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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。
7 w( {% R4 m! V! d! U! M# m- u, e6 e* n. U+ H
    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?: I) E, j. P( v# h
* ?" Z" R; L8 m0 m, q; n' {) ~( b' j& K
    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。( k2 v7 b4 Q; Q6 v
  ^) Z* S' U; L1 w
: l8 n. {4 G  s( w

; w$ C0 D. P; ?$ H! u8 ]! ~. t9 P图1-1 MongoDB架构图

; e$ r% K% A  \6 n( N" ^# f" F9 @) o
    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. }/ j) H7 o: G% }- T3 V! Z; P$ C7 h# P+ _3 F4 {0 V
Shards) Z5 L* k7 A! v1 k

& p1 u* F* ~( Q/ Q) g- b    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。. o. ?0 s1 ~% X. N
& ?! c3 M- v: m" |
    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)。' F; W' I  {  v2 h' w$ a- [
, Z  o! l' a; p. n- U+ B
    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。
* I6 u2 E9 @5 d& k! }' b+ N. s- s" ?) ~+ S, b) p# V" j3 ?8 y
    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。& g( @8 O+ o( P$ v9 e5 [0 L: t
  Z& L9 W3 c! [/ `1 r, T: H
Shard keys
1 V0 J, m8 H, e9 y+ m" T; G        
" ^* t& L4 p9 H6 L5 Y, C3 A, 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。. i; e; c9 m/ @& l0 w
! I# W2 K% c8 G6 S
    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,# ~3 Y' A  o6 M& x( {

5 g7 u/ v9 z, a. Q7 T' l( f{
+ v' l4 Q& G9 ]( j, V# Q4 S% e( p  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",
. {/ q  P: I5 T, _, O% I* M+ d' u  "Type": "CD",
5 X) N( N4 k" p! C1 e; g  "Author": "Nirvana",4 F+ i- R  Y. t" f+ f" U
  "Title": "Nevermind",! N2 O% J, T: u6 X
  "Genre": "Grunge",
1 V) K# u: }6 }2 K   "Releasedate": "1991.09.24",
7 l. H. A. E( }# C5 [, |   "Tracklist": [* d' W( D# ^5 m
     {4 y7 ]7 X3 X: r2 D. L; l7 Z5 `" ?
        "Track" : "1",8 }' t& q4 g9 ^6 j# D
        "Title" : "Smells like teen spirit",/ U. C6 n" h4 R4 G0 I
        "Length" : "5:02"8 w4 \! i2 [* v" M# \% o
     },( C! B& L3 [3 i  ^4 h4 s  a, s* F
     {
, \5 F8 r+ m, k3 ^        "Track" : "2",: i7 V1 R% H% n& x) K
        "Title" : "In Bloom",
. K4 K$ ]' b2 h% ]        "Length" : "4:15"9 J( i8 z+ y2 P5 k# b' t  B7 w
     }5 A; E9 r% ]5 \7 J% C# A, m
   ]
0 L. v( c* e( v* C- s7 F) I}  Q' X; Y- W5 I" v

6 v0 W* U7 t6 P( [6 t& G- O  Y{9 L; A6 v/ R4 H! S: G8 E
  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",$ G" z& l- l: Z6 G0 O
  "Type": "Book",
. S' A2 @- U0 G: ^1 d  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",9 Z% c3 F3 a2 Z/ _* m
  "Publisher": "Apress",2 `. t5 @* j, `7 j; {. l
  "Author": " Eelco Plugge",: \% F) }! o2 W0 w
  "Releasedate": "2011.06.09"
$ i" Q& R" h% g. J0 N! g. B, v0 B- i}# ~0 p7 B; u: T/ U/ o
/ Q- ?6 j4 ^. P" x
    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。
* n( ]: d1 c* u; Y* n( P! `) N) K  X
! l6 s6 K- a3 J* o2 [5 R: n7 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。: s0 \- D, Q( H6 H7 V/ O, j  E" s

, t0 ?" o3 ^* O$ K5 E    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。
8 ]/ ?7 p5 L, W' o
5 P4 L* Z/ R4 c8 W( K+ `8 }6 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。5 @* J, c! Y, w/ A* }
0 @* w3 q* o5 S0 D, ?
    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”。
+ o8 S) R) F8 f" i1 o
$ S4 g: \6 {+ `0 rChunks/ g  y; T) ]) z; }0 N
        
6 i. P/ {2 f1 J! l    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。
+ [0 r8 F+ F; M/ Q2 x$ p% @; S& E2 R" A* Q9 D
( x4 z2 `, ]- R: o5 z! n
图1-2 chunk的三元组
4 B% m( R  r( Z2 t7 Q2 J. \9 ^

: V4 Q$ ]  {0 X& w, \7 s    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。
- M3 ~- n3 Q& r% y/ d# @4 m# R- T6 P' W/ ?0 n. A3 }
    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。9 f/ ~5 v, N4 |& C

4 O) {+ i! J  v1 w! s1 p9 z9 M5 {    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。  O7 [8 Q, N; I* p

4 M! }) J- v# I* K! E( G4 r    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。' k1 A9 A4 R7 |) i

& J$ S" ?( g7 m) D    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。  R# U8 B1 ^7 p- S
. b1 w+ ]: ~( ?7 L8 ?1 X! _7 [8 @
    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 h, f2 g2 z0 L2 U6 n
5 \& A) V/ ]: _
Replica set
5 }$ p* i. w& F6 {6 `        
' v/ `) c# L! m7 ?    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。
1 y  ]# n. D8 ^' O
" {" D. Q: F7 D8 S/ K/ J    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+ \4 c" B9 U, Y$ ^  M6 T

