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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。
% {' E0 n+ m/ ^- o2 O
3 \1 t8 C% N9 A$ I2 x/ r/ |    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?; H6 u6 A' R/ @; @
7 Q, Z4 k( q! ?5 y1 S$ a
    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。
& @' s7 X. x2 N+ b: p' a4 v9 b: B, O

( q* M  A8 L* K; {; C: @2 {( t5 C8 y/ o" j. p6 J, Y3 d) E& }
图1-1 MongoDB架构图

) s% i& n& S) [
0 E4 k, P& d. K( G/ r6 R) N    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)。# O2 B1 h, V% x) ^1 X, ]6 r2 {

( H  U9 y) _) b# Y( D  kShards
1 h  L* V5 u6 e* J; z% G6 t: j& F. W0 h
    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。$ e' b+ P: C* r+ j

, X  L0 ~  H" ~) T! j& F3 |    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)。
! C6 T7 q! C# T- o% |3 X3 o7 d
! R: Q; F* {8 X) w5 s/ F    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。' j6 ]' v+ N( b! D/ h6 R
, l6 m2 D4 h+ R; g8 a
    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。
! @- h" A9 }: Z) R/ z4 z
/ U  g4 X  b2 YShard keys- J4 j! c9 q" c0 o% l2 }* [
        
/ }* x2 E( U* B( d    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。1 m6 t- N4 C. P3 k% i

  }7 p( o" q# {4 q, W/ z    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,( ~6 v0 D  \5 ^$ h

; B. w( L8 J! l, e  e3 Y9 C) e{; I% `7 V+ N  L/ [
  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",* v/ v. \$ [3 z5 s8 _& e' j
  "Type": "CD",6 ~" ~' P* L3 o0 c0 a: L2 w! s7 p( j
  "Author": "Nirvana",6 [3 q  p* I7 i* h, Q7 T- ~
  "Title": "Nevermind",
5 j- N' Z4 L9 G3 D! x" e# J% b1 E  "Genre": "Grunge",
: ~4 I! t+ F  e8 K+ T   "Releasedate": "1991.09.24",
" |" p! c1 y# x   "Tracklist": [
; k- p/ T/ O' w8 |     {
6 Z# e1 O7 {# S. f        "Track" : "1",
5 s+ s' N7 a+ N& ~2 G! _        "Title" : "Smells like teen spirit",
" c9 K5 T; f  w$ q' }! y7 D        "Length" : "5:02"5 J- t4 B" n  p/ l% |
     },
: Y( W8 n5 g: y$ {+ J2 Z) _     {# A0 n: Q" n- J$ a5 [$ N+ A+ r
        "Track" : "2",1 P2 G# ]' k; e8 S; ?
        "Title" : "In Bloom",4 V) i# N. D" n* v" ?) H
        "Length" : "4:15"
$ O) t% c1 [$ u$ |$ Q     }9 E3 e: p+ D- ~
   ]
, Y' ]/ @- v5 o}
. G$ ?  _# E. Z9 J' n; s$ g# j8 A  s8 J7 E- x" o) ^( Z% `
{. g1 m, z# g9 o, S+ o/ M" z
  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",# o# ]  T; n; T2 b7 u/ C8 b7 W
  "Type": "Book",
! Y6 u  Q2 T% L" i. r7 S  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",& ?4 z9 w+ t1 @
  "Publisher": "Apress",# q( a/ X5 ?) ]& x3 r! f
  "Author": " Eelco Plugge",
( U) }7 C: T8 o9 q( ]  "Releasedate": "2011.06.09"5 v) U$ T. L, D% X  T
}
" x2 r5 B6 F5 m: s; c! i! D$ x8 b( N& i3 x- J' S- O
    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。
4 H  ^4 ^) F! S/ |
/ ^$ F4 s" X8 f# ]( R: M1 t    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。
1 `7 y8 D9 `/ r2 f1 W
) p8 \. Y' x% F' L+ Q3 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。. w# m& v: ~* I: w- ]9 \. _. |
& ~( ]7 p1 g( d1 B8 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。
1 h& M: q; s, E& [+ l" y. F
! s. Q# i8 Y8 S" m; Z$ r( e    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”。* G$ i6 R) B3 B3 c5 v5 S% p
) @7 P) N! _4 v5 j, V9 x- S8 Y
Chunks9 E# T* i/ E4 h$ b1 u: @8 B
        0 {. s1 @) ^5 }
    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。2 X/ M% c+ p$ Q: R0 H4 D1 M0 n+ V
$ ^) p# w8 X; Y- V
9 `3 P) G& r6 V6 ~' ~5 [7 h
图1-2 chunk的三元组

$ @2 _& j! ~' r
, B1 }& o( f: [; }    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。
7 I" t0 L+ ]4 V4 A3 ]. f
0 J; h/ `: Y( V    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。- [2 N1 a3 X6 Q/ t- J5 Y
1 _) @# s$ f  e6 W9 D4 S8 @
    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。2 _5 @6 z+ o% P. l# M1 t

; J; S3 o( m3 Y9 A    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。$ w, }0 `8 O  h$ ^3 m
/ \9 l6 }6 `& M
    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。% x1 M$ X' H5 i
8 i7 `/ H2 g- j, D
    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 ?% F8 a$ ^8 Z7 \" Y2 N: Z' Q2 V" ?- G- Y, `7 s2 y# {
Replica set6 s6 B+ z+ ?8 Z% W' z
        $ P, r& D1 t# U' ]+ E( k
    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。0 ^; z0 r7 |) g( w% e* H
/ t# J# e' b: c. c0 @& S3 k7 G. b
    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。5 X6 Y3 v& f/ l9 D; N0 I( F# R
% ~6 b& q# W; P$ u( S
    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。
9 M8 E+ J0 }7 E" P. {
( U. |7 j; ]. ^7 D# \8 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。* T+ q3 M3 ~  N  x" P

