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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。3 b: u8 _& L; e# P( |4 G' K

- t' i6 Y- m2 F. J9 q    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?7 y- B8 ]2 d* X4 j" V/ a1 q3 t8 X# d% A
8 e7 p$ K8 O6 W5 b% r) N0 R  A
    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。  |! U8 W; W9 ~- o( r
: y6 z: d7 r1 n9 w7 C  E) i

0 M5 ?0 ]$ T) \) w# Z% }/ G3 L9 A' t; S3 K5 ^
图1-1 MongoDB架构图
% u, s( [. m7 r4 ]0 W
# X" j$ X1 r7 L+ X% y
    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)。
6 T  T, N( B2 @' h. K  }' g) ~+ k2 }3 x4 N+ `3 A* B; c
Shards
7 ~3 T5 G% m6 o/ N
+ v9 J1 A% S* k    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。" n2 e/ E  p; X  b) j4 `8 x5 t

0 ?6 S" ~" ^9 c0 J  O" R    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)。: V$ h& J. @/ m% k; I

/ q4 F6 M) |. A  x: I$ x8 R# B9 e    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 Z7 l7 a% @+ }" Q, ^5 M  f: V& Y" Z& G8 {: C. E2 I
    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# e; ?. c6 V; T% [2 B. {
5 b% P* l# I' S7 \7 X% {+ G( N: SShard keys
% q2 y. Y3 B% A; B' b# k, R( M        
* L  b6 m) W2 S    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。" f; q% a* G+ R
3 G8 h6 z( ~5 P$ Z" V
    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,, u1 Q7 i1 i1 h8 D

: Q9 H( _$ N  Q+ L{4 R- [& s4 T. S# C! p! @
  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",
; K( d7 f; l" l( H! U  "Type": "CD",
# v9 Z. O# K. b2 _, t; V9 O+ F3 W4 W  "Author": "Nirvana",& o9 l, `; ~- X8 U
  "Title": "Nevermind",
& X. c1 k) N  k/ E9 A) Z! ]( L+ Z) J  "Genre": "Grunge",
, n8 y0 K( K& |, E* G4 E   "Releasedate": "1991.09.24",
& @9 ~8 s$ m, ~* f3 @9 t/ c% ?   "Tracklist": [
! ]* ^4 t. m( x     {
6 o7 r; C! G+ ?9 G6 i        "Track" : "1",
& S0 b, U4 g" {: h" A        "Title" : "Smells like teen spirit",6 t% M3 J5 x5 K! S
        "Length" : "5:02"
! U* z) k0 e# T     },7 a9 x; ^4 p; |- w. C9 t7 I
     {1 b* I! `8 S1 s( o, o
        "Track" : "2",
2 v  j5 F3 s) k% G" T! Z6 ]        "Title" : "In Bloom",0 A  B  R2 j  }6 C# x) V
        "Length" : "4:15"- C' \0 I/ f( `. [! p8 x
     }
4 q. h0 e6 C4 M& q& t9 p% h( ^   ]
" J' R8 n7 w" n}
8 U4 v3 O. t2 P# |2 g% E' H1 v( o: [# t  T9 l
{/ Z0 N* e6 h. t3 k8 I: A# t/ d7 ]+ H
  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",
' V) @- L8 t) ]3 j- `  "Type": "Book",
$ @, K- @' l5 w  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",9 d/ D; ?- Y$ _. }. R! ?
  "Publisher": "Apress",
) X; U0 P. ?4 p. @7 F5 @% L  "Author": " Eelco Plugge",
2 v; Y+ |' o8 q" F/ n2 }3 l2 Q  "Releasedate": "2011.06.09") b2 U! D8 I, s( C' s( |, b1 m- h
}
; `& i1 m8 x5 ?, @/ Y4 S$ T3 k
, |9 U9 Z* R: t( q4 U) V; [% h    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。) T. S! r/ v& x8 s: H& \  f
% k- ]7 e# v+ E
    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。, B2 k; s1 `2 X& h+ Z# H! H! K

( @8 L: A4 E7 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。
+ j" z# u2 x4 ]6 `' D
( d( n* v1 Z. O  U9 O    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。( _! O% ?7 ~6 D8 ]. [# z
7 \, n* W7 l& |% i3 o
    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 P% E" F: Q) d1 j0 m" E/ R/ n& I& p" @! q5 K  a
Chunks
6 G. k1 j& h' B: {        
8 n: `8 ]1 X- O+ v6 Q+ t9 D3 E    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。
( X9 ^' K- E  O# ]% O+ e9 n4 u9 j/ ]. N, H) H8 P* v1 `

, ^# K, X/ D7 W  ]9 w9 r# y图1-2 chunk的三元组
/ }8 w  o- n$ x1 X

! `/ k3 j) e" V, |    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。
( H9 \9 N* \* g% E$ ~2 ~2 \' j% s9 }! ~- C, k, j9 i, x
    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。
# u: p/ @0 K  {/ A% A
% n  i  j# X3 y# P2 @8 r$ Z9 `    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。- J1 ~1 h9 F% v4 X' H7 k  T6 g: M

( j, i! t8 T2 m/ Z0 M1 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。1 d) y/ K& B- |  R( c$ e) g% U
; T* U- }, M- t) S- 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。
- s- w- A' i4 L9 s& R1 U& Y3 u
( s2 I  I% y# L" @" Q9 |: D  T2 o    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: z: ?7 r$ U
# N* ^1 J$ e1 P; w
Replica set
* S2 {* i/ _4 B, X) n$ h2 D8 G, |        
* g) V  A& y5 O+ T# i- b    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。) ?+ I5 e. `9 [+ y* r

+ X$ m3 c) w! O7 W& Y    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。& [2 y$ i: n2 l  h! h* Y9 ?

