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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。
8 P# i. W( J: R& t, X( |- U5 c& w! u0 e% _& |0 s$ y
    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?) b% Z+ q% X7 \+ v

6 M/ K- B+ o# f0 e    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。; i& }1 }* c6 [/ i

, ]/ {; P0 W4 S3 ~! _. l  x5 s
  `$ m5 X3 l/ e" v0 B* @
# s% L+ r( |$ w, N, ^
图1-1 MongoDB架构图

( T9 Y4 Q% ^3 f- @6 [0 S3 ]- T& F* I- b
    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)。
8 c6 y7 i, L$ x
" W% A7 g2 M+ S7 m- B; y( Y6 zShards) r: q% H! _7 j+ @( N, Z4 K
8 Y2 ~( j% L$ G, p# t" |7 i
    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。
+ F" }/ n1 k4 O% ~8 o
$ I1 j) l4 ]$ |, J1 G* g3 G! b    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)。: p0 ?9 W- t& ]0 \. q) ^5 J

  r7 r  [# R* V    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。
0 K$ p" `* b# M; L, l+ ?( J
9 N$ H# R. c$ R6 q  p' n0 O; v7 n; _    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。: W. c8 g4 j6 u! O' z7 p
, ~$ t: p7 K, `8 d6 P( W  G/ _
Shard keys
  ^: w; D# v( x- u* n        
, l1 K1 P5 U  r5 M" [, K0 R    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。
! W) h* u$ B7 \8 s% [8 Y9 C+ z% n7 f
0 r7 }; J4 l1 A" 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,2 _  d, ?, `$ ^) ^

6 d1 U  B- e' i; h# v% R" A1 i; y{
' p. `* c0 Y$ S: X$ K" j5 |1 c  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",: h. C6 Q; ^( L' X+ `
  "Type": "CD",. B/ P% [' Y4 {+ M' I5 a1 B
  "Author": "Nirvana",
' s' K* s9 P" T  "Title": "Nevermind",
* b. z# h% I& \1 \  "Genre": "Grunge",
" t. C0 V5 G1 f3 J* w+ b   "Releasedate": "1991.09.24",* l0 a7 d) {3 f  S6 Z. {" E; f
   "Tracklist": [
) c; E# Y) b( Y6 ~9 @- v     {7 l. [$ J% E% g3 B
        "Track" : "1",
- ~! t+ q5 d3 o& _8 H        "Title" : "Smells like teen spirit",
: x5 I- G) D  o6 l/ [        "Length" : "5:02"6 a! v7 f1 t- D; J
     },
- D, h. i  O9 p+ f; @. y6 w/ m     {! R) q# M, B% U  n' x& r0 L5 ~
        "Track" : "2",
& t* E( N- g% d) @6 K! ?8 Z        "Title" : "In Bloom"," p' E7 Q7 y1 h7 N2 ^2 _
        "Length" : "4:15"4 x7 P" B9 L4 T2 u0 D
     }; n9 [( R# u8 j  w4 p
   ]+ F% @& A& T; A( S7 T2 r
}
* C, c5 {4 [. J; D! R2 I3 `7 f' n) E9 X+ R% K( \7 z3 K' A% J
{6 K$ [+ \( g( n9 c4 L; ~7 F/ E6 C
  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",
9 _6 {6 m$ H' I* D- c$ e* H4 b  "Type": "Book",! b: V& U. O  b$ f, `2 V, r0 g2 q
  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",5 P( ?; T. {* \2 K
  "Publisher": "Apress",; l' N/ k6 \- G/ }' ?
  "Author": " Eelco Plugge",7 V. \+ F# z1 ~6 m8 B! G8 i8 S" p
  "Releasedate": "2011.06.09"$ Q& Y* R' ?" M. G
}
. X1 z' V- I8 v& V6 W( L0 {8 B' n
+ E7 r, X- A/ B1 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。
6 K6 r& r3 K0 p- `# Q& k  g) k
  G+ C. K  R3 I+ G; u0 [% F* z; C    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 U3 k8 D' S: o) m. v$ }3 D# f' ^
: e; y  p  s7 Z. H
    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 {& }3 `1 F0 X- e4 k. H; A- f2 E# H3 A" M) N  i: M8 I3 v
    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。, x4 s* e9 R9 J5 u
6 M) s( Y1 \6 J/ N
    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”。& D# j6 w( x* A. t' n( c# e, C& t
: L" X5 C* |* B& k1 V
Chunks
0 O( L4 y! i. g& @# m        2 A5 f& J! z+ Y
    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。* O2 Q. x! B% A9 T# y; }, E6 @5 x

0 A9 x! [/ b' `4 Q

7 ?* x6 z; w  o! D图1-2 chunk的三元组
9 E( x- a7 w9 R$ \& m3 A$ ~
# H. a: |- j% w1 V7 P* X5 r
    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。
9 @1 \* w0 x7 u$ \, V0 M- a: u% [7 F
    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。( ~* T% x) r8 J. u4 A1 f
/ P" _# w& U$ }; B: H7 g0 K3 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。, D& f7 B' ^0 N/ I! h+ L( c* Q

( w: i' c% j( T/ F  G( p* Q% b    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。" I! K# v( }& K6 G1 W' j" D0 t  @; f

' O, q0 T, I: n7 G    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。
" M2 W& p/ }2 f- X2 s$ ?2 w
% ^. y" h6 l+ D) d7 T; T    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。* ]1 Q" \% \7 D7 D+ k
1 b, V" a: i& o% y! m( |  l. I
Replica set! O6 }3 |: Q4 a
        $ _3 I1 B2 f% T# Q# O3 ~5 h2 s) E
    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。: B, @- q# f9 T& T
! c# h  _% Z) D! W" J+ K
    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。
3 p0 T4 D# H* o- v8 L" J
- Y& f* r4 [  t1 I) b5 X    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。% `% c1 K! d2 X; l1 N+ G. m
  }+ u, z) w: D
    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。  h( a5 e2 K. @, C! G2 D

