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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。* A( {/ F7 H) k; D
5 x* `' H* V) x3 Z
    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?$ O& S) h  R3 o, j7 t& K* n
, O7 w1 ?3 q# f4 W
    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。4 G6 m! I3 B: {. g0 R

# o! R: h  z0 u& t2 v
' U) q) C  z& o$ j# V4 ~! V* B
* y+ @; G  h0 i6 ^& A- i
图1-1 MongoDB架构图

$ o# M' {' y* A' R) X3 N/ S
9 |; R  z' C! b  p    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)。
2 s7 E, G& |- l$ ?6 D0 ^' F
: m2 f$ h9 h$ ]6 g2 a5 C( zShards1 O3 H3 M: f: J8 S
! b0 u# M' {: V
    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。
& H+ I/ t' C+ g( _* |6 N
0 ], X* g; q: B! U% }: B    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)。
( n- n; I( b6 d+ b0 T$ x2 {5 h+ O$ G: L! ^. H/ X" f! Q
    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。- W2 q& m' t3 h& g0 x* S

& r- p9 w$ R/ E* \    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。- U3 d- [; {5 W2 G% G% |4 _) r" D
8 n; H1 Y" a3 U( Z% e, C
Shard keys
% ~3 U7 M! r$ J! ]8 O. r$ L          @* M8 Y1 p; M2 P
    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。5 s0 W' c3 ~. |; o

8 W( C( \. W) g* i2 s" @3 B( C3 f    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,2 Y0 R" ]$ \# T+ O7 T

1 S  v& G. D3 @6 i0 q4 ]2 |2 m{( M# t4 E: u; l! ~& C
  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",/ q& f2 W* M$ t1 V# h
  "Type": "CD",$ J- M( e. z: G0 _" b7 a+ v
  "Author": "Nirvana"," o9 `: m( \; P2 h
  "Title": "Nevermind",! S3 X8 @% ?% H
  "Genre": "Grunge",
% s% u" _2 C8 B+ U   "Releasedate": "1991.09.24",
! E7 j- m( G( n   "Tracklist": [7 |) t& p0 t" O- g- \
     {* z: x# g5 r, ^" V& f0 K
        "Track" : "1",
9 N) s- |. M$ u# y* }        "Title" : "Smells like teen spirit",
& C  f9 S* ]4 g, X7 R; i        "Length" : "5:02"
; ~0 X( w7 u* \' ?     },
) Y& P& g2 ]- U* m# _) N     {
6 Z9 i; T; {! U' z" \6 P+ s        "Track" : "2",9 N  ?( @3 I: s; U$ |2 @
        "Title" : "In Bloom",% Q5 T  x+ R! Z% x% [' s, @
        "Length" : "4:15"
1 [1 I$ r% h, k. g     }; k/ t. K' _1 Z/ W# m
   ]
8 a2 |7 r. N: h% @& z9 b}
' C* w3 |8 l) H* K( @/ j1 |( F& D
{
) h) n* ?! p! n9 U  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",
1 J, O9 b5 J4 {5 H  "Type": "Book",9 W) c! T7 G- ?
  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",) {5 M& }6 x% w3 \' b2 P& O( Y
  "Publisher": "Apress",. X$ V8 O5 w2 M5 S& g, x# l
  "Author": " Eelco Plugge",
( q  ]/ h' Y9 v3 K  "Releasedate": "2011.06.09"/ _# o+ y. W; o
}( G* \8 J, e+ T2 Y$ U2 x. x

  ]* o  R. `+ H9 J* I    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! Y+ I  `9 z, S2 v
' o9 h. ]6 }5 n! ]# t& 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& U) n6 I3 U0 ^# `

1 C. n8 ^9 o7 i8 }1 ~" n2 b0 t    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。0 k4 L" R; M, B  O% |8 L- o
/ l' y( T  I9 ?* U. z% E
    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。9 |+ p2 U5 e: Y6 E2 d

0 r/ W1 l! z5 @) `    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 T: s0 [5 v3 [; t* D+ C: A$ {4 ?$ L, C0 a% m' ^; E
Chunks
" C8 L. O4 p; {4 y% L, N        
( Y, z; d( \; M$ [* v    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。5 P/ [! H! Z8 p. C, E
5 _( Q& B- x! u
2 `, T* c( n4 v7 C
图1-2 chunk的三元组

( _4 j1 P7 `$ s4 m1 M
* ?) B$ d8 r* _1 E    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。( k: d0 R7 _4 y0 A$ y

4 ]( T( D* U% z% j0 `    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。  B6 M! F2 ~) f
- G: A& n4 [" @* \1 q1 B+ W# V& g4 P
    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' v2 o2 `6 f: r0 [
2 A4 t* x6 Y  q3 a% w
    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。; ?1 B3 A; h8 `  r1 l( ~
. ?* n5 r% t3 G( h) C$ W) G7 O; a
    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。
5 q/ ~" C6 }4 s2 R/ g, @  h0 I/ t* o: Q" ?& m
    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。
* |' V) f" R5 ]: {( g! L$ d7 H% d# D1 Y3 P+ b1 e
Replica set4 }  z( A2 J/ G% K5 a/ i, R
        
& L7 t; i$ R! Q$ B- I5 w' d3 ~! F    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。/ Y; @+ b1 A; F& n; o( s# ^

