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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 c9 t" W( X" b3 {! p: t1 }4 m8 q# }) L7 T, ^" `6 \
    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
! C+ |$ ?- i- b  y
    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
  {6 H+ L; z. l

9 h  V! |5 _$ E: |" n0 y$ ]* q* Q3 \
图1-1 MongoDB架构图
8 ?( M' C1 `" {2 |6 x
0 b1 f; a/ I* D9 o8 S+ 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)。
. t" k4 K1 X& a3 B- E  j5 Z/ \: l5 L
Shards
* E" a* G5 n$ j1 X8 z/ t, N. M: g8 k& D  M+ ~% F" ^
    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
, H8 U! U" B4 J2 M3 e
    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
1 `* ^) A5 r. F2 i* X( F' B
    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  }
5 a) p# i! M- O
    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
+ X8 Z. ]! D  G0 t* f8 A2 Z        " o9 r) k# p9 v' t9 a2 C9 i
    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。
) {% h4 `# g( ~$ Z/ W8 C5 w: U% e, @! x+ a: \
    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,
- m/ z7 z) f$ b! P( x! n' I
: \: P; \8 Q& C  \) n% i{7 X" F2 ~: D( T+ r( p* r
  "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
     {
) 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"
2 |& e' Z) o. C* a! [     }
# G; L# C  c8 [9 |* D# }& O* s   ]
+ L# `1 t, }+ G1 j2 A4 m& D! m}% W- H7 u' S( u% T: p, }# M  O/ I
1 W" M$ g. Z: j# w3 g! Y. x
{6 a! j5 R4 E, p& i; v8 t
  "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"
1 {* _( Z- V1 ?0 p}+ K. q+ Y) _7 D: g0 x. `4 Q

/ 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。
: ^, m( q1 }9 I0 D1 a! ]" S4 n& ^( N0 U) T4 H' t4 Q% s* z
    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。
2 a/ \% R, O& S/ y+ s& B# f" w5 l* R9 Y, i7 r2 V$ ~
    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
+ D, A, |+ Z* c) b% }
    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
3 {/ O- ~, n, {1 C+ E: d& h' j1 ]) [        
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% `
3 F$ K& S6 M. T( H. r
) {1 k* J* k4 t
图1-2 chunk的三元组

* S0 F- w* {; N# d- D, E2 O# |4 U3 x3 S+ 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。
7 D) O- w( d- n4 M
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。
. s' L! l) q8 t; i( k3 W2 I9 a5 Y
    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 ?
2 ]4 I! Z/ A1 R+ m" t) J1 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。# 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
* [+ U" i" s7 I+ d; t
Replica set
6 J6 s* I) ]& b" C( ?" e* c7 [" c        
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
- F( y. p; n6 g
    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
/ Q0 B1 h& k, C& T* O$ |
    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
  [8 Y1 d* h, b3 ^
    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。
( o# R+ a( N0 X6 ~( w) [+ k; S" J8 `, f$ `
    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。
! I, ?. t+ v' x+ K$ I* {6 m
# ?+ 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。
7 T5 x$ S+ U/ }( I" `# `& h% k( @
    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
9 E( p0 p# |' k
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。
* i* X' p9 j2 {' r8 s5 e2 b( v4 D3 v! J: P7 L5 b
    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。
: a0 w9 [/ c( j7 p$ N0 [# v* I: i4 {- D/ d% F5 J8 D9 _" \" d. V
    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。
/ P: D9 j7 q" d7 U6 q+ g7 x& s- Y$ ^! E# b$ I- [' G- y  U- j  ?8 \
    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 X8 X- Z% a& k
6 }8 K7 t* b9 [9 K+ `) g
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* ^

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 . t. e9 g4 P' k

: B1 |6 S1 y; N4 b6 @6 l! a5 C; E( S
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 4 e: k+ P3 @6 i! d* e5 m
您是和邓侃一起写文章的盛楠么?
" Q4 C7 y8 A5 I& S, D0 B  m
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( G* b0 J/ y+ S! I
是我啊。。。这都能被认出来。。。

' {; u+ T6 a3 {7 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 - @. E( x- @# g$ O/ [0 w
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~
, s" \+ J8 g3 T5 ~- t/ ?& d
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 , s: T) ]' i$ E- h' o8 u
    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 ...
    1 w3 |3 M" f2 ]) V
    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 4 m! E4 k: k8 w. z! Y, Z
    欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
    : q) H, I+ z7 P
    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。
    . P6 Y, w. k% P+ f7 l1 _
    1 S& O1 E/ }6 W- x; ?6 N- M$ n

    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: j$ C; G' O& b+ e0 x, X9 F
    . q+ U* }3 Q9 t9 _' M( |中文看得真累,大部分还是英文术语。' ?+ h" ]8 {9 O2 R( k& ^/ R
    1 D1 {. z. {- ~4 ^+ f
    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。
    : }2 V- M* W$ V: `0 E; p/ G+ R6 ?1 ^6 a
    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
    / ?! a9 v. t0 j6 K. x我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
    : k# o1 e4 S9 W: L9 H* y
    . z) W. ]+ q" ]1 W) x ...
    - {1 B' b$ d" Y- y3 R
    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 2 T; t+ l' C* O" K3 \' a6 n' Q
    谢谢。
    0 h, q$ A' _! ?' [* W9 g& p6 D$ @- f# f
    中文看得真累,大部分还是英文术语。

    9 F: Q% Y9 m+ q+ Q3 e0 r8 ~. k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 % M6 p% P; }! ~' C& ~6 f( M  a3 t
    是我啊。。。这都能被认出来。。。
    2 P7 A7 @' Y4 c  l
    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   _/ O$ o& n& R1 t
    是邓嫂么?

    * y1 f9 g! b6 [, z. G+ ~1 R5 P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
    9 M" E" D; o  ^. 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 ...

      N) F# g2 @+ \) W; R0 F太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    ) K% a% @/ D# O# B* h: B! h+ e, y' r& `1 {) q; A
    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。/ u4 X  S# u$ @/ ~' x

    # W/ c( c! I5 L0 M$ s! 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
    ! R0 O' M; J" o/ o! V$ {7 c太好了,期待中,希望都带上英文reference。8 h+ y" i# @) V# n& w  c8 b
    " Q" ]( i' |( l6 F$ B& E4 L
    现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...

    , F4 ~! i' W# j9 |3 c3 d+ x) G6 \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 9 ~! e  G. S8 a8 z  y
    现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
    6 [. V5 z8 B1 y" n3 \
    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。
    5 e, J1 v' V" K1 @. y2 ]; ?" }* `# {; l5 T  E1 ]9 ?# c9 z$ g
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    . }0 `/ Z! R9 G0 m  l  \$ E4 |" t: W* C1 F7 V* A( Y: m
  • 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
    2 M8 i- I, l' m( r' G0 v有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作
    # y/ q8 H# B- R. c7 O5 ?
    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 / @: S! z. K: Z7 g3 s( }
    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。
    " `; s% o8 U3 T; d# O/ b% \3 o  U$ E: m3 Q; l: C
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    " S1 L% B  k' P0 R3 F
    好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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