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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。2 \8 H1 _: I, m
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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。+ K! e+ y. O+ l
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图1-1 MongoDB架构图 / p4 G3 z* v. w& t Q- H- W0 k
/ U5 L/ O* b4 f' {# z1 t 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)。
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3 Y9 m* ^% S' r- z0 z) z$ o5 xShards
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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。
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5 f8 V; x6 I5 F6 C5 s! w 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)。( R% a/ N/ r. v$ N. b8 v3 o* ~
! u2 y0 {* X5 R$ G3 V) y5 a 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。: P* i0 k" g7 p4 _
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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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Shard keys
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- q7 J7 M1 T# C- D4 `, U; | 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。
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3 b+ C7 K( U9 M3 Y& O7 K, Q. | 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,, o. H7 S' ^/ P
9 t0 {! K p/ A{
% H7 D4 w5 t/ m( ^ "ISBN": "987-30-3652-5130-82",
7 U- @% z& A d' B3 M- D "Type": "CD",6 i" ~: Q& N7 L A9 _; z6 j, g" Q# p
"Author": "Nirvana",) {5 a6 R+ P) r1 Y4 i/ h6 O
"Title": "Nevermind",
9 e5 Y1 n4 [; v$ W( d2 b "Genre": "Grunge",: t: A# s# |9 \) a
"Releasedate": "1991.09.24",
+ @$ s4 a+ A: }& f "Tracklist": [. C; {. B5 R5 W+ u# H" F( Y
{+ ]2 f, K- j( N, E
"Track" : "1",
' Z0 S( y7 e" d3 N$ c "Title" : "Smells like teen spirit",
8 q, E7 ?( l4 ~! Q1 F+ V$ U "Length" : "5:02"! W) \" I/ h; ^3 P/ p
}, ~8 t$ C: A# a h! q
{5 f9 i: B) e6 ^1 U s
"Track" : "2",8 t( M& h+ O( r
"Title" : "In Bloom",
3 r$ S1 N0 Y7 [5 ^8 I "Length" : "4:15"
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" E8 [% y% r; G \! X( b- V}
1 _7 {$ [9 J$ I$ { y& b; N+ n) C" x" A
{
, B! P# _0 |+ {/ j "ISBN": "987-1-4302-3051-9",
% F: w' Q- e' q7 f$ F "Type": "Book",
" y- [! [: v/ k6 X& q5 x "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",) v& {8 m3 a1 ? ^+ k# u
"Publisher": "Apress",- z0 {% O) ^, d$ l9 l6 d3 z
"Author": " Eelco Plugge",
& p* C9 W4 t$ J% { "Releasedate": "2011.06.09"! C. G- j; _% ~
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' z4 ~. c: f0 \' o+ X2 z/ | 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。7 u s$ Q- r- `2 B1 Y' }( p
g4 ?% J' j- {6 @- @% y& n' 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。! c% X9 h0 `5 p; x
7 j7 {( v V. ? H, ?0 O 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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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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Chunks
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3 Z, n" @$ ^1 f% Z+ b 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。7 [, i0 ?3 p# m c
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图1-2 chunk的三元组
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# E0 n7 P; S( @% r# O 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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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。
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" H$ ?' r% U6 B1 p% Z$ i+ D" o 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。
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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。4 B, F; ~7 O) \
/ f/ T* m4 N, g 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。' `; _7 w# A( y. f: U) f
$ M2 g% m- ?8 {8 ?5 ] 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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, `- G! N, D- P! ~Replica set
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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。
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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。, l: o! B* [/ C8 p
' Z& x/ b- Q$ _& \4 }5 _# T! O 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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- X/ s, G* a, `- ]& B1 i2 [ 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。
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Config Server% G( ~& x0 [: v* [
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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。
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1 Q- A2 t1 _2 m2 W" p 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。# t6 b/ i0 B6 a" o" c1 N
7 L4 Q$ S6 n1 K) D: R 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。* C1 h! G: ]7 V$ t2 t5 K6 U8 ]
$ k- g: ^ i U& u6 T a 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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- L" g0 F/ T8 @7 m; MMongos
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用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
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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。
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% G7 _ b+ V* T" K! b! H% [# N 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。
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M& _5 |4 K5 l1 X$ n. i7 k! M 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。% j* [* d; n& l* C. ]
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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。! {, p8 K% A8 c1 D( C8 k
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Reference,
3 s" A, a9 P4 v3 |# t$ P: `
* F% `# }9 @9 b% z[0] Architectural Overview
3 h2 G$ \& w n U6 T6 P' x2 {$ mhttp://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction, y3 J, W! p& V+ E
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