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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 M$ V  F+ \  m; c$ c+ H0 e
: F8 j& k; |" F0 N/ z) G9 D0 ?
    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?% }, ~7 T8 u7 T
5 c7 B$ l  n. A, Q6 {
    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。
' R6 e: M( L4 Z) b4 p9 [+ J" P/ |$ Y

* _2 _. F, ?1 [# m. O4 K2 p9 _% {8 ~' d& j2 w
图1-1 MongoDB架构图
4 U* z- Q" k) }; n# \/ G- y

5 E3 \& q* g: H. q$ B+ X7 l. d    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)。0 ~- m' |: y7 X3 j, q0 _5 o5 p4 _
7 S2 d* {& T+ Y% _6 ~$ R2 |
Shards7 k& w" b; a/ @, r1 L

0 L9 c$ Q/ K5 ?( ?    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。
" X! W/ ^" h1 N% c: t! C1 h. D& P+ _# S" J+ M: o6 ?
    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)。
* {& w1 }' l. T: v" `9 B" C/ g- j% I! L1 p
    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。
8 D( k1 }" P& n8 c
# X0 u$ U8 `8 {5 j: J0 }3 ^2 i& t& r  D    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。; }6 t+ b( g7 w8 D7 Z& z1 j7 q
" N. Y" G% G" `  k& I- _: Q
Shard keys
- p/ N$ G% F  x. ?8 |" [6 c$ c5 |        
  `' q, v' d4 q& |% r1 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。
& V/ r5 w0 Q& R* w  ?) K9 |) M# ]$ C" ^. w( d' E" u
    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,
+ B8 A( @2 d, D% q
3 ~4 q7 e) B4 @, Z# W{) ]8 S/ T6 \) e' H4 |6 X* g  S
  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",/ _" \3 P" V% ?0 z$ U; D
  "Type": "CD",$ v. r& d+ ^1 ~
  "Author": "Nirvana",
2 _/ S6 q# b' l  "Title": "Nevermind",9 x* N5 g) e4 Q  H% ^
  "Genre": "Grunge",$ i8 F" ?4 y! [4 _4 B
   "Releasedate": "1991.09.24",
. S" ?9 [; ~4 E" J$ S- W   "Tracklist": [2 \% v( ^/ a) \2 _1 c+ ~
     {. n# a$ i6 u' J6 L. ?# M: G
        "Track" : "1",
. e( W7 d3 p& B, c/ k: |# e" Y5 t        "Title" : "Smells like teen spirit",
# I5 W8 o  z- l8 q& K$ H- }        "Length" : "5:02"
3 w4 h* O4 ?/ ~4 [, R* S     },
# f) u# Q9 }8 @/ _     {
1 S5 y  K) h2 o2 W# z        "Track" : "2",/ s9 U6 ~; l" m
        "Title" : "In Bloom",, X  S. Z" T  n: k) j4 L6 p9 a$ l$ G
        "Length" : "4:15"
5 l3 Q* ^9 Y. d, u! g- _     }
. A5 Y7 D' v8 K0 X9 o; u" n   ]+ F7 J0 V' ~( Q% |4 M
}* [. o" p6 w$ v  H2 @  {$ Y& h

7 z1 P0 B1 E; f5 {; d{- ^& H! K. ^0 Z, W+ }4 }
  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",* t- G2 R& t9 i
  "Type": "Book",3 ?- `/ d; M  ~1 Z$ o1 {) N4 D
  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",$ \" h. H% c6 Z: F7 S
  "Publisher": "Apress",
1 v4 R6 W$ y# N9 w8 A/ U5 m3 I8 L7 Y  "Author": " Eelco Plugge",3 E: ~9 U1 R1 C7 q4 }. O( @( L& ^
  "Releasedate": "2011.06.09"
+ {4 [( C+ a% R1 N/ J}
) G; H- C# t( F% o$ N- z* U
, h9 m/ c: u7 o" k! Z9 g0 d$ \    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。
; w. U$ K  h% B7 F& W, h0 O: A& _+ @1 V4 H
    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。5 B6 L% K7 E1 k
: g# u( S# i  U  V0 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。1 k1 _# J6 }7 Q2 v2 f
( a3 i: z8 X6 l0 x. y
    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。  ]2 F$ E& g: i6 Q4 ]- M1 H, S
/ _3 h/ u9 K3 A2 I% D7 j4 L
    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”。5 c8 ^* r1 z5 f
' q: U' ^& X+ f' |7 \) T( M
Chunks8 z6 v; |- f+ Q+ Y$ f& H* J
        & |/ F/ K$ F: {1 m) ?
    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。
! K7 j$ D0 X& {6 S
& n1 d0 I# P  @9 h* n' s6 A* g

  x" ~( ?( z+ O# T& ~' L) }图1-2 chunk的三元组
5 A; {" w  p7 T1 U# ~/ V

/ u3 k; N& t. N+ Y6 k" z    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。3 Z7 e# F( n) m6 s
" N0 L, p/ M/ U: U" ^2 o0 T
    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。
8 L3 y! U! P: r2 B- W1 Z; C
, d1 g- M8 K$ Q. u- N    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。4 o& e) x+ ]- G7 T0 x+ h
/ U. P7 X0 t7 O% A! i$ A! Z* t
    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。
/ G9 O3 N/ v( {2 o# ]  H
6 E' v7 j/ B, L3 M1 F    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。, U% {- B: b- s( t: T3 s! ?( |

& Q& n" }0 V6 J5 D" q7 r4 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。! y0 B4 a5 F0 A8 r

