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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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& B# ?2 U+ G% R0 i3 h% c$ n 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。4 k( b% f, r$ n x g J3 T
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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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Shards
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! M! l0 A+ O6 h3 _5 C, L$ o 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。! ~- u" j( l a- K) J3 {
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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)。" _' O/ m; d4 G
, Q4 b$ X3 p; g, l k 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。, }2 R. s" n2 B( ^6 I
4 {& @8 K, t% [# k) x( k( T: W+ K 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( x) z/ a9 B- x% H5 Z, @
7 I( A! O5 R8 j2 w1 e 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。8 C8 K5 A- W# D
4 q" D! s9 e5 B3 i# q0 l* y 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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"ISBN": "987-30-3652-5130-82",/ p" H2 @4 B2 A: L5 l0 K3 J8 {: W
"Type": "CD", X4 J' S9 h( s# ` v5 S/ U
"Author": "Nirvana",
! p9 Q3 ~& }# Y; A+ s! r "Title": "Nevermind",5 [! G0 u+ }# U5 \. c: R6 F+ @
"Genre": "Grunge",8 s- p# K! s8 ~' z
"Releasedate": "1991.09.24",
+ H! D% s6 m7 h/ z "Tracklist": [
* j- F8 d; S4 l$ h% Z: g" J0 B+ y- s {
" J, ~7 i+ H# {# _9 P "Track" : "1",/ N: g1 d W, ]. @0 y' y) k
"Title" : "Smells like teen spirit",3 | v6 B0 {3 z
"Length" : "5:02"
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8 x7 b p0 l7 Z& P# Y! d {
v6 ]+ n0 K. m8 Y* M6 Y "Track" : "2", `8 D! r. k; R! b% w& Z
"Title" : "In Bloom",+ F) u6 }3 t: d ^3 `' y0 T" z
"Length" : "4:15"1 N5 o8 I3 e' U9 f) {; I8 c
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8 O! Z$ ~2 c/ _3 |; a# R n0 \. o7 G{/ T* q3 o3 i- P, y" b
"ISBN": "987-1-4302-3051-9",
# B2 t9 l7 Y% c' d1 u1 n "Type": "Book",
t& g: `: E9 H) b0 m0 B% Z+ n "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",: D1 |* W3 j$ e) E: q
"Publisher": "Apress",: {6 D0 ]$ T, a( O! M' ~" F
"Author": " Eelco Plugge", Z1 e* e+ ` F" n. ^
"Releasedate": "2011.06.09"
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9 N8 d9 g+ G& {. S4 T2 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。1 j. t4 a: p4 q: p" p0 O) m: Z
- ~1 k4 I% ^! q7 v& r& d, P2 ]& Y0 I$ @ 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。% q1 b: o$ m: @; |& x& V
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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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9 F) z- I) F, |& V 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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! X9 J. ?( Q( m1 Z0 O9 p 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”。
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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。
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图1-2 chunk的三元组 1 S2 f" I8 ^ 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。" J8 x0 h+ Y5 f/ A& N' R+ n
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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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8 A' W5 K! C0 X v2 ^0 \! f* I) 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。% S% J1 _9 ^# g! X. `
# U' C* z7 W9 L 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。9 |3 {& e+ t7 K; \5 ~1 g
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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。% z( E6 U% E* ~/ `2 `$ C/ x. c/ F
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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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* p+ ~( D, r& r* T: aReplica set. w5 I. V- X Q* z5 n- ]; I" A
2 P5 o* F2 k- r: ~( h7 r* q9 ~ 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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g/ C$ ?* ~9 P4 |+ T 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。% [! c$ ^3 h# F4 \
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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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3 f+ R, T8 s C1 q 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。# i3 Z3 g# j7 z0 N
7 M; ]5 o9 [6 Y% r0 R: ^) QConfig Server1 z# I* U/ j* v, w# z
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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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' g2 f; L4 i6 R1 b) f" L- B 每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
6 c% K1 `" A) h; h3 e! U
. J5 H( B" C5 x# P) h3 D 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。9 m+ s/ C5 O! \# z% P* ]' O
! w- _; I- i/ {! f% R$ k0 C 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。
' }! C* {% u, X0 H0 B8 q
! h* J( V% t8 d8 E/ F7 g 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。$ j* s; o9 q! |% B# ]7 }
" ?! i$ o9 K& F3 u5 c- k, e% a& `Mongos5 t7 H3 z6 f( I1 B) ~
2 k, h5 G+ N* C0 g5 l, [& E% X4 z 用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。1 e! y1 l7 Y3 s, p/ c
# U& X! ?* B3 z! f5 r 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。& o9 r; N+ k) q& R; N# C
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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。" ]4 M6 X+ J4 ~' q0 i5 F% |9 X
1 n7 U9 b* G/ E1 k2 Y: f 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。
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+ H9 N) n; D, P* I1 a1 I, b 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。5 c1 C' @) H/ X! `+ w) F
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Reference,
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5 u/ Z1 [' V" F) U[0] Architectural Overview: f# M8 ?' N7 u/ @$ n- O' @
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction3 L' C' J0 g2 I8 Z# ^' u }
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