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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。, U$ Q$ t* w+ f' `6 \9 B
* b- V9 Z/ j5 Q  N. D. H/ h
    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?* t' w5 P! T( r4 ?! x0 M: a

# r, h2 g4 K& C, c- G7 e, ]    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。
- I3 Q+ {* `, g8 q0 g# `* W
" d, B! U  L1 p$ S
) F( B/ ]% V9 J" b/ Z0 c
5 Y& h; W5 f6 G- S" }
图1-1 MongoDB架构图
% `# y) D1 V) N2 \3 E
0 }% x; f" ?1 Q! {
    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)。& Z( X- {( v& [- ~" {2 I

9 F2 g/ W6 U, \5 m( NShards' b7 o$ d( |7 w1 d

) t0 U  w3 E: l! e- P; U1 g    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。/ C  J+ s% |$ c+ A6 l& {2 v6 f7 d
, _, I8 u/ |. X8 F6 `% G" |
    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)。! s2 o' U( v* f* r8 E/ w* W5 R  a: e

+ q, j* x8 u$ J) p0 U- U( {    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* `+ M$ j6 L, a1 n3 A& ~$ h; _) S" p* t, ?
    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。
8 T4 _7 {: R" m% W3 x% \  o5 u7 H; J+ E" ]+ r
Shard keys  }- Z2 Y8 c! i( @! G" y( G* e
        
* u! {& [0 I. U/ n/ U+ j, }    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。
8 m" h2 s! z" V- B1 K9 [
; v" m# t- s8 F: S7 N) P6 p    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,
9 ^8 J& T6 P9 y# V: O
. Y" c( s! y+ K7 _; Z{9 c) ]" l7 K9 V5 V/ m* l; w
  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",
6 ^+ {: a0 F- @4 ?  "Type": "CD",
$ V% I; X7 m2 o/ z+ a  "Author": "Nirvana",
4 S+ `9 V4 v' u! @/ i, {' @2 c% A: @  "Title": "Nevermind",' K* Z. J' k1 b$ m
  "Genre": "Grunge",0 N& P) x, U9 Y! Z$ E. P
   "Releasedate": "1991.09.24",
( ]# `0 P* ?* s: R; j   "Tracklist": [+ R& I. ~5 _' a0 y: o) v
     {
; [3 V, A$ @3 b6 x        "Track" : "1",9 M2 d9 J0 e# |5 t) d! [3 t3 x& V
        "Title" : "Smells like teen spirit",
4 |" S8 r  s1 q3 s% U" D7 X8 Y        "Length" : "5:02"* H6 v7 _- G$ K5 ^; c
     },
1 J# O, R6 ]$ G8 \% Q     {
) v+ m7 C! c9 X) I% G        "Track" : "2",
5 X& i4 t' B: e6 K& p        "Title" : "In Bloom",
" M* Z/ [' d+ W; E# T( V$ ]        "Length" : "4:15"
% q& t0 {$ e# K2 A+ c$ T     }
! K& @! O/ }9 _4 l. |. R$ _   ]
' m$ _/ ]! P6 D: D' n, f: @}. i: c. Q  A1 ^2 m9 M$ e

2 d" L& h: C, R9 I4 ^/ Z  Y; s0 h{" \) w- C9 {# a7 B
  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",
9 h4 Z5 S& q# b; G# i6 n  "Type": "Book",0 U! |$ ?# i5 u8 U4 K: q
  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",
6 g; D# Y. S$ ^3 H+ _  "Publisher": "Apress",& H. A  H* e/ P5 s- k
  "Author": " Eelco Plugge",
& U* C) o7 G7 S3 y  "Releasedate": "2011.06.09"# v1 _" H1 w! L# Y+ z
}4 ]4 X5 ]5 v( U" d) i  v  w+ V

' |, H- U1 I' K    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。8 ?5 H7 m1 S& ~; d6 ^7 H: x

, T3 k' N% ?  Q/ U" u/ _    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。
1 s6 W$ Q# [( u: v( j3 K" ^4 ^) C. w8 [. V
    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% L' w8 x$ n7 U, ^; ?
" u3 P3 {4 x2 E! 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。, L7 s& c0 ]; b) Y, d
: g8 L0 ?5 p8 x0 ]$ C! L
    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”。/ w. P9 o8 m8 b! }
  u5 ~& N2 @7 Q" L5 f1 W4 {
Chunks, h5 ]# I8 q8 b! l; O( e: q0 m6 b
        