0 L1 G# j8 {! @& p! ~    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。
+ R2 X' [2 J4 k, _" [( k/ M+ B& i$ O5 B8 o9 z6 v
    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。
; E" M" V# D+ c: i# |/ n0 K. M% v
, {9 m+ J7 f* `% }" s* I) M    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。: n0 S7 y, o! {6 u2 |1 h, l$ _

' V# g& q; ~8 ?1 m' r6 }Config Server+ E# Q- b" r: ~
        
9 Z& g1 |/ O5 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。1 ~. [) o. j3 b" N" v: p" M
& j. J& @, w- |# ]
    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。4 X) ]5 v9 I! }# q( h; V5 O8 _
# P3 ~* \; U/ a+ {9 r3 i' H+ Y
    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 V  [6 H: B. N# T8 u
8 P6 b! b' R  \7 K    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。
" k* d) e1 ~- v( E+ T6 _! T, w# i' R( ~$ X; N
    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。
$ g: |1 f) k  x9 o* U
# f/ X' y2 U4 _8 j5 \Mongos
5 G2 k! h* I& u( P
- N. H3 }3 }  b    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
: ~6 f1 O) }0 R9 N8 u* A4 h2 O6 j8 E6 N/ j+ w
    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。, l4 S' A- J' C5 @6 G# i
: C: r7 }. _, |9 c7 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。
2 L- H! @# C( y0 Q: ^4 N" }6 O! K% [8 P. _5 G
    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。& D7 n% K) d2 r8 w1 v
+ V8 c' |  t; A7 X2 ]# s
    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。8 O2 |1 ~% o; H' c6 R2 ^

# R: _4 P9 t% |4 e# ]3 s; G+ W( G/ u, j) q7 m- P$ U" Z+ e2 d
Reference,4 V- C, h; B4 ~; I4 j8 [+ l  x
; M1 X8 R$ K. S) e$ Z1 C- m
[0] Architectural Overview
0 m# J, P5 E9 k) o, U- {http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
! ^% x; E) z& e% T

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 * j& H, p' d+ K9 n/ I
6 ^9 p& K7 M( f! n, Q+ _3 k) m

+ Z" L2 C; Q! b+ N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 + \5 S- K$ M1 n$ E% G
您是和邓侃一起写文章的盛楠么?
# s% @! `1 c, X: E
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
+ a( H9 i% }1 U3 F& G是我啊。。。这都能被认出来。。。
+ s* O& M2 s: s4 }8 |6 {: F9 X
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
7 e  G* m$ E# k0 [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~

! s4 g, w: t% i( r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 2 w9 _7 j  B5 P
    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 ...
    9 n! A% y$ K: p  s4 [# G, m
    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 3 q# N) l% E: y6 @; J
    欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。

    % }" x) \& @1 s' [5 \) ^3 v' [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。% Q4 H9 D/ c# b# h0 i

    0 J6 y, ~" v/ `* [* t, y7 i

    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 b% s1 R! C- R, f+ a$ k

    + Z8 j7 G  P9 m, u" Y/ A3 I( j( A中文看得真累,大部分还是英文术语。! `* e/ q( @' i! H$ O

    % u5 c2 W2 k  m" n' u  K/ M3 l" @( 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。
    5 @5 L1 e9 J! s
    - r; P  r9 p1 n1 X. \, `) G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 5 D/ p9 [' n: [# K" A) J$ t
    我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。) S" E  M) i! h6 Z

    ' O+ n" g2 d0 W1 X ...

    ( j( ^& {$ Q9 LmongoDB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
    ) e* b7 r+ k3 A* Z/ u3 G# }8 p谢谢。
      D2 U. O& D$ n* @! ~; M* j0 }
    ) L* J7 Y' i$ k" A6 s) k) F' c中文看得真累,大部分还是英文术语。
    8 E0 Q0 C0 v7 \, a7 U
    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
    , P8 _' I: Z& Y8 d8 C0 @* _是我啊。。。这都能被认出来。。。

    - }8 Z' u0 \5 \/ K2 C: I' l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
    + X. _  o4 s% S4 S& T5 X# o0 x是邓嫂么?

    + K  [" Y* j3 W5 k: L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
    ; s7 c) Y! O* f* p2 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 ...
    ) v8 }3 K; ^. t! P
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    # @4 G" Y6 T4 x3 i1 ~( Y" J6 Y, r7 N' ~
    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。
    1 ?2 P, n  ~* T" v9 ?/ i
    " k% E" Z# q; |6 ohttp://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 ! X5 P0 T4 O) f) p- a
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    2 v- D. Q9 {% W8 ~* u
    / d( g- f# _7 W0 p9 B) b4 k! t现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...
    : R9 J; L" N/ a( B6 C0 r+ ^
    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
    , n  |" i+ N' S( N8 h7 f现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈

    1 Q& \0 ^/ G+ w2 ]& x; E) y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。6 G( c) D# N3 l
    0 B3 j/ x6 l5 y  ^  `& G
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL' n/ @* b; t. o' P5 Q9 g* p
    - P. ?; Y! M5 f1 }- M2 V
  • 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. |: }7 x# p! U3 j( O有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作

    0 c$ k+ t  b  ]+ F' F. m. [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
    * g$ N! f. j) [6 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。6 |  W/ k, f$ w' Z
    ( u+ N2 p4 W+ t/ m
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    . g9 o6 F) Z0 ^. X
    好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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