
    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。, X6 t3 P! ^# D9 U, l8 [
* E/ K* P& u' U/ `7 R
    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。# |- K' y; v2 ^

7 [- S% ~: [0 _- B9 x, Q    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。8 K2 j% h+ V! l# X
" N. ?( z2 y# d0 {3 E' 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。% E1 b2 |+ ^+ v, K. j
# J# h* }- Y$ {. c! t( P

( b  h# c' X/ y" ]/ PReference,
+ }& a7 _/ j; z! b% T, G6 ], U) V! c2 y/ H
[0] Architectural Overview/ p7 a) r9 _& d8 F+ }
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction5 x& |- V8 u5 C: O

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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
: n$ d, I. h( a# O: P4 [9 [7 @: |, }5 i) ?+ M- u! m

* F6 Y, q$ E+ A6 U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
& D" d8 E( l& u5 U. u# W5 ~6 `6 `您是和邓侃一起写文章的盛楠么?

" Q4 o4 \: {# r/ l1 }& ]& ?  X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 4 q/ @  J* A2 s& g
是我啊。。。这都能被认出来。。。
9 }/ n3 j1 s% ^2 |
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
. N! S/ w/ F: ^  P, N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~

4 q7 P9 F& Z) o$ `) e( E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 . O9 `) s* `: N2 w) {
    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 ...

    # w. ~7 H# `$ f; @; k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 . C, e1 V' X3 c+ `1 r7 q! K
    欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
    % m1 z4 Z- V+ ~! Q6 q( c
    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。0 t$ T, w, r- W& `

    5 k- K4 I6 _( i! w; x

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。: S0 H* m6 E6 ~6 J
    ! c+ H$ E; }( ]* N/ H: z7 J# C
    中文看得真累,大部分还是英文术语。3 O1 O4 b2 J* _& y  ?9 r- X

    # Z- O2 T! Q2 n& f3 H- g, @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。- y' W& f7 t( W

    ' R% z; F; e" j5 C% V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 # ~0 x6 C+ O% A' d
    我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
    7 o0 ~2 O% f( Y. m5 \/ y# o+ m* E
    ...
    6 A0 x1 m7 E  j' ]; d
    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
    4 j4 d  R5 r' B9 d! {( K8 _谢谢。
      C  M0 L  t$ N- W8 q* F# S1 ^  z- w! x
    中文看得真累,大部分还是英文术语。

    + s( {8 W6 T9 H% ^. E) }* M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 ) |( T. J! r" D0 t: q* J% ~
    是我啊。。。这都能被认出来。。。

    , m  Z7 A0 A5 V- Y8 r- e" r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 ( t- v. i# c' e" h; x7 _+ B% `
    是邓嫂么?
    6 H6 A8 Q; I5 q& R! m
    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 K- E8 I9 V: U7 ?; ]+ I" Z
    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 G, I+ Z, ~$ R3 l8 }/ x太好了,期待中,希望都带上英文reference。8 q* z7 U2 h: u/ K/ p, x8 L/ X8 _" o

    $ v# _& ]/ z4 `2 `# K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。
    4 [8 I" z6 ?! V! Z  ?( L( u8 s# I0 Q  X% w0 n# h
    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 3 o- `3 ]8 p  e" @3 j/ G, \
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。+ A( F1 n+ L6 z7 n9 s+ ?

    . P- U, p# T- e0 P  u现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...

    8 ?; e( }) n! J' T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
    % Y3 s% N( G6 ~现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
    ! B# e' v+ W' g  c
    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。' m7 B2 O8 m( c. }8 v

    . M: n  c: Q' B3 k1 y: L4 h9 D% qhttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL9 p, g/ q" q6 X4 O# I. ?/ \

    2 S" N9 o: }2 V- @; p
  • 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 i4 ^# E0 ~8 F5 J' H1 I有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作

    1 n5 @$ R, ^7 {4 W8 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 5 A7 z% ^7 i5 m: G
    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。
    . S5 Y% s' ~! H' I! }* J2 o7 J" v2 C2 @. D% m% [( ?" T
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

    * P7 s# _& q9 d3 ]. ]; ]. \2 W3 c好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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