|
|
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
-
查看全部评分
|