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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。
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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/ @; @
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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。
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图1-1 MongoDB架构图
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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
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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)。
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! 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
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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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/ 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"
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. 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
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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。
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/ ^$ 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。
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) 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 \. _. |
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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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! 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
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Chunks9 E# T* i/ E4 h$ b1 u: @8 B
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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。2 X/ M% c+ p$ Q: R0 H4 D1 M0 n+ V
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图1-2 chunk的三元组
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, 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。
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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
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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
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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
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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。
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Replica set6 s6 B+ z+ ?8 Z% W' z
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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
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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
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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。
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( 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
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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。! 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。
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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。( D. i3 @" i. Q
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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
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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
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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。; 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
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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
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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
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