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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?) 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
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图1-1 MongoDB架构图
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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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" W% A7 g2 M+ S7 m- B; y( Y6 zShards) r: q% H! _7 j+ @( N, Z4 K
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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。
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$ 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。
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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
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Shard keys
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, 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。
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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
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}
* 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
}
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+ 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。
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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' ^
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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。
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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。, x4 s* e9 R9 J5 u
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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
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Chunks
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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
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7 ?* x6 z; w o! D图1-2 chunk的三元组 9 E( x- a7 w9 R$ \& m3 A$ ~
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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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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
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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。
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% ^. 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
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Replica set! O6 }3 |: Q4 a
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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
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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。
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- 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
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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。 h( a5 e2 K. @, C! G2 D
# ]9 R% `# O5 X) @$ OConfig Server
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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。
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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
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Mongos4 p: [0 }- t3 }6 J0 i0 _! _" @
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用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
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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。
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! 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
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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。
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Reference,* X6 Y5 v1 ~* P7 Q6 O9 F+ G
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[0] Architectural Overview" T8 U( s" x0 r
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
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