- ~9 X8 m( c1 ]2 }, u: j. uConfig Server
) E5 U/ X& b8 K, Q5 S        * y6 a8 a+ u& n
    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。! U" X/ ]0 c' a3 {/ u, {  K

0 w5 d. e( N  [$ I% S    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
& E! C- I$ l2 u. J5 Q, e7 w2 o  y0 U3 l, |! @7 U
    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。( D. i3 @" i. Q
; N* }& g7 H  M& e4 [, W+ x: d
    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。; `2 i' z1 O4 Q0 @) r+ M% n3 m; f

( L8 U0 o; z% q; z! S6 \    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。) R* Z* t) `- c% D; i: G

& p8 \; R" H& [4 D7 T. dMongos
) R9 ]1 ?2 Z9 Z$ N# A9 P+ `) _! x% b4 j4 u$ w! _, `
    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。! y. A8 Y; ?3 B$ G, z& ]9 T$ f
  N/ |9 e  i1 U6 Z6 k
    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。; w8 K; @- x( u, {+ t( A. C* a

, b2 l% y5 U) q: n& R7 A) w8 c( _5 X    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。8 g1 L$ _  H2 i0 H4 N

4 G0 h: C% }' M: k$ ?    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。) o4 t7 v$ U5 ]( I' s% x, u
. i' c3 L6 L* o. @! T& V' t4 j
    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。7 ^  ]5 E4 M9 m
* w. S/ c4 P" D9 d
7 i8 _7 v6 D7 |* Q: }( E
Reference,$ d; K- }0 D% S# z3 |" G* ]" P. u

2 P: V9 O9 X, m) G0 Y; Y  a0 u5 s[0] Architectural Overview- p8 \5 @; ~& W4 R7 T; _
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
0 V! r! c6 v7 _* ~" l! I, o

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
5 Q% {! q0 `! n) y4 w  @9 t
7 A$ Z2 U% C0 v" _8 C
- t  i6 ^+ c- c2 _9 l% R; ~( b9 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 - g5 w/ J5 O' T5 T! C  M* z# y( b
您是和邓侃一起写文章的盛楠么?

$ w/ w0 v% q( S( q, q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
% M' z7 z+ M# N2 Y2 P9 N是我啊。。。这都能被认出来。。。

" }7 a- Y/ ^' a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
* Y' H5 B+ W5 |- i0 _) V2 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~
( T) D- q6 `9 {8 a$ p/ m5 \
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
    - Y% H1 A$ e; I7 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 ...

    ! Y. ^8 z9 u5 c* \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
    + {/ V4 q4 {8 ~6 x+ d) p9 |1 w欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
    ; v( B% Q9 c% k
    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! h* r( D2 A2 ^; ^( @

    ) ^0 j# ^8 w3 V2 Q

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。
    - A7 A4 q% X6 F
    1 ]; q3 U* _) N% r- u! P; o4 k中文看得真累,大部分还是英文术语。
    1 t# m& ~  b, Z, k6 n5 @0 ^
    # c. d: `: ]; \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 h6 P7 Z- a9 U. n" u& ]
    1 N: V. C  t/ H5 }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
    " I: m" v$ x1 @) T) w9 ^# ^5 y我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
    $ ^9 R' U. z/ q- R- n$ M" E8 v/ u+ x& \; ^
    ...
    ( L5 o% }3 r6 y# |% y: B- L, E
    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
    0 b& E7 D  O* J: l1 U! m9 y谢谢。
    + y) N% C5 i; s7 f! ]* u& S+ d6 U4 J( Z* W! L4 z1 B6 ?9 d
    中文看得真累,大部分还是英文术语。
    ! G, u6 R+ D6 B+ y
    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 $ P0 f1 z4 e1 t. I( a
    是我啊。。。这都能被认出来。。。

    . V2 L0 b3 u- B0 `) c+ j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
    % Y: l8 W& R9 o  |6 }+ c是邓嫂么?

    " ?! t3 P7 x1 |) e$ n! o; c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
    3 M, d; U: V0 p6 R, N4 k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 ...
    % S# {6 X, w) o2 [8 o5 h* u
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    ) a! W* b5 o' V8 Y; ?6 `* p" l5 i) p& p! k2 _' F& y
    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。
    " h4 C& w$ e7 k/ \' ~& a. r) ~- T* A+ J9 S+ p+ h/ \
    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
    ! D1 M. b( N# V% r; M  d太好了,期待中,希望都带上英文reference。) p: B: z' U8 u5 J
    # c5 w! k  |( W% W7 q% [5 d2 e
    现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...

    5 c) ~* d$ j8 Q1 s2 a: E( [% ]/ I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 i0 X* J- t: _! P5 q- B4 P
    现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
    / n9 ?: K0 z' }8 L/ m  x
    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。% e, A: W) ?/ x( g
    7 y; g: F# C  B
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    $ c0 {) y" @8 s% `! Z' j9 d+ x1 B& M
    5 a- `) r1 d8 D% [0 i8 G) ~
  • 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 0 \' P  D: W! a+ ]9 M3 _) w
    有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作
    % R! z* z4 N7 b8 \4 v4 d  ~
    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
    ) F0 F) R. m+ 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。# m6 B0 T& ~9 l/ D* z% [

    0 h7 ]3 D6 v2 u% a/ u0 p( _; Lhttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    1 }- Q  C9 ~* Z  v
    好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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