7 t/ f; Q7 z( c, m! L: UReplica set
1 e$ h' ]8 Z0 O) V' |# X5 X: Z        * c0 M) S& x1 C( M9 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。
) O9 C# O/ d- t5 q: t5 S4 t/ ?( z( z3 W' V0 H% r3 P( Y4 l
    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。
# o% _* d" h8 Y- _6 Y' c
& O7 f& P# S9 h' I$ d    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。
& r: N7 [2 A5 w8 e$ K" p1 y
+ ?, ~& U2 Y6 I( B% v" a! d    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。! @) Y/ L' u5 f, h
) b" ]9 e% b5 J) S* q0 K/ U
Config Server( p' C6 y+ b: p# B( |0 H1 o
        
# o: Z7 @; k( S' Z& J$ L+ s7 y/ m0 I    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。+ w  W- P: u8 c" h: B8 m- ^1 j6 j8 x
' s1 m: B/ b( x$ w7 l
    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
9 q4 r3 y- V+ B; J, U1 G5 r
- z/ b! C* a( F+ T0 A* ?    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。' R! F; }" G2 Z

$ M1 j/ G/ b; v4 b    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。; C3 Y. E7 m( X" U9 ^2 p+ t
" Q; o* `! A( R/ ~
    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。9 r0 c4 E* V, n' v* }. n

: J- t% G/ k$ e9 y0 m! Z* vMongos1 t; D: u8 U' q
5 M7 z8 e9 S+ T2 d3 l
    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
: _! T0 H) A, e- J- i) o' w# y+ D" Q, w7 o9 g9 O6 L
    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 |1 J. ?$ y( {

4 k0 U9 y% f# d% U6 i    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。
" l: I' z! F, q" X& f' X7 A7 Z4 g3 u7 L/ @
    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。
/ a2 v$ k5 X6 F9 M# y1 ]4 N% d5 |; l/ i7 u( k! L
    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。: G4 L) Z& f: k
7 d* Q3 ^* ]  [+ I5 u- f
; Y$ C% H/ D- w6 J2 B) D9 _* w
Reference,
- w8 s* |: N7 Y8 N% c
3 O6 W/ {" n/ B" u[0] Architectural Overview
+ y5 P+ t7 S6 v) Ahttp://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
4 M6 q+ q' p% z) w0 c

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
- r- }" R2 h% u- n) w! R% a
$ J4 M, S% b1 z$ E0 L/ \
# {7 Q' |: c; w1 A  j$ b4 J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 + N4 w. ]( m( J) f7 s
您是和邓侃一起写文章的盛楠么?
# b, B) ~) Z3 ?# w7 L
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 6 c& o' @# e7 u: A
是我啊。。。这都能被认出来。。。

5 d8 a: S- R) `' Y1 ?1 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~

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 , l$ i  L3 x3 @, H7 x, N/ v% q* \
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~

! |- D6 k0 Q8 N; ]% b3 t6 ~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
    3 U" X% a, [$ f  a2 z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 ...
    % l* _: W. m2 j9 k
    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 `9 {4 e1 H$ @9 l7 o
    欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。

    ( O! \( m& j3 b  a; k7 L6 Y" s5 w2 p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。
    9 K2 C, d- Q- b& \! m
    2 W  G# F/ x+ Q* J) ?1 A3 J9 S0 C+ l

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。
    $ ?: W) q  h1 e7 H, a- l5 z+ F8 F6 I) V+ ~( P) P7 ~- h6 C
    中文看得真累,大部分还是英文术语。0 d) `5 v5 ^+ t
    : f8 Q8 }# R( s0 U( L. p
    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。
    & _0 p/ I! D2 V' P, D# I! A& v
    + M1 J% }, _# {0 Y" ]" r- P; 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 * t1 t% k) S" k( y7 a$ e
    我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
    ; g$ v$ X* o6 L) i& b9 _
    ' f$ v* @% A) m1 h4 y ...

    9 A& ?% M( a  B; o: |3 n$ Y4 nmongoDB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 D4 y- F0 O( p4 v. q+ Q谢谢。
    1 }% H9 v. Y6 a, u4 g
    . _; H( P! G+ K中文看得真累,大部分还是英文术语。
    4 f. i$ K- D+ Y* `: r
    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 5 b9 n, z& g- J
    是我啊。。。这都能被认出来。。。
    / M9 Q" w! j9 E3 r. `0 @, g
    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
    * w( c9 m2 W3 I9 h8 {' ?是邓嫂么?

    ; o( {" k4 Z3 M- j, e! v8 E( q2 ^- O6 D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
    1 ^1 U- x1 U' N9 T9 n' O1 a/ O( I3 d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 ...

    % j; @" A; `/ k0 J太好了,期待中,希望都带上英文reference。+ T2 u, i+ ]) n
    2 D# s1 z- s3 V+ P. j
    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。  {2 c$ V1 w$ O- B) C

    6 W  t! ~) s$ e7 Q2 r& zhttp://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 ; l0 @4 ^' P" {3 O& f3 [
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。  Q- e  d" Q) O) H- R

      R2 e5 `  s# T9 K& O* R5 _现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...
    , H' s5 l4 i2 O+ U4 [
    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 ( ]" w6 i3 \4 t( w- W1 Z, W* \7 T
    现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈

    / `% E5 {2 @- y$ H1 O0 Z+ A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。3 }0 u3 [& {- @: s* X9 J* [$ s; d

    : r) ~, H9 `" N; J+ jhttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL* n+ U" J1 U) Q& b* _
    % s  \8 [' M* S: R8 a( l/ U
  • 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 8 n% a* R* c8 t
    有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作

    . n( p3 t5 ]* D, N( i- f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
    2 C5 }! F6 E2 X8 M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 y: l( I; E! L3 ?* f

    1 @, O# a, M# [$ A5 H; c8 _http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    - r3 T6 \# M5 @4 m  ^/ o4 w* }/ ^
    好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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