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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。( ^. p/ k2 j7 N! ]+ v

* q# ^. _: g6 }" x8 }    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# \0 M; C2 a3 d7 E0 v9 T( X; h2 u" t2 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。* i0 j' u) F. H. l
4 X- x4 U0 h# t' q. H

1 D- f/ H& b/ H
# Z  B( V. J! |: m( E& R/ _% R1 H图1-1 MongoDB架构图
  O/ V9 B( T! M( D  `3 x
2 G* ?& j9 C1 H7 {- {
    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)。, M9 g% k- a, `$ j% e' s: f
# g2 @; d, N. }' l" C8 x0 o% B
Shards5 r; A$ `; M# I

( g  T! W( P" A8 c+ |9 _& G! F    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。
$ \; T2 N* y" @- z; g2 z
. ^0 L( ?2 j1 `2 ?    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)。
5 {1 |4 r3 h" B1 w* Y* j
8 v4 V7 y8 g5 |6 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。" d' o8 H6 f4 ]2 z- ^9 E1 c! V

6 B. Y: @" Y# n2 b$ \2 s7 f' d: H3 n    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 m4 x% M4 j- ]. z  y" L' i+ B: j" J& Q$ \) C0 G0 Y; s" A
Shard keys: Z  w- T- b# J: R/ g4 w* ~
        
4 T7 P6 v0 X! C$ B, R    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。/ u8 U% m, v$ R3 b

% c+ P, ]" `# f1 {' i0 K# r    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,
( W0 Y- v* B' }; o9 ]$ `
3 K  j" _. N+ @; m{
% i  j$ J! y. f9 X  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",. ?* u+ v  z# t4 L4 U3 v- h
  "Type": "CD",0 T- T' n1 P: L* Y$ a
  "Author": "Nirvana",
: y9 F3 ]  d! _  "Title": "Nevermind",
* T; s/ B* F/ z- x6 o4 Z, Y. M  "Genre": "Grunge",
; z6 E0 y# _, ^; u   "Releasedate": "1991.09.24",5 a3 k6 s# @6 b1 c
   "Tracklist": [
! R6 b3 W0 H! K- q' T  A% M     {
' y7 m; P7 I% j3 E* t& }2 o        "Track" : "1",
* P4 a, B0 H6 [; W+ M, p        "Title" : "Smells like teen spirit",% z3 J* q2 h  m  Y! r
        "Length" : "5:02"* _2 U8 L( {. f! z; c$ G3 x/ q
     },* W& m1 R# c2 r6 {/ L* S2 d
     {/ U$ @# x; s  w( {2 ?  R
        "Track" : "2",4 i4 X) A6 q# u! Y  P/ r
        "Title" : "In Bloom",
/ g" A4 X9 `  L4 F  ^( D/ q8 j. o        "Length" : "4:15"5 P- S2 f: `. W  B
     }6 t: A! ?6 g! x- o* s$ @
   ]9 }+ `, h: i/ J- `8 m
}1 ]- w8 Q6 \" P3 N/ \
- D6 O+ q! G; ^# Z, C" f- h# S
{* _* U. n+ N" Z) D
  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",2 k- W4 }$ W, A9 j. E: p: d
  "Type": "Book",' A. [6 l! r! a- a
  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",
% Q7 T- p) C: {  "Publisher": "Apress",+ e0 n" F% i. a4 L# }) _$ Q4 e# {
  "Author": " Eelco Plugge",
. Y8 s9 L$ |4 [; b  "Releasedate": "2011.06.09"/ l  p8 T& v3 V/ [0 O- j* y
}# W7 T" d9 u3 F" g2 C; r) g
! e  K1 L  Z+ _4 M/ ^0 h
    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。1 q4 v( t4 @- L

, q7 G( c/ d6 o# d# A' {5 l    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。
. |( ]9 D$ Z8 u4 }0 L5 ]6 K9 d# Q2 N1 ^4 r
    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。
& u/ ]# \+ v; K
/ B, Q, R+ H3 m) 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。
' U% V- H- v# k3 R) B7 Z7 \# H# x! 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”。
6 B4 e6 @4 ?% y$ T; }# j/ I
* l" E* f2 S# h' O8 Z( e4 LChunks
" h& r3 x' g9 u7 U9 J, A! O        % c! ~+ V' r" h- B3 {1 I, y9 F  F
    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。
% \& Z" N/ G# y# M" c6 m- F( {
( J7 Z9 [$ `1 ]

" y2 p- y5 `$ c: g2 M图1-2 chunk的三元组

6 E( L. h3 A. u! e% _0 ~# y$ G  p
+ `8 J& L4 D+ n8 z+ Q# ^- v; 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。: R! \: _* \5 U- M) ~. E4 [- }+ O0 c6 D( L
3 w' @  L4 f9 s5 Z' @3 \; U
    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。- N  t/ B6 ]" k

6 a3 A8 q7 x) P$ _; K    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。& A$ j0 W% j9 [" S
6 t, [8 T5 T9 n% Y3 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。- `* y7 C4 r3 E" P

7 A) b1 m( K, p    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。! d9 `7 P) n( C2 q! i. X2 a; Q* Z2 G

5 @  D: `  ]" R- \/ c' h, N    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。! |2 }5 @1 g0 l& C9 c
1 ~+ ~  Y* R, q  R
Replica set
2 Q: D; U( r2 J5 `. C6 g% Y' v        
$ ]2 D/ @4 Q  u5 s( \7 S: Q5 a    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。( r; Z; R! P$ N9 h% |8 |' a( O