# w8 a- W0 r# ^* G0 Y) `. q& @    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。* D  Q1 E) D3 [3 ~/ ^

$ T/ o5 q* t' }, V3 U- n    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。: e% y; d9 @; a! f7 x0 ~2 w. ~
3 d, s( w+ k3 h
Config Server
+ x$ R/ s  k( @0 v' O% w        ; k! N( ~- r( A
    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。
  E. {% ?8 C& S" A$ e5 }# p( T3 O3 Y3 T/ \+ d( ?
    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。& |* U/ a$ k! C; b. n, A/ K

# l, o) n/ R' d6 c2 L8 L    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。6 h7 e# i- w, [$ v: W( O8 ^

- O  i1 m, S* Y& z  _    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。
) V" K/ o# D7 k: b' a. d- q8 n# P" z2 X" P
    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。# M3 r' Y! Z9 F$ o3 {' q
* o3 [5 ~; J, T* y1 |) p
Mongos
$ o' j: E7 S0 q, l; {! k# ]" p3 o& O1 l
    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
& t8 J. s9 S1 r3 U( e8 g" J2 {, L: y4 C$ W: ^$ _, \9 R3 Z6 Z9 A
    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。
- ^3 u3 B" N' D
) J7 @8 y- b& W" V0 j* k3 b& 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。
3 G( Z6 Z4 g7 J  G5 T" s, \% I9 f' c5 h3 V6 h
    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。
4 {* x  n+ A7 N! f+ H+ C) x- `0 s6 h" I! e6 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。
5 O+ _7 d7 r: E1 o/ E! t6 h( p9 K4 `, \: V
& }& m3 K/ D: W3 }
Reference,4 D+ X) D1 w4 I) g7 `# ?/ j
. l/ n; m/ n, e$ L
[0] Architectural Overview( f# y" L$ ?) ]) P2 S: w; S, q
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction$ c/ Z* W' R* N  P

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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 ! e9 l4 S5 x/ h+ ~' H
2 y$ ^: ~8 p+ R6 s0 l

7 S+ ^6 p1 f. B. z+ c# \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 ) n+ O3 ?7 q3 e% K4 O- G
您是和邓侃一起写文章的盛楠么?

( |& o8 A9 P+ v0 [; f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 % p/ G! ?. e" s& `& ~/ @0 R: g
是我啊。。。这都能被认出来。。。
. _! G% k9 ?4 V3 O3 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
* h3 C2 y+ H3 `# U4 h6 {# r! k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~

9 X7 h$ h& }* p5 r: S$ s8 S$ q$ B! h0 ]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
    - z2 x, B+ m" q9 {1 {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 ...

    " D: Y+ G( R8 h6 w6 d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 7 h  c4 e& ^7 p" r
    欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
    : Z2 v2 a5 y2 S, B7 x: x7 W7 A
    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。
    & ?. A- E9 {' F
    6 M$ o% Z6 e+ W. Q/ X3 U8 Y' 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。
    : X! o7 U; U9 n* Q1 K0 Z2 t: @3 u5 H+ a/ U
    中文看得真累,大部分还是英文术语。
    * k7 V% ?; g* m% V+ U5 M4 T( q; Z: X# O+ 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。3 i" ]5 z6 L9 l  T7 o+ q

    7 P* C. T8 J& e6 C* q& C6 ^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
    * j$ x( l, n. ]: m2 V1 o- d我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。" Y. Z# a2 @! q2 j5 G: U! f2 G
    + k& i) j& {6 {  N, o" I2 B. d: @1 I1 w
    ...
    " }: d  s, R6 M- a- b8 @' [
    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
    4 ?/ f0 q' |! t8 @+ T  y% ~" {谢谢。
    2 G; \! u. [9 Z9 x# o( D# Z
    8 q, O. e; P, ~  t: Y% ]中文看得真累,大部分还是英文术语。

    ; y. J2 Q3 U* G  |& v% t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
    / v# N$ \, q0 h是我啊。。。这都能被认出来。。。

    " d- B7 }: o3 v# B* v- b" a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 + V+ n# r& v5 ~0 q* j7 S* c' f
    是邓嫂么?
    / w- e$ Y7 S* Z5 ^) _
    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 C4 d% Z0 G1 m, Y, 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 ...
    & z3 V! P( L( {3 ?# C+ b
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。% }5 v' b* p- t1 ?- m
    1 ?  S* g, [  _; U: A3 }
    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 O2 W5 W9 j) R& H0 h' c
    # `0 e6 G  P. x& ~; O* G: n2 e% fhttp://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 # j9 ^* y7 Q" ^
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    / k+ b3 b9 _* H+ ]* h
    7 e- ^4 q& V) H现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...

    & ~2 k. P3 q7 t3 Z8 S+ V  P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 - J% z9 f( p% W- H0 g- I* \
    现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈

    4 x) t6 F6 H1 |- H7 J8 g9 L7 M5 y" B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。) _9 ]  L$ M0 g2 w- h
    - L; u% h& O" l1 ~
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    6 @9 W5 D8 x/ w" g' {/ w; w- Y* S% x. ~% 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 - y9 C+ q! q- A, ~8 o
    有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作

    4 ?: A2 \# X: j0 U4 r8 o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 & I/ S5 J1 t' X3 f, [
    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。
    7 ^6 c; P4 U- l5 ~* x6 E3 z7 b( {
    ! h" p7 y8 z: e9 z8 Ohttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

    # ], k, O* }7 ~% ?- N好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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