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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。
2 [. Q. `& S0 a
6 G% ^1 m' x0 B: T3 R% [- K    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?+ m+ c. o# O' O" x
+ E% E$ p0 Z1 o: x" {( R# o
    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。
' O1 F2 R" E  w7 |& _* f9 m5 I$ a4 `( g. I0 L9 {% r
0 a) q3 U3 m# v- c

3 R6 n9 J* I2 x7 ]图1-1 MongoDB架构图
% e1 N8 O" e% Q. z) f  }
0 R) J0 V. t7 h& o5 R" f/ t. A' J8 Z
    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)。
! g5 I) S4 ^1 r- N
! P, y; }, B) yShards
5 R7 Q5 L, T- m6 X8 j' n3 x+ ^  t2 j. ?
    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。+ G+ ?5 J! H7 R1 f' [5 W  I- S
; y1 S( I" h) \- S9 v+ c
    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)。1 r4 W" E6 w& L  E. T# M) i

) c: O2 z/ R  C2 d4 |2 N" @0 X    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。1 [/ G1 l  X6 C+ [5 ?
6 n4 O) C- W0 y
    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。, \6 W+ u- U+ @, z
& G+ I9 A3 u, Q1 b) n+ i
Shard keys
  f" ~6 ?; G/ ~( J& T1 V        
9 b% m3 D, c9 B* d4 u# P    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。& E- Q6 y: g$ u7 J& @7 q) s
" l% `# E; p; @2 t; o1 H' E8 x' Q
    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,
$ e( }& Q$ h9 w% u6 D6 }* o, Y' x6 m. |: Z+ e, b
{+ ?" T! k+ P& ]0 j
  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",
/ a, M# N0 Y1 L  "Type": "CD",/ c# e0 O/ J; p+ B* {' |
  "Author": "Nirvana",
  R0 D6 A/ n; Y. \1 ?' g  "Title": "Nevermind",* }: V( P8 s% M/ a7 k2 O# E
  "Genre": "Grunge",( G; x! J( L* C- }1 E. F7 c
   "Releasedate": "1991.09.24",' F3 r( b) f+ r7 b" C
   "Tracklist": [
; X; ]2 o* X4 m5 h# N) F     {2 X# s0 p7 P6 y9 Z
        "Track" : "1",
! I( i2 r1 E1 L2 {* k9 d5 f5 \        "Title" : "Smells like teen spirit",7 @/ A1 @  T3 g* B
        "Length" : "5:02"! v* Q, v" x" c7 Z. a5 i  V
     }," M# b6 e3 R7 o6 b, \' G3 B- m8 z
     {
- j" U6 S" ?7 L        "Track" : "2",
7 B2 ^1 [$ \8 I8 S3 F        "Title" : "In Bloom",! P3 j: ]' y$ h/ P2 ~, M' O
        "Length" : "4:15"! ^2 t" _7 W8 E' h
     }- K3 }/ X; B4 c
   ]
/ u+ n3 O6 z" p; q! q}
4 U" @+ C8 ^4 s' K* D" a# s5 ~7 k% @
{% s9 Q1 r' K( B1 T2 j
  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",3 k3 N. C7 c+ W! M7 ^$ a
  "Type": "Book",0 Z9 k5 f6 v7 `% Q3 S2 @" d
  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",) ?$ X9 s# p4 F, ~2 F4 l
  "Publisher": "Apress",
5 H3 H: {/ b& v; ?) h: u$ o  "Author": " Eelco Plugge",4 ]9 k4 g2 `! Q& y6 H+ ?/ b
  "Releasedate": "2011.06.09"6 c* t9 m2 S2 o& r
}
' e$ o  h, j+ ~2 w% h
2 W! c  G$ M& m5 r% Z: _    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。8 t4 Y" w! j  z& w

% i2 w5 y$ U7 H" @3 U! ~    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。& `5 L) C6 V( ~0 U4 `

% T( s9 p( y( ~1 v3 f' L    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。- P  |' ?* t# w

! @- c: b0 K7 W4 Y    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 }, ?/ e, E" }! ~4 q: W& c# I9 I) _
2 C  p) o8 o6 t3 g  M) r" I& 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”。$ f& B1 P' Q0 m5 B0 n- r- c- E

* C0 K& L/ {5 P  d( E4 ?Chunks: A- ^, Z6 O) M( M
        / m% a6 M2 b+ u4 {
    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。
. G3 x4 v: c% C0 p9 W
8 M( j6 }2 `5 G" ?# K; ]4 n

6 W* n1 T1 w2 O4 g9 ~: H, U图1-2 chunk的三元组

2 o6 n+ I4 H3 ~" K" _3 X; I" ~. I7 o, m9 k
    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。5 I* @: n; a; B7 D/ m

0 Y4 C9 C& U' i6 Y    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。2 h7 k: i; [1 R' V9 r
* F( R* Q8 V, o; |
    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。
& d3 m. v- b3 I
1 W! ?1 o2 }4 u* B- q2 J    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 G" U: W, P/ g( B7 w% f8 y7 J

/ A5 g2 Y) z( p3 ~- X# {: @2 D    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。4 g% |+ k7 I6 I% ^! o9 S

* A" c! d/ Z/ v    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。: u$ ?5 C* U; ?8 O# O
" R: v9 u) {9 l1 D) U" w% {" j2 ^+ f* Z
Replica set, N. k6 r1 f% f+ i. n/ ?
        / M5 m- f# f2 x* `/ v2 {
    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。% H1 v0 L0 j3 ~6 e, m
0 g7 r: R1 D1 A4 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。. I- t2 I+ e: |# O# s0 M( I