; W, V/ X5 a" i! 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。
( S( o! B+ P$ N0 B9 i! C! D) V) b0 V2 A
6 j* d5 t# s7 n; K' A8 l    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。8 m- }% _% J( U

3 K7 a+ |! O$ r, ~8 f! s8 I! R    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。& d. S: ^0 E: p4 ^" K! S; V

8 x9 @- g3 H# r1 `+ t$ sConfig Server: ]" @- {% P( m+ J0 L! F' g: L
        . l6 }7 T# S, y5 k& ]' {, z$ e
    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。( ^% U4 v0 a: p

+ t: _- ~% ~9 ~% Z8 d    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。5 N+ [1 j  `. T' c) @" J' Q
% \3 T+ I2 M& [, X
    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。% e8 h* p& {0 H0 t* [% c! v- m

1 L: H' O& c2 F: h3 b, K9 w! m( c    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。
" Z$ d& g! M. \
4 D5 p1 F. S! S    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。
4 i5 k  d( R* V3 Y3 U: U$ O# K4 s* |
Mongos
4 O+ F. L. _6 Y( z% c# }. ]% U" ]
5 r5 t# }0 F4 }, q    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。5 M% P: S, M) k) Q6 U/ b- V: Z
0 p0 m( Q6 P1 H4 m& P3 v7 I1 ~( @
    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。; E! i# u; _) L4 m6 {* a: E, ^8 T8 @3 T
4 E* k& |2 Z5 |8 W( t5 B. a! s
    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。' A  U. z% h, n& O: q

# N* P" T: \% K5 T6 G/ j/ 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。! [' |2 J& l. Q1 h+ b$ G& p

% D) g! V8 H: R5 `# M1 r4 V- ?    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。
0 o& Y: f, M" z# E
5 ^2 D' c) m! T" G! C- k' |3 d/ H" Y  e
Reference,
/ t7 G% @( H1 n  a0 J7 B3 P, ~/ q) K" m# m4 Y* q& R6 ~! ?, L; e2 k, Z" [
[0] Architectural Overview+ u% I+ |2 F9 ?; b# a: n$ g
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
: V! @% V+ b. m8 W! E' z

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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 9 d6 d$ M6 I( T2 `7 ~1 A

  U+ c0 q( l0 w" S; Y8 X5 ~, Z) [4 K% [$ ?8 A! ]9 K9 V+ I7 D
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
2 G+ E4 _' F' B+ q' t您是和邓侃一起写文章的盛楠么?

; h8 z& F" g% z* @1 {9 A9 B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
) j5 u) t6 Z' f" `是我啊。。。这都能被认出来。。。
3 o. Y. h( p, K7 _
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# j4 `+ k1 x0 z- I3 z% ~+ H
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~

. C! h, J; @! S  ~$ F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
    - l7 G: E  i! o  Q, T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 ...

    * C0 z4 _" A" X+ U" d( G* B1 O8 w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 * r6 D3 S6 M' `$ M
    欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。

    ; Z6 L" F- p7 Z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。
    : A0 Z* ]! }, \- |4 u4 P2 F# a! L! s- r; G" C& ^8 \

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。7 S1 I+ b! @& G* U/ \

    6 `9 x' }( b- k+ Z' O8 E8 {. |! H中文看得真累,大部分还是英文术语。( e$ [2 D9 d! J; c) V2 E

    : _4 z! J9 ^2 w, m7 C$ B+ ?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。
    4 B. N2 s7 R  f% h& m  ?9 [4 ^3 U" \  k
    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
    ) o/ h" r* B  L8 b" Q( Q我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
    , q5 J9 g3 L! Q2 u7 F% y! U/ p' T& g* M
    ...

    * G2 q: c& @6 M' h( DmongoDB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 " _6 \' M3 g9 d( P0 c& j- D( F
    谢谢。
    ) w9 ~$ ~0 Q$ \4 G0 T9 i7 |. c1 G+ Y$ I3 i2 Z+ C) K
    中文看得真累,大部分还是英文术语。
    # v9 {" }' Y! V5 `" Z9 c
    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
    % h5 M% ]* T- w7 w  q是我啊。。。这都能被认出来。。。

    : O; B1 q' Z- W7 u" J3 U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
    8 o- v' r- `+ A6 X5 I是邓嫂么?
    9 |( ]/ C- M( y
    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
    % t: t  C; k& 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 ...

    : a6 q6 F1 h; v1 j2 Z( O& Z' [! D$ D" t太好了,期待中,希望都带上英文reference。# ]+ n! f/ \3 m# f: r
    0 u0 |5 t* @3 Q
    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。
    ( i8 j* o' x9 l" c  L- ~9 M7 B0 i
    / I: z0 I* s) f+ ~( l1 ~1 Qhttp://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 7 }0 w( n! P, }- C
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。+ a1 H6 M' O: K0 c8 u! O
    + f; h2 B: n: h( b: x1 D3 O. D
    现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...
    # n; b, D4 r: q" @5 [5 B
    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
      _3 s6 Q2 \9 F% h3 s' i现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈

    4 D; }. A1 j) [9 J3 w8 {/ P1 t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。" o/ [0 W# I, Z  ]0 u" P
    ) \2 C! @  T' B$ t4 Q' C
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    4 o5 P! W. \) o3 |( _4 g: W* v1 z) p$ R0 T4 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 : a/ n; B' Y/ K7 ~; K1 \
    有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作

    * T4 c8 {1 m: K$ m. j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 6 g' f8 J* P2 |2 k. O. E2 ?/ v
    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。: k. T4 F) c. P/ f; x7 h. h1 U: t" L
    3 \- F1 I9 {' y8 z- b
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    " ]5 N  c/ M. w6 a7 G5 _
    好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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