# ]9 R% `# O5 X) @$ OConfig Server
7 d2 J# W! a  z! U1 A        
2 ^  v9 k* s$ e  T    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。
+ N8 {9 Y0 i8 \4 ?/ t2 i' x/ {- x' ~- J/ i. [% C6 R
    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。* R% q3 Y$ {& Z9 j2 j% Z% o6 Z

) L$ S4 K0 r! Z" S  C4 Q+ X4 Y2 C    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。' Y) ~0 Z! e$ x5 X- d

! M9 ^9 I- e0 H2 R2 F6 J: e4 x/ R    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。  g6 Y/ ^: a$ O6 _. A7 L

! W$ l" ^+ W; ~$ s9 Y    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。. ~8 g# q; d# Z
; T  L9 a  f( r: J% o# g
Mongos4 p: [0 }- t3 }6 J0 i0 _! _" @
3 r9 f" T8 x9 l6 q& O& E
    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
# y- k" H4 [4 M- k7 E
4 ~5 [( C  b& d0 b. W, {, b2 F    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。
$ l$ B6 `: ~/ f- @0 M; |, j- v6 o( J
! l! s, X! k9 f  B    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。. q9 o" |1 |$ n- K' n
7 Q* n. w$ {9 k  s' Q9 }
    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。: R$ t9 U+ b) m% T

4 u  r6 A( C" c# N) X    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。
9 u( r7 E! m0 H
9 e- X6 y7 u- @' ?8 Z4 s- V1 {: c; |9 U. D) k( f- G4 U" j
Reference,* X6 Y5 v1 ~* P7 Q6 O9 F+ G
1 k& t3 C* }0 U: ~2 C% q
[0] Architectural Overview" T8 U( s" x0 r
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
9 X3 V: u8 C+ L/ w

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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
9 c' s9 O$ ?& m) Y7 z
0 u+ D$ G: Q" }7 R9 }8 [: F" r1 s/ V2 Z2 f
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
7 Q3 G$ h2 Z/ {* Q5 K6 ?您是和邓侃一起写文章的盛楠么?
- o3 @, J7 n8 ]' Q7 }" K' l
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 * |% w2 M! w8 N2 Z
是我啊。。。这都能被认出来。。。

+ ~& g7 R& s* k: H; r2 \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
5 u2 T0 \$ x  I/ E/ B, u& W- A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~
1 U2 z5 I) u( }9 F/ t9 z5 O
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
    # k' {- |% X% D; ?1 q0 X* `, v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 ...
    8 C; l- A! I# P6 X8 S
    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 5 h8 Y7 u1 L* d/ u% R( g' D9 D
    欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
    + n; V% A3 [# g2 M: \! e! X
    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。
    4 a1 ?5 L9 C9 M& F1 }/ V6 D5 Q5 K+ d$ B* u3 J1 s

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。
    ) c9 \! F9 ^! |; s2 v! x
    ( Q8 J" D; J# x3 C# _中文看得真累,大部分还是英文术语。
    7 u: x: Z& M5 o& \
      k2 D3 W- q, [' S1 ?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。! L! {' }1 n, ~3 ]8 A! i% A: r

      D0 _6 J) Z# W' \. L% E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 ; S- R) S- F/ q0 {
    我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
    4 e1 i& z4 f  L2 N+ |2 s* f. h, H$ u1 W: k- |$ N7 K. P/ l  n
    ...

    ( u' v+ R7 [1 d9 a; t' ?: \* t, g+ CmongoDB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
    , V8 w% `) _1 e# }4 ~6 c谢谢。
    & F. E4 z  [& K) n: n' P' [& g$ L6 }3 a. c  B) Q
    中文看得真累,大部分还是英文术语。

    ( S1 O8 C) G" A! y2 X, I# d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 0 |5 g; C* A% E) w
    是我啊。。。这都能被认出来。。。
    " p. u" s8 a* V
    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
    ! e) s" c- C, ]0 D: j& p; _是邓嫂么?

    $ {; A( \* e/ n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
    1 W/ q  k+ ?5 m7 p: I1 S% j# E: 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 ...

    * s1 r* Z. D& \6 @# x: t8 f太好了,期待中,希望都带上英文reference。; o( c- _3 \  ?

    7 j/ d% ^7 J" ?& l( B0 c3 U- q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。
    % V4 s# ]; e  `
    " q* t! W& ~' r! T; t2 phttp://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 6 Y& l: C1 c+ N( b9 \4 U( g$ s
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。/ [& s* m; h6 @. ~) J
    ( S1 {# A. c" ?/ X& l' N/ n. o8 q
    现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...

    / p. V. t. f- Z9 C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 1 t% M; g& M  c& X
    现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
    : L7 x0 Q4 }) G8 q
    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。2 d4 f8 P2 j9 m1 J
    5 G9 S& s+ ~# Q; F$ J+ y5 q
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL: Z, P- m% s3 ]- }" E8 T
    ; B; \- ~5 z* f
  • 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
    / X% j' k" J# w6 w7 U' E* J; b有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作
    % s) B: B6 r7 S+ \
    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
    2 s4 q9 c* {9 A8 _/ k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) `5 K$ F- u" S- y8 K& x9 c, w9 {% }0 m* z' x; I( U
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

    ) ]5 i# h" t% H9 C. M3 v5 g好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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