" }! m6 n+ g8 d% ]+ \: _# G4 ~+ s* s    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。
6 U, t8 ~5 k0 n+ H+ T* T1 M# C) D/ l9 a0 s4 M+ _3 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 z% N% }! V8 R7 A8 i7 I" p
: q) h) w' ?" y5 \- K7 |
Config Server. C6 v! w, {( V& `3 m
        
% T0 u1 c( O& p5 T0 M6 C8 n' c    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。
% }6 q6 h, L1 {: Z
& d# j5 N7 U7 B9 g, t# Z    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
% @/ I* j4 P! m1 Y5 m# C3 z* u* u9 c5 f# ^; S7 E
    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. b( s! u6 K% B$ s6 z2 p* b" |4 ]
    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。" V0 a& b; J, N, r, R' `9 i
- B; H2 F) r5 \
    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。
$ s3 F, P, f& m/ a" o/ x! F8 ^+ u' U. z( ^4 G6 E
Mongos- T' w1 |0 C5 O2 I" W9 N, [
: N! ~5 S8 P0 b) c; s; r) M9 {) T
    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。4 w. v4 n9 I# x+ [$ }$ n4 |

5 A: u" e& w: ^9 _    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。
; n- x; r) t: h4 ~) R
! ]* \1 Y, E2 y7 ^( A, U    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。
9 ^" o% h* E' m2 }( j
3 ~1 M9 ]: {3 K4 M9 V& T  |+ `    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。! ^' o/ u$ J$ R0 V* R& m8 Y7 x+ _

1 L) r" O% ]+ k6 I  H1 f+ D    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。
' K9 u3 p' Q+ \  d  R2 s" f
2 A+ H" K7 J8 Q' }5 N2 n0 Q8 L: l- c0 r, S
Reference,
6 U8 u5 \* M0 [, H& N3 f9 |
# J# G. n* j, u9 t1 t[0] Architectural Overview
" a* m8 h! {% s* ^http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction* z: U8 j4 x# y: q0 h" T/ K: e

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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
) I; T- t8 J5 D  j( y9 R
! h# H& V' ^; {- v" r$ t7 k0 v% A0 X" F8 q6 v2 t- k5 [' 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
2 ^# K; v# h( U1 C! p; j您是和邓侃一起写文章的盛楠么?

& o0 ?& ]1 x1 B/ V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 $ ~) \# k1 F+ W% k' @
是我啊。。。这都能被认出来。。。

9 A- F4 b9 a% r4 E  C9 z3 |. b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 ! V9 a& y* b; b7 @
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 ?: ^3 ?+ p- C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 8 F; {1 G) I) t; }/ N( P
    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 ...

    . J% u5 s& h2 h) [2 w# Q0 A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 " F8 ?9 h: P/ I; T! d
    欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
    & l, E# T/ d1 N, b# {9 {# l2 T1 _
    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。
    + h( Q( }7 f0 K5 n' q
    # {* i( }# e. m$ I- x% C: w

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。. c' y$ X6 i0 Z1 l" r; P0 X

    2 }5 d$ s  j( Q( l# a中文看得真累,大部分还是英文术语。: ~. ?( ^+ T0 T) ^( @- s/ e2 g

    - ]7 Y! u. K  S6 ^. T3 I. A& ~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。
    3 B0 A* M* s. a" R; z1 T4 A  Q
      i8 i* R* w' T6 a- k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 ' }2 E) O! r1 I) o8 g1 ^+ C$ ~
    我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
    8 C# v4 z9 G- Q. m
    9 T/ M% r8 r$ p# S" Z% u: ^! n ...

    : C  S/ h/ O; v. vmongoDB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
    ; r' Y4 Z% [# J: _- H! o9 |谢谢。
    9 W$ ^  t/ Y+ ~+ E0 \& c4 E: g6 p  ], ]& P
    中文看得真累,大部分还是英文术语。
    $ }8 s+ S6 V$ J! X" Q7 Q- w
    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 8 O/ o9 s: m! M- g
    是我啊。。。这都能被认出来。。。

    4 ^9 w+ R: j/ e$ O' ]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
    : ~9 I5 }7 e3 R/ O3 G/ k2 W6 I是邓嫂么?
    5 v, l! N: F' ^: F# A. ~
    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
    , a5 [) R! B; y3 j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 ...
      V" c) V3 o4 g. b  M/ P! A% F
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    ! P# V; Y9 @  h2 H$ M, O0 X6 K: Y2 G0 O5 H  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 b$ b! _) u9 j3 X+ R- N% g

    + u5 Q  U) l9 q2 y; B' s0 W8 mhttp://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 " w! z! a# V' A7 a, Z8 r# @3 x
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。) \5 q1 q. ^+ a5 C
    ' P+ q) k# |& |" ?$ ?! r1 x
    现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...
    + f0 ^* I8 d/ U
    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
    # x! J: d' o8 F4 m* S8 r现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈

    5 W7 g; M1 g' n; l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。
    4 o7 K0 O3 A8 h& X' M: ?! r* ^& [! t1 W/ L2 L
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    9 D0 h9 c( s: _6 J, m
    " r4 [2 i( @% Z+ F' b
  • 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
    ; r% r$ I/ W3 }/ d  s% S有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作
    1 x) M( I0 r6 X0 D
    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 9 H/ f$ g- }* u. @5 ^, D8 E. U
    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。! \" ~4 Y+ r% ]" d( k' h% `& y- f
    1 F  b5 T/ N, L: k
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

    / U( [- X! {; c# a4 Q好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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