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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。
. F4 e" |- {" E
% }* ]* V  h: C- r  @) V    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?
" N1 G( h, W) ]5 j  }! z" y: g& q6 x; G# `3 c6 v* Q) J+ r
    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。. g4 E: L) Q- E
$ M. K4 Z( F( J" E
  v4 D% V# B! T
1 }) D1 x  N6 J* I
图1-1 MongoDB架构图

, Q$ {( b3 v3 o- ?+ Q! }/ {) O% a+ R
* O2 ~6 E8 ^) s- d  m" m    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 ]" M+ W9 T. @2 A5 N
! {2 S& s0 u4 i' ~$ f+ T" x
Shards* q  o. u1 f7 U3 w6 O4 C
/ C  h6 C3 h. I1 w! M  B
    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。
1 W5 D5 W6 M' b$ E3 I' N6 W# l* P# r" U% q1 _* V, m$ j% `. m2 v1 k' P
    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)。
( Q- }7 d4 [. V/ [) ^* `8 J9 \4 K3 E, Y
    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 x4 g. _" i7 Q) d9 U/ A% ^4 F
, K+ z, {! ~7 N& a2 o! p# F# x: t
    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。
/ O. ?7 w% R2 s& V( K6 @' d+ B4 q: P* `# I" i
Shard keys8 d0 O( d9 t2 S6 u( i. d- x
        ' s1 v1 T0 ?( j
    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。) g' H$ G, j* [' n7 B
& ]; p, b/ f: \, F* j
    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  h, Y3 p% q5 a4 ?

" _( |: D0 K4 R4 R# X{% b9 P, P" x  p5 u  ^# w
  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",
2 s% @, s2 m, Q, d  "Type": "CD",
; }4 f# b# F4 }  E% [6 V+ o* P  "Author": "Nirvana",
0 g2 B2 n; p& _  "Title": "Nevermind",
' k' b- h4 w1 q( X) v  "Genre": "Grunge",7 Q8 ~) y3 Q( t9 u, w, o
   "Releasedate": "1991.09.24",
1 [% Q4 H- e7 W6 O   "Tracklist": [6 \" Z* Y  B7 R$ n
     {
' G: Q. d( l7 s- W        "Track" : "1",
# V# |! c5 x) A+ t$ e1 g        "Title" : "Smells like teen spirit",# U0 Q$ Q/ h! J+ z% H* ~8 C
        "Length" : "5:02"
+ s2 A( W) ^  n; g! |6 q     },' h( T0 l( I: {- y) ]+ K, }
     {
  ~$ |- v0 _! Q5 s        "Track" : "2",
% E) G8 P3 W) D2 o7 m' o        "Title" : "In Bloom",
% H  }6 B9 b/ R        "Length" : "4:15"3 }- c0 d. {2 @
     }
$ ?% [& D4 z6 K/ U   ]
8 Y0 L9 J& |- F( {}
7 h! S7 b% m( J& |/ y' }$ {! V. Y; q3 u& b/ ]
{
$ {" T4 P, T/ d  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",  F& W: l% M8 j# K0 J' c
  "Type": "Book",
. S+ \# J$ {! ]' E; z# v  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",
* C* I- Y8 f. i! d& t& d  Y  "Publisher": "Apress",7 ]2 b  g3 ~+ k) i" l! a1 \! h
  "Author": " Eelco Plugge",! l% \) Y9 [* a, D
  "Releasedate": "2011.06.09"6 k4 k; g! g/ r" W! {$ d
}
' f4 T- D0 z; T* A5 b7 W! `' L& c2 R1 T$ |+ G6 u: J3 t- p
    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。
0 F3 u1 A5 G) D7 s2 e
4 d% K: e4 X, ^. Q  o, G    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。
& K0 l/ _2 }! U4 x$ r& @5 u/ ?4 I: j4 u8 P
    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。
8 j  M9 T. n3 ^+ ?) z, F' ]. r3 L& \5 O: _9 H+ M7 S
    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。* M& n3 e+ s, z* I

0 S: O2 K, I+ G. \    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”。
/ W8 r& B/ W0 K# e6 I; _
! o- q  S- M$ c1 o- t! CChunks
! s8 I+ E( E' e. i0 m        : G  E& E1 r+ F6 `; b! c9 ^
    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。/ J& z& j2 F0 V

+ k0 C# K5 K  P6 z# L

# H1 W! G0 V  s; j图1-2 chunk的三元组

9 q  V. @$ [( b
2 e3 o8 b! T1 @, b    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 |( v9 N) B. Y6 s* t0 i& W
2 i* I7 T) e7 t# F; u3 s/ t1 \
    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。  q: ^# z# y7 E4 C1 d

/ q  P. Y1 a4 W1 W# [2 |    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。
! m7 l3 }; S" ~3 _, O9 G
- N) _3 [3 H# T5 O    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 @6 L! i* s0 M+ |
5 D3 @+ E) c# P% q5 G4 s$ W- ~    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。3 Z: O6 Q! N* {& u+ e

& [% J1 v& `) I2 o  z! L9 ^* k    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。
' p! ~' y% }% x5 s3 [: }/ N
4 b$ U' Q9 K9 hReplica set; |4 Y) W& I* ?
        7 s$ B5 L4 v  X' R
    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 W& I& U, W6 L
3 R1 N- k! b3 S) y- G% l/ E    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。8 ]3 e- n6 j! [0 A3 D% Y, s4 a4 B  V
3 |% V' @3 D, |/ t3 L* f
    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。8 s2 J: P) V+ T/ N8 I
! T- D: y& P" y* z  ]
    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。" s" A4 r* y: a  m- F( Q# a0 d- \" P
" J* ?3 s/ R- |
Config Server% t2 F& u1 q5 [. A5 o( S" c) Y
        