* U' t, h9 X2 q    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。' @; q4 ~" r$ B, P/ L
% Y6 _9 [3 j$ V" u) V) f# G
    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。
, H3 f, j( D9 u5 s. C7 `1 b+ O
) f+ C9 l2 c  t$ O; FConfig Server
* q3 H" ?5 Q2 I9 ?- a        
* ~( b, X, ^6 M4 o( l3 S1 U( v/ N2 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。
! |8 {- ^* d; n+ C3 c
0 i8 Q; W( {  |7 @8 W& u    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
7 \1 z. B- C& i/ S0 w" O, U+ }( K5 I+ n& m
    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。
" {; c( G5 y7 O% a* h2 Q; U( R" z2 a9 Q$ x
    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。
" I  |  r, E) G+ `0 K  ^
  M2 Z# J7 U9 I8 i    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。
, z0 P5 a# A0 [" O& G7 V3 b
6 [. I8 R( Q/ d8 Q' L! n( o0 EMongos) N# V  d5 @3 O* l. @0 l, M  W
% ?4 v0 O  o& \& p) M7 g1 i9 R
    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
) @" n9 P7 R8 J" z' A! p. [8 y+ N$ |/ 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。
' J: |5 V, G" o) p6 J( F% z+ l
6 j' w2 z0 [, {    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。3 b4 U! D: \. \/ D& b

2 ]/ s, c# C" j$ \, l- i+ H. }0 u    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。+ N1 ]8 ]0 _! _  ~! e( @

/ O8 X0 V, {6 P/ y% i    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。! W' m" h9 h- Z& M2 T7 R$ i3 `

" w8 A  s7 k( [, H% o) ?: Y. N# e1 M7 D* m# F% l
Reference,. j6 |8 W8 Z) v2 v
" D; \; d1 U0 {$ |9 k9 D
[0] Architectural Overview
( c0 b! Z9 f5 Z. r, L: E0 _http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction; B9 i* |& @! d* J- P

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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 $ v& i: F4 h9 J' Y+ ]3 }! v

7 Z2 o3 c' e# G- X9 v
( l7 y7 U! L5 |1 J$ v' 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
/ w4 \$ W4 n7 I6 V+ ~/ V" h5 `# Y. a您是和邓侃一起写文章的盛楠么?

" m3 H3 |* B+ w+ @; 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 5 R: N  I8 G1 x2 E) n
是我啊。。。这都能被认出来。。。
3 v8 \# b4 f0 S. y
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 % w. ]3 V: M, i! F1 I+ e
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~

7 L" c; P( f9 u# {( X( \  x7 F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 7 S* R) ]* z1 @/ B6 c& T
    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 ...
    , b; @& }; Z! o6 L8 w% T
    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
    : g- |. d2 k; V" n* O欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。

    ; _- H: J+ C7 s% Q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。1 m% L: K9 Q- s& t9 H) }
    : e$ ]+ h4 |' ^" s7 j

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。
    0 J3 `/ w9 H4 h1 O! U9 F+ S, j) ?% s0 S1 g% D9 C7 [4 v
    中文看得真累,大部分还是英文术语。& q5 `+ \7 V4 ]

    / @8 M4 m4 Y+ j; j7 l) p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。; v) [0 K9 J2 S

    ! v2 q( i% B; J2 x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 % Y, W( R, Q; _0 Y
    我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。5 q# J% l4 `& ^# P
    / n" T& P5 B: I1 H( c
    ...
      n5 s2 m" T. V6 K. S
    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
    # X5 h3 n/ H% [  a  _( V) s谢谢。/ O7 N- i$ u8 |# T1 J. e

    , n5 L* H1 z+ e中文看得真累,大部分还是英文术语。

    : Z9 ]/ i. x8 d% i7 |8 Z$ q. a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
    ( D+ G& R* P7 r4 \是我啊。。。这都能被认出来。。。

    ! C( j& F8 F6 F, D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 ' I  g* N; p$ i: Q2 t9 {7 H8 n
    是邓嫂么?
    " \' E1 P1 o4 F! f5 g  ]% x
    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 a3 n: B2 d* Z: N) K: [) r
    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: F- J5 U8 i- Z( Y8 Y, w& J太好了,期待中,希望都带上英文reference。1 l$ v1 J% g% B2 P' y* R% B

    " m, ?+ b9 b9 Q; C% \# L# N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。2 l3 h! B" f! D+ C, Y
    $ _. E' O; N/ R# S% F7 z
    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
    4 W) q8 M, |' q( w0 z太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    / `, {/ T' \; P: |3 R5 {
    4 A& @& `3 {9 W, o$ k; 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 ...

    / f3 H: Z8 O& L9 j7 z& }' ~. e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
    8 u7 Y$ v9 O9 a* I- J5 S  M0 e现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
    ; I& y8 ~3 K3 k. k4 K7 O, e# }
    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。
    / G; l% h2 d) N2 a5 w
    0 A" S0 ?( K/ Y8 vhttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL: t2 K# M$ Y; y# T7 c( O% q& V- Q
    + a7 d" H; @& F/ ^" J0 a
  • 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
    - M- [4 |: T4 c; m$ L. r, ?有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作
    3 n$ f( T0 b# A! K
    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 1 G5 {$ A8 J+ [- 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。+ v$ W" G( Z7 y+ x
      u, z. F2 F7 l% k
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    # _$ G$ [. b: A  J, s
    好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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