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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。
5 B- O. t3 e# W; m' H% W- i5 M+ R. T4 \2 A  {
    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?- R+ s2 Q! ~6 L5 u8 O/ d
" `. r+ `, `" L6 H- \
    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。
, ?" u6 {$ G1 V" R
) |/ g) w+ X* o
, v  f$ b4 r8 L  r$ Q# t

# N$ k: ^/ g9 G0 `) l  K( z图1-1 MongoDB架构图

; D- t! ^0 v) U% _5 H2 C% P# v2 d
, u. ~5 R% y  ?# ^/ [: U    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)。: H3 A6 J. B$ y9 Q
- \$ o! q; `) l# \$ p% d2 D0 f4 n
Shards) e+ ]; z) @, n. O

& }6 i+ r5 r% Y    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。* D# r9 M- c7 H
+ j) Y$ |" \! ]
    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)。
' A0 x. v. c/ w4 V( a4 a
* C* U$ F+ S, s5 L    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。
: f( o! u/ F$ M+ O( |" |0 L- i7 V6 p% e9 h  K: i3 C- c$ X2 u
    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。
& |7 W0 C5 v$ @/ i- Q6 \, c
5 f  T" n+ e6 P- ^+ n) Z) R$ eShard keys
$ b2 C; Z2 h/ T        
! k2 o/ N6 {8 T/ b    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。" r4 R: _, w8 z

7 }- e8 {: a$ [/ n; O    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,
8 X8 w9 {. _& T2 d! G: y; S* b; a7 G1 ^# }+ y
{% A5 ]  E  o: g7 I( ^
  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",
( G( Y# o. d5 X  "Type": "CD",5 D. h9 }' e6 ?3 |3 H( y
  "Author": "Nirvana",
: b! _& J! |* o5 Z' J- u9 p  "Title": "Nevermind",
* R3 k/ B. Z# `/ x  "Genre": "Grunge",
; H7 |. d7 p( r   "Releasedate": "1991.09.24",. V8 `! p/ A. B3 c6 R; W7 k
   "Tracklist": [& @) Y0 z. J* O6 j
     {
; v/ Q4 ~# E5 {; ?+ c0 ~( t        "Track" : "1",
8 D' G6 Z7 H9 D  [        "Title" : "Smells like teen spirit",
9 Z! n5 Q' g( b2 e$ K" T, A) H# X2 v        "Length" : "5:02"
' I* g* K$ \. y) f     },
5 h3 k6 E- V  m* Q5 L* k     {9 [* d3 y' r7 p1 h. v) H( y
        "Track" : "2",) h# k% z; _& X2 {
        "Title" : "In Bloom",
4 M# w) f: H: c& B        "Length" : "4:15"' j; a. G+ V, Y
     }
0 f% ^. A" z  K/ n) v1 e   ]
1 ]$ a& \6 Y) S}$ K6 w) U* x1 v4 k1 U

* p8 v! E, x* P2 a{
# v( K: S: l: T2 a( Y2 R  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",
# Z8 S3 {- w7 P5 ?/ L/ i  "Type": "Book",5 Q  ~% m0 a. O( O0 Q0 Q, P% M
  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",( e3 Q2 S9 E& c
  "Publisher": "Apress",
) A$ x- q, V. N  B2 ]4 l9 a  "Author": " Eelco Plugge",; x- O. z/ f* c1 I" C5 o' a$ K1 S% M
  "Releasedate": "2011.06.09"
* M/ T8 V& p  S! s6 C}1 j. i% d1 W9 S( Z9 I0 W7 {: B, {

, r% X% \  ~2 D# u    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。
& p- B8 M/ k% {. M) C9 _4 d! I+ s
    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。) W- c/ |. {( X& j2 Z  l

' k/ V9 b0 K. b0 d% h1 b8 F/ l4 Z    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。
- |! v7 U7 }, x$ [
% \$ Z6 ^9 e$ K    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。
! ]+ n# z9 E& T3 G( r) M! W
; [$ V( n0 r# `4 ~    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”。
! q- @% P$ _/ x2 t3 M$ {  [
* X, ^3 r1 |$ t$ BChunks
' S! o& W" W; U, k; _        / \8 T/ T/ a) C% g# q
    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。- j5 j/ v7 B' L$ Q* Q+ }) t, e, o
9 V, h/ J1 I8 n7 n$ r! \

  b3 C* V6 `+ c) e图1-2 chunk的三元组
  ?3 ]" ]4 t: ^+ a6 j6 p7 i

: e7 M6 E% u" x) m0 x    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 ~* @0 \; r* v& A. \

: {# O. I0 d5 i. M! {( l# {; g    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。
1 P; T6 G/ W" \+ x; [5 k# C' q8 m. e6 N0 i( `: t2 K4 f! F
    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。# q+ H& G: J/ z- w2 u0 o
5 C- \5 ]* h3 k6 a) F
    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。; {2 B" z; U: s7 H4 S0 z1 B/ j
0 W0 ~( }  W2 p8 A" v
    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。
% }- {+ @( b5 {: g4 ?
. z  Y; P, @. H    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。7 _! c* j) }" @( A6 }( E
2 \) }' {; G1 H* u& b: M, v
Replica set: i& x% j# f: d8 {% `7 W& D
        
