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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?8 I! K5 Y& K( ?, P: [) ?- f
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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。" ?; G& j* S3 j& H% r7 j
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图1-1 MongoDB架构图 8 ?( M' C1 `" {2 |6 x
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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)。
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Shards
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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。8 _' E# h' k# s9 q! [& n, o
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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)。 `) N9 }* `0 o" X" J
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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。% O5 I* v# S& t9 Q! y8 Y; U! `6 x3 A }
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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。 _( {9 K1 Z9 t3 o9 P! S( Q
. t6 q! b% x3 v; c& k/ {Shard keys
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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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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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"ISBN": "987-30-3652-5130-82",
8 e! |' h1 J: K" p; e- D" z "Type": "CD",# g g& G, G$ W7 o3 O
"Author": "Nirvana",) P* K7 ~ m) w3 r( P5 y
"Title": "Nevermind",* U4 [( W! X) H& M5 t2 a
"Genre": "Grunge",
) C l9 v }, a' U4 s "Releasedate": "1991.09.24",
, P2 ~ V3 _7 h "Tracklist": [# U1 ?0 ]% @5 {& _; F% A9 Q, x
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) v1 G: K, Z8 s "Track" : "1",* V6 M$ N/ P( ~3 X) Y
"Title" : "Smells like teen spirit",. I9 U3 C4 }" o' `) K
"Length" : "5:02"
) K0 @ x! u9 I3 ~. s },
g6 ~' @* Z% s# k {
( o+ W8 h7 v5 ]0 }1 P "Track" : "2",
- o7 g, g* H: c7 u$ U "Title" : "In Bloom",5 x2 e4 K& c0 l, C4 q
"Length" : "4:15"
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1 W" M$ g. Z: j# w3 g! Y. x
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"ISBN": "987-1-4302-3051-9", \9 n: }) A U# g3 X- h! F* u
"Type": "Book",6 o( E- q6 Y6 r9 `* C* w, S6 ^, l
"Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",
7 T! f0 X- `/ K* b. R "Publisher": "Apress",
( i1 M! D. @, M0 r "Author": " Eelco Plugge",) X: J8 l" x6 C7 e5 h
"Releasedate": "2011.06.09"
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/ g F% ~) I& B" r) S! b 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。
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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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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。! n0 ?6 y: q- k* W, e8 s2 }5 Q% W
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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 f! r( J n7 T( s$ d
. v! a9 w' d( g7 v) F2 y% L5 _' k 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”。1 i9 H( `8 S" K3 B
/ D5 @- y* s7 E) D' Y/ l [Chunks
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1 v- I3 d5 G! {+ m6 g! ~# H 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。1 y2 Z Q2 x% `
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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。
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6 O8 b# e) j7 s' _( N# g5 U4 i" \ 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。, l2 q5 m! Y5 F- r6 a
& Q7 o a n# z# d0 P c/ H: G 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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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。" P0 ]8 \+ U& R# p2 s$ @0 ?
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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。# D7 d2 B6 q$ y
/ G; I$ u9 s; ^5 Y. b5 u 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。) E" M: ^) Z* L0 I7 r
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Replica set
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5 M; j. F p4 r( y7 V 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。8 D w- r( [; {, `8 I9 I+ M0 ^, o
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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。7 r# V/ J0 ]8 _+ a+ V
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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。! H; m5 {2 Y* H4 M( Z2 d
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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。5 L+ D% j. S" E; Q0 N+ f
* V4 V7 D2 c: s9 x: P+ o% OConfig Server0 g& E1 i# K5 }* W
- @- g8 R4 u; e 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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每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。, O6 p* u1 R6 X H; v, H
" a% t0 L* J/ X/ |5 W/ @9 z$ w2 I 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。
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# ?+ U! T6 `* k9 _" `( P, G% K 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。
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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。) M7 @$ k+ P1 D7 e" x2 t* U
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Mongos4 P0 ^& v8 Z, z- h- `
4 x9 P* v& k j% F* g- E 用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
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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。* w2 U: [4 `0 m4 j$ E
% f R$ D5 M: h) ` 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。
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8 D+ K3 O* l% TReference,. Z4 M) o% e2 F5 Q$ A4 k* ]
8 p: |3 C) `. T) h4 j/ A[0] Architectural Overview
0 a# @! F9 O# x- r4 s+ Jhttp://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction, R) a' P1 Y* V/ J$ ^- g* ^
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