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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。( W& i9 K$ \4 k6 g0 l$ N; X" H
8 G/ C" y8 {0 x' p( m2 A2 V
    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?
9 M! Z: r2 f" W0 A% P  [
  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

1 x" l% [+ J8 o; ?4 M- F& b
% E6 c- I2 L! ?7 K5 @8 u
, u9 a/ U5 G3 D* ?0 c
图1-1 MongoDB架构图
& b* K& b6 h1 t$ R2 j
! B6 }% U1 C/ A! B$ R
    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)。
" O) z0 I3 w7 M6 N9 o) H, ?% }
4 A. B1 l# r8 w4 B4 ]! FShards
& Z! O: }+ W1 i$ G, F) W% p8 U5 m* ~: D$ ]
    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。
9 ]/ A: ^6 s7 n$ Q0 R/ {( b1 y( T. T7 u: \4 C
    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)。
* p  d( o0 Z* C$ L9 e% R- ^  S+ \
) 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。
5 X/ f: S- r5 y9 ^' F4 N% n7 M( v# T) V9 F( S6 w! k% i& Y) ~
Shard keys& N2 c% ]* _- x& b$ @) [
        3 V4 i: |! s5 t8 z# Y
    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"
5 U7 J  m% ?5 D( _     }/ z! |$ J" T0 g7 b! F3 n* T- v
   ]
) 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。
, g) t  z& O' p( R1 f1 k  o" L+ Y' G, |
    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 {$ i7 u. B! A6 Y0 M- ^( t" y+ [# J! I8 L
Chunks
# Y7 H' a4 c' j        5 Y8 Q" {! `# F5 A5 O1 k
    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
' X3 B, Q, [1 `' m8 w8 H- r/ v

( 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 {( [
: _( y6 S! S, i- D
    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。
$ l( E" q6 _: s2 C0 k' a. {; B' C8 [
    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。
1 @% Z) \( [  d. h" s9 l+ C# s/ n# M9 e
Replica set
' ~) e' \3 m) A- I& c; L# B        
% 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! |, [
$ G, ?% I' }5 M- V* j1 K
    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。
# {% f1 g# L6 }% o/ M4 l# [  A* J$ O' f. {% j
    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。
, E5 ^; Z3 p( I$ O  `( w$ d7 Y, x6 y; m) i2 f* v
Config Server
9 X0 I& E0 z) `' R1 h- N% i+ g& D        
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。
' y2 G( K. Q) {% K  D( H
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。
! ^4 i" {8 }5 ^! L
: 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 }
. M0 T5 h5 S) c0 @4 C  X! t0 O
    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
- b5 e/ C. T/ N8 ?; O1 ~- a2 Y6 q
& 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
3 I0 u. U0 Q. R  y
    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。
5 w9 ]& [: C0 W& S5 o7 u& W# w5 f8 O
    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。
! \0 n5 ]" ?9 y
( 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。
8 k5 F7 }. Z. w9 H$ ^! V! `  p- `$ C% M% w& T
    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。
! C0 a; X/ c  V1 e, t' R1 l/ w, N, p" |% }8 I

% 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

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 1 t" b( t* w& j3 {: I3 T' H

1 h7 y8 P4 p+ I. R& ^9 G* R9 _
4 y  @+ _# R9 {5 [: V9 E: Z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 / f" K/ }( ~! {0 p* J7 t$ i% Y
您是和邓侃一起写文章的盛楠么?
" `* }( H" ~: A% ~: l, `. |2 J
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
/ [/ E3 A' y. Q/ \; t; x! k是我啊。。。这都能被认出来。。。
. `4 c' l8 t8 M" R5 F
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
: h2 s2 b/ V+ K; P% e; V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~
2 x8 K1 c) w3 V, j7 r2 ?* 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 0 t- S+ [3 j- ]4 h! m
    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 ...
    ' a6 m$ a: g  Q: t2 ~, h
    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 2 _' W( C9 @3 }4 s; c6 k6 {
    欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。

    6 |2 }- Y* \$ ~' R* Z* t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。3 S9 w3 T9 O0 `* f0 G) W, e* w! Y

    0 F! R) X- o3 q4 p5 ^; b' @$ r  Z

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。
    8 C9 b! L; H- {! U" Q7 c  Q9 I8 u& A0 D7 c# e/ r
    中文看得真累,大部分还是英文术语。
    / e: e$ m# h1 f; b" e9 w( {) }* [/ L' |) R3 d: J4 t+ ]' L& w
    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。9 Z+ D5 f$ r, V1 _( l
    7 v5 T1 Q* p8 k# ]) B# X' z# u
    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 8 |& s: `/ O# d0 {0 b
    我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。, Q- g8 n/ r* B4 a6 m; Z3 A+ k( d
    ! ~) ^' e2 q: P
    ...
    - q2 x; _& k8 W  v' `
    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 ( t& `9 L; H3 }4 I: k
    谢谢。
    + R9 F- Y- u7 Q
    * J/ k# A) A& Q. B& o1 [, b0 X2 F中文看得真累,大部分还是英文术语。

    ' K" P! s1 e5 [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 ' z  S$ [/ A0 Z. h# q% ~' k4 k' n
    是我啊。。。这都能被认出来。。。

    + `% }3 X4 U- @( o5 q" Y. v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
    - j8 C- x' A( y  W5 F是邓嫂么?
    5 N. a# t- ^/ |1 A6 w/ Z
    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 2 E$ s+ M  s( ?6 q
    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 ...

    ' R. c! h( I( {2 I太好了,期待中,希望都带上英文reference。3 L% d1 Z4 L) a1 k( v

    4 p2 j& [* V/ X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。0 H5 J( Y( {. o+ s6 h, l$ Y& @1 ]; I: k
    , |; F- M( e, {3 `: P3 I
    http://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 , E# n+ B# B- ?6 ?
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    1 S) N  \) Z/ N* O2 }8 H! }  ~
    ) v$ I# i6 t4 n; b现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...

    / k# s5 a! u; }! A0 G& Z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 2 w" L3 |. j9 X/ m1 i& R7 K% _. R
    现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
    % s6 u. N$ q8 A2 D
    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。0 ?& n) r4 c3 m7 a! _+ ~7 I& `
    , u- o/ L  ~" M6 g  t, H- ^! T& u
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    7 X5 x& }$ ]( {! {
    7 G6 U7 b( ^' m, A& @
  • 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
    $ E! z1 \( S4 ^: D; g有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作

    , }0 x1 H# R  [2 K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
    & {' M8 H1 u7 W' K9 F" u7 j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。: c* r1 F- j/ s: ^2 ~

    ; D$ H. h  s" H) a5 C9 m8 Qhttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    ! ]7 v+ F* i9 T4 e2 }, ~
    好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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