6 @; m* h) C6 o0 m- [9 [$ `    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 O, g3 F* Z* W( i% b" k. Z3 j) ~. p
/ ]6 D8 W( c; y" u  m: A
    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。
7 s# `4 b% C" m& P8 U6 U6 z
6 ]/ ?1 t% V2 ^: R# f9 g    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。. m, m" S, o# P& S2 i' U5 z
4 i/ a1 H5 t  H% U& \
    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。
/ c, U7 u& E% E) |/ R( h+ L( E& u" `4 n. {
Config Server& L0 }' D# u$ }8 V# p
        1 c: c# W( t0 k, P
    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。
9 E0 D* [; L4 b" n1 d, m. o. V  o) v0 _' Z4 n  [; ~- C" x
    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
) g  K; V& P5 `; l0 E
" h; g8 m% w6 F, H6 s    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。% K) X" W: u  G2 _1 U) B5 W
5 E) R7 S4 |9 S4 E% n' |
    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/ W$ w/ ]7 E8 G2 J5 P8 K+ [( ?! j' h! ?  T* X& n$ ^: k4 u
    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。) K2 f) M. B/ Z- D# f

) K% p. V$ v( i# `4 m- n/ M% tMongos
; S. u. b9 i+ J0 ]" i5 `& y9 P6 c7 z( \, j
    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。0 J/ q9 O% Z$ J- ?6 v. T

- E- J' V, d+ T+ G) G; z4 K, H    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。
) n" w) E; N6 |# H6 e! b" }7 I4 @3 c
    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。
, e  \! }4 S, h% d$ ]- K
, w3 d0 y" t" N- a    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。
" w% g4 V) L1 L- Z5 g
! N6 I& ?" |1 j5 k  ?2 S8 U  ~7 a    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。/ |$ v' }0 s$ x0 L7 a" V

' @7 n+ r0 A6 ^: L$ I/ j, J  O
0 D( z) G) \1 c. BReference,. `3 k0 F( C: q* b9 K2 E0 T8 n/ E9 e
4 L2 T1 i. z1 K. F7 V+ |/ g! g1 C: V
[0] Architectural Overview
3 R6 ^7 h: }6 |8 ~* @! [5 uhttp://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction9 O: R" d4 C* p

评分

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
/ B% Y' e; F3 S4 X* \; S- |2 t' f! X7 _* ^( V% `& w0 c" H* X
" O% K- _) D& p1 ?$ W
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
- A7 m7 [+ v- B. Q您是和邓侃一起写文章的盛楠么?
) @( r, T" K+ j# k* L/ W
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 * z: B! R' X# X2 ]1 K7 ^
是我啊。。。这都能被认出来。。。

% X! N, s; w- u# {* s( c5 p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 * E7 s4 k( I! T
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~
( {: T' d/ V0 B8 y5 |* w8 B+ {; ^' b
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 6 w8 S# z) o3 ^: G
    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 ...
    2 K# R5 A- ?0 |: n/ @+ I- o
    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 : x/ ?. d6 ?0 d( m. E7 p
    欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
    ' y6 S" B: r9 F8 D4 f
    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。
    5 K  E* x; j2 X! Z2 N6 @
    + X! H; x! x( U$ b. k3 e, E" T( |( s

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。% m# w  D8 Q0 l1 p  ?

    " b: ~% S9 u9 _5 g中文看得真累,大部分还是英文术语。
    * F$ @: z% n6 z) c
    2 S/ f2 G) s/ H% M' Z$ ~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 U  n: ^" I1 v3 u! L! M& V; S9 {: W, D0 ]( s. w4 \( I5 M1 q& |
    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 & K' b) o1 m/ b7 M" v* P
    我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。% Q) o" A* r. w. Q

    8 p! a0 j+ U1 k5 q+ Z2 }9 \ ...
    " `) U( b" s& y; Q" v& b
    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
    9 b! k& d- M  ~/ }  z: U7 a7 N谢谢。" z; Q& L8 [, w

    0 k* _) C0 V! b1 U0 N9 t中文看得真累,大部分还是英文术语。

    , J* ]7 g3 m" H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
    % M1 x9 H' s1 _* @; C. W是我啊。。。这都能被认出来。。。

    / [& D  a7 R  Y$ G+ I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 & f" D/ J2 u. H; b
    是邓嫂么?

    . h( t) E# {) B* V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 0 A7 ]  _) ?* L
    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 ...
    5 L+ ]  V; q9 C/ C5 T+ C9 ~( k
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。7 O9 b6 L6 `( Y! Q0 Q3 F
    0 G: s  e5 M3 C, H+ I1 N1 J4 F
    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。& L$ ?2 R8 E6 a" N2 c

    , ]) K# B& {8 P8 mhttp://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 5 q3 f% {) j+ {; l3 n& R+ S
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。9 S& [; L4 T& R) ^. ]. F4 Z2 ]( F

    ! _# t# V4 J) Y6 f现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...

    % M; n0 T, J" y% Q3 ]/ [- C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
    , \' [& S: E- l+ y/ E7 {现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
    4 f% i) n$ c* [- E* f7 V5 E
    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。
    * O% o6 N  c" B/ o  P5 u1 Q0 O! Q# T; i3 A! q: {
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL4 m8 Q* T& R, R* T. `2 L  V% p- g; M
    ( W: |, j7 O+ _& a( s2 W
  • 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
    6 b& l% D& y: N$ y+ @有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作

    5 D4 S4 C& p1 l9 C) t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 & ]: C. o$ }  c5 m% u
    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 j- M, \: m) u' ~
    : I: l0 A7 A# J/ L( V* n: Khttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    - S* h+ T0 K# k+ h3 D
    好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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