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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?
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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。0 J/ ~0 {, j* ^ F0 j
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2 e! T7 t$ w' y$ w! Z1 j图1-1 MongoDB架构图
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* T. X {, y- N4 N9 q4 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)。7 W; @! O* w X
" J2 J. I* w' S' N8 P9 t2 YShards
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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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0 Y# h( Q! X3 d( s3 j$ x/ |, P8 j( { 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)。. l$ m7 ~8 z$ ~: @
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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。7 b$ \; c+ a! v9 ?( o6 ^$ Q
4 i8 r l( \. B$ Y! a. _# ]3 W" D 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。
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Shard keys
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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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1 }. B b6 R& h; h+ B 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,
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0 l4 O; L. g$ J{
* v. Y0 |+ t2 y1 Q& r3 I6 i$ ]8 V "ISBN": "987-30-3652-5130-82",) w+ s: i1 b$ z
"Type": "CD",% O; `% _& S3 P! p1 p
"Author": "Nirvana",. {% P& o6 u( ?5 Y1 j9 D+ ^. ~& e
"Title": "Nevermind",% j# _$ W9 G2 V) N7 _7 W* }
"Genre": "Grunge",
: t0 i- ~- P' T5 m- } "Releasedate": "1991.09.24",
6 `9 t" s% t& U |+ R, _1 p0 V "Tracklist": [
* s: p/ d E5 b0 l6 Z& F {3 ~1 K' `7 ^7 q8 N7 B5 L
"Track" : "1",
( [& d, U$ b4 ^, _ "Title" : "Smells like teen spirit",% T7 L) {, d( A/ \
"Length" : "5:02"0 F* `& L5 K1 O M8 D( J0 q5 u* E
},
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/ K! z" X9 f1 {. o "Track" : "2",3 W1 B' j8 [. |9 T
"Title" : "In Bloom",. T$ _+ `, i3 p \5 N
"Length" : "4:15"
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2 J' I3 S9 ` a" R4 }}
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6 q! ~" T* b) ~. w s' A{; B4 k/ X4 Q) p
"ISBN": "987-1-4302-3051-9",! f# b$ l$ M5 _/ q
"Type": "Book",5 E1 Y1 e3 T3 f; G1 y, F
"Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",% F4 ?; ?! T1 Y5 K
"Publisher": "Apress",
( V" r" S. D" Y# n; Z; z" P "Author": " Eelco Plugge", a0 H$ \9 ]) z, c' F
"Releasedate": "2011.06.09"9 X; M; e7 y5 q# Y& q8 `. \+ k5 A
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2 A3 m9 T# @- X 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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8 Y, V7 n% q9 O1 s: y! w- A 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。
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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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P. P9 i3 r9 t' S6 T 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。
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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”。0 a Q. \: J- s( s9 r+ W
$ l& s9 t1 N! F; N hChunks
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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。, b% z; y, x# J; s$ d
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图1-2 chunk的三元组
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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。
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& }; C5 ]8 K# I4 c& P 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。
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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。
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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。: ?, |6 Y+ n, q7 _- C
9 D7 n3 c0 S" ? 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。
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Replica set& O9 x( `7 L+ j# B8 d6 s3 Y/ x% E
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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。; x, R; n/ W& j: O9 N0 _
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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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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。
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8 q- }4 p" {9 N. U/ k9 E; M: F# 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 i% h& U A4 b2 d. I- d
1 G7 R [+ V0 V! J; yConfig Server, c2 q% u$ w/ X% ~+ ?/ D
+ g, A* R5 d. }2 Z2 S/ ^ 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。2 f4 s- U4 i# W* \6 A
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每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。; ~, Z _! d+ [4 E% Z' c2 [$ }) O" c
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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" F5 g5 q9 }5 Y' s8 q. ?
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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。
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2 `0 k* S9 |/ x2 ?9 f4 J 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。
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/ T% ~# `2 e0 G6 ?Mongos- d4 O# Y( K3 N% m3 R* _
6 R, u2 c. i2 m5 b* l1 \* N; \/ X 用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
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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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* \( {# |. H) F1 I7 A1 k 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* {6 F+ f; X: t& q6 @
( ]+ N. Z7 Q) w- a% _! p) \ 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。, J; l# Q$ d( }7 {; Z8 Q# G
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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。4 Y6 x- f( [* X$ J: Y
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[0] Architectural Overview
* v9 K: v! g+ P* ehttp://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
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