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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?
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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
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# Z B( V. J! |: m( E& R/ _% R1 H图1-1 MongoDB架构图 O/ V9 B( T! M( D `3 x
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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
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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。
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. ^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)。
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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。
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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,
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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
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"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
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{* _* 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
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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。
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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。
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/ 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。
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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”。
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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。
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" y2 p- y5 `$ c: g2 M图1-2 chunk的三元组
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+ `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
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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
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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
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Replica set
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$ ]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。
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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
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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
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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。
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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。
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Mongos
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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
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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
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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。
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Reference,
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[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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