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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。( W& i9 K$ \4 k6 g0 l$ N; X" H
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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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v9 s1 m6 ^/ i* k2 i( 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。9 c3 y4 |. g w9 Q$ L3 N
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图1-1 MongoDB架构图 & b* K& b6 h1 t$ R2 j
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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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4 A. B1 l# r8 w4 B4 ]! FShards
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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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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)。
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) k+ w1 o) w" [1 D3 f `* S2 A/ 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。; ^( t$ m9 m3 C, a$ |) s
# j; M7 u7 P/ ~' F 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& N2 c% ]* _- x& b$ @) [
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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。( ]' g. [/ S$ W( \
5 F" x8 D- H4 |) 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,4 e! e& M$ Q! J2 j. W/ Q# t3 A; x. M
5 N) g- }) w0 h
{
- t9 x+ {: g: v: U& p# q/ j5 t "ISBN": "987-30-3652-5130-82",2 P& V S3 E2 P( P8 O$ p, v
"Type": "CD",
5 j5 v4 N, f" d/ Z/ I: j "Author": "Nirvana",
& m3 {+ u5 E8 G ~ E+ r "Title": "Nevermind",
& Z: ^% |; y* o7 w "Genre": "Grunge",! q/ U2 d3 K# W
"Releasedate": "1991.09.24",; o) T& R6 D5 {, `; j
"Tracklist": [/ T* s4 v e5 R! t
{
. w. Y) h6 c* X "Track" : "1",. a+ _; B- O- _7 g7 U
"Title" : "Smells like teen spirit",
1 r$ m- u5 U2 }- ^, R; y+ H "Length" : "5:02"9 U; I: k( z i- H7 v+ h
},
7 m/ f) Q/ P1 L! }, K, A {8 q" F) i9 V3 I, R- p8 v0 Y9 P8 _
"Track" : "2",
2 g6 S, O) [0 b) ~ "Title" : "In Bloom",
t9 m8 r' u3 F9 T6 W "Length" : "4:15"
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]
) g# A+ l7 {& S}
) C$ j' R( E$ s% I9 p7 R: p+ m, L/ ]/ A- p
{" s7 M) E: e4 v3 [1 |* l8 R5 L) E
"ISBN": "987-1-4302-3051-9",/ {: q6 ]; M# |5 J z" N
"Type": "Book",! `/ ~9 A% k2 q+ G
"Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database", w7 ?, Q, b. z# P" Z$ R7 a
"Publisher": "Apress",8 j3 l* R# ]0 s1 L! ^
"Author": " Eelco Plugge",
& q g: |4 R% `6 L- l0 f. a "Releasedate": "2011.06.09"+ M0 }! A6 t( D6 |
}
p7 E" Y: w7 t4 f5 f5 c4 L+ }
+ k! @' [6 a% 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。% B! i6 h2 g, ~; Q8 [
1 F, z/ V8 D- \5 x 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。, U+ I$ o9 q Z4 o/ v) a, V2 ?6 [
+ m& n; v8 c) f3 a2 Y& g# }' Q/ d* @) @ 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。2 O+ v& U; ]6 @# j
: o F+ O! b" N6 n 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”。
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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。+ u7 z+ X+ p: b! A- J
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( s- _$ O* n/ }- d" H3 e图1-2 chunk的三元组 - a& h: @. w- j1 G% O' Y- Z2 O
( \6 w% ^& n8 w3 y+ a2 U+ R. 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。: Z- F- h C* I6 y9 {( [
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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。6 y0 S# k' T( A9 U% E+ ~; _
0 ]: a7 K3 K% }" ~8 j" ?( [ 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。# \( G" \5 v( n1 L
& {8 {# x+ Q0 a8 H2 Y8 @4 J9 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。0 n0 z; r! Y) d0 f1 ] ~
0 i, B3 M- U0 w" b( 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。
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Replica set
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% V. A7 D" }" I9 w9 z, y$ y 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。: _2 I. [! _ h' J) D
% `5 R* z! C5 ~/ E) m" B& X& ~ 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。: C8 }; b0 L! |, [
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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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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。
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Config Server
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1 K/ ?3 T3 o3 x. ^ 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。0 V7 y+ h! O3 ]; E
$ f. \1 ^1 i* r1 r: V+ k# |& x 每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
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8 @! K7 ^/ A2 f# `9 ?/ H 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。
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: r# j2 N; x, S3 e* r. Y/ Z; w 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。, G+ u+ p6 N, L2 }
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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。6 z% j( c0 {) ~
2 n! p/ g8 t+ G2 S" ?3 W. KMongos
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& h5 _+ J! N* z3 w 用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。; M5 {8 E! C) R
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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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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。
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( C- s, ?, R6 [/ v* l# D 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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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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% D9 x# k7 ]3 ?Reference,7 x: ~) @( P; ~# a' p! ^" [& B+ y
6 T* T' q/ q7 f3 s4 z8 w3 d# h
[0] Architectural Overview
- V& E& Q* d7 b8 a" V0 H; Bhttp://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction& |+ f; f* t, b) n- V
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