3 N- T. g. X/ Q    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。. Y4 P- X+ c9 g" O. c0 I

6 q1 b1 d% C+ ^# s. B  g/ H    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。+ o# p9 ]% }; h4 d
# G, L7 k$ j& \9 o
    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。
5 Z  x; [$ Z/ @/ O+ Y, Y' g  y4 V1 |2 V6 e6 h2 E! q- a
    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。
; A9 s' n# T2 H; X' H) h0 N4 e0 O6 d+ B9 Z8 p  ?0 s4 B- c
    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。; k8 ]  c- i  {2 R
. j9 L) T+ d0 j7 s" ^, C" ?
Mongos9 C6 y# w" l' g4 o
5 _( Q: X7 N0 j8 H! V) ]8 D! s1 P2 j
    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
3 N( L, r) v5 P$ K7 j: \* b& n
0 Z5 G1 O. V0 K" S* }' P    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。; a" {; q& ?: E9 t: N

# a4 v- b, c3 W; X9 C* ?) m' q' Y    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。
* j$ u& z: z. A* x! F8 V* \! Z
6 h" E) ]# v$ b8 ?3 T+ y    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。
. k5 o: e# X) ~" k( y6 M2 x
& y! ?  |/ ?) V9 E. r9 D- V' ?) N    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。: ]" p5 l5 u1 B; h. A
9 _1 I5 x: Q, q# u
5 X: B$ d7 h3 z& t6 M
Reference,$ j/ U" u# m# Z# ]2 f7 m

. a$ N. x! f. }5 C[0] Architectural Overview
# P9 f" I& L- s8 ~4 Zhttp://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
  Z: t3 n6 U+ |+ `

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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 : P$ b1 G: o  Z" F
% e* h3 Y" o7 [, m% W3 d

  W% e/ ?2 v) }, q4 o* j8 I3 A, y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 6 y/ E" K- T' i0 m6 C: Z, M, B
您是和邓侃一起写文章的盛楠么?

5 U+ R' V0 x  X; Z3 h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 + F6 O$ l( \' @) z+ l0 y* |( @
是我啊。。。这都能被认出来。。。

# H$ q1 O6 h; P- 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~

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 # f$ Y2 c. ?. _" V& L. u, ~" _  A% n
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~

/ W+ z* m8 Z/ v+ u: ^- p& [  n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 ) G( J. u; |( D$ t, o1 H9 S
    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. l# Z6 D/ l
    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 : W. b; [- R5 M5 V5 g  }
    欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。

    / r6 ]5 ^$ r0 `& c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。
    9 d2 I# H6 f1 T2 ~2 n; ~; Y; G6 H- y; X! Z4 }/ n8 y$ s0 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。
    * v" p/ d$ k+ J  X( ]$ q* Z8 h3 J* t/ B* e# D
    中文看得真累,大部分还是英文术语。
    0 T# C1 {1 e: W3 I
    + W! p: k$ D4 `1 \/ }" Z( U2 X; ~# v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 `3 Y, \( `, D
    / N+ U4 B+ |2 c6 {" n* J
    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 ?6 S# _7 p& ^我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
    ( f9 j" n. Z" G, j: y* |2 ?! q. @3 A' v5 _! z
    ...
    . p+ s9 \/ h! e
    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 8 ]  v- z4 E: n3 I( e/ L7 N' m
    谢谢。, f6 l$ J5 `  @' m. S6 `

    , E; z- U7 R# C  _2 M1 M& @8 A中文看得真累,大部分还是英文术语。

    * @; R. N& ^5 l6 l1 [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 5 w- B# H* E; d0 C, @
    是我啊。。。这都能被认出来。。。

    ; w. Y  d& b: v, H7 Q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
    $ y; G. d- y' w+ {. X; v+ @是邓嫂么?
    + ^# ]. C4 _& y# B
    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 & C2 I# U5 {4 m8 o! T1 p- 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 ...
    ; D7 u; j* j5 z; @4 y3 _
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    $ z+ }% W5 ~. H+ \" k) v( `8 e1 V
    $ j. d. l' l! _$ M6 u' v2 v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。
      [. y0 s0 U5 \/ Y$ {5 |! s# B  u4 I2 \. s" ?
    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 . k" S) I' A3 F% `1 U
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。6 ~% h  y5 C7 o. F! a0 }
    6 V8 N- V0 o- U
    现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...
    + r  m2 V0 u3 m6 O/ p4 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
    5 [. n; r! Q' F现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
    0 L; W! J. H) o; B) z+ |
    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 ^5 }6 t, k; ]3 Y- y4 `
    / y2 @5 N) i2 e
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL0 u- y' Q4 ~# R* E) y

    * }2 S& `' U' U5 d# f0 \) V
  • 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 \  Z* _% ~/ O  W/ `
    有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作
    , k) v7 I6 R# g  k" q# A
    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
    # [8 }/ ?3 f) N# ]0 P$ v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+ ^7 e7 W! B5 C1 \

    . f" Z! _$ q4 h9 W3 ahttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

    5 Z* A/ \# [5 S/ ?2 w) N! O2 v4 W好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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