6 r( ]; S/ i2 E7 A2 E    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。; c- B/ r  p9 X! K6 y1 o

. f9 X* e' W0 [5 k) `3 Z0 H

' i5 c" c  X! o' W. M" z3 x图1-2 chunk的三元组
& I+ U) _) T& s+ N  r* J

* A/ ]$ O. d3 q5 \4 q) p. }    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。, o2 g. u! A1 W

5 _( H$ [8 K2 `    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。: G0 s% K% c2 M. C/ ~
2 z% M! d! W) I) [; ~9 q+ [
    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。( x! p: ]4 N7 Y, a& A

  S6 y/ S9 g  N4 n& }# }    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。9 [' b) \. ^. l4 t7 M1 |
+ ?4 y- f1 G5 }  ]6 f
    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。
( b& |+ w; @% F, H0 E0 f# U% r& `2 ?: e0 C( e1 q6 F
    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。3 c) n' r8 ?5 [

2 e+ x# J( z! pReplica set" f0 Z# F! }+ Y
        # d4 C- M/ S, |8 @7 S( T4 K2 h: o5 T( v
    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。  s! n+ u5 W) C3 o" V( |" m! y
; H, y- d8 Y8 W1 y3 l) k# M# W
    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。
4 o; j8 h& e" ~4 I1 E0 u2 Q7 V5 h- Q, X0 ]6 H7 @+ {3 m2 v# w3 U
    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。6 {* d% R: j3 t9 J. G
* E% A$ Q0 u2 V! _/ h
    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。
0 s& c7 j' f% _0 w" k0 P6 K' B4 z3 K& U+ d1 A% ^9 J. S* {8 E5 ?% Z0 B
Config Server6 ^2 i- e$ n1 y2 d
        . [' |- L8 V: O. G$ H0 }- J
    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。. M) g4 A* r: a9 h& M
! a$ x7 ]/ N1 s0 Z: V5 D
    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。, J1 D9 d& V0 ?

5 F9 n; d9 F* y4 n; J% N    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。( g% ^* B. z4 S1 \

% T6 G- }; a2 v$ x8 t7 Z# i/ v3 B" v    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。
" c: K& u7 V& T6 _
1 V# m9 m% B: E, P( M    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。: c, C& b1 O4 ~8 `

: K3 J+ t# k+ XMongos
% g. M7 s8 G! ~& M9 X# h9 ~2 k. ?, B0 E
    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。3 M6 |4 q3 o6 G# g) M" z% ]

- T6 x  D9 W% a. V    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。8 h+ C  W- X* I) x  {" c
- X' ?9 j8 J0 p" ~2 Q
    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。
1 I. m0 y2 B1 Z
6 Y: j* s+ \; ^3 u    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 T: D3 o2 M6 {' o$ `; J+ `, L

( s# B' r( P: z9 M  _    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。
$ ]' B$ j( t8 q# ^* W8 x5 Z6 \7 E/ f9 ]! Y, Y' @
4 p5 S% d' ?% E! ~+ o: M
Reference,- H$ c  N* \9 ]' S) P
3 y* Z- T9 e0 e- [9 c3 h
[0] Architectural Overview
5 j4 r7 x9 j) g( p% d& G$ _7 Qhttp://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction; O0 X; h- k9 l

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 ) E% i* E5 ]8 ]; E* ]4 h

. k5 p% S$ `" w& z+ L
5 v! z. Z1 [' m! f6 H8 w* j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
9 u' Y0 K" p/ p; \" v您是和邓侃一起写文章的盛楠么?
# I3 F. }. ]3 q: ~/ p" q
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 - x6 T6 l8 C* c" I/ c- e  v  U6 |1 d3 d  C
是我啊。。。这都能被认出来。。。
# [2 T! G3 y( W- k+ O; r! Q6 Q
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 [8 K4 u' f3 O1 h/ v6 }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~

% p# k1 D0 ^/ h, m1 u0 D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
    ) d+ y0 l/ N: l$ u" |, K2 j4 h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 ...
    ) L( A+ M; k' ^* {/ |  |' m! T
    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 - o# _" \5 o$ \# R0 T
    欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
    - J, R2 ?0 y  T2 n. L( M+ M
    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。
    3 L4 y1 G4 `, p! r1 S4 |0 H6 i( W3 j5 D! A

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。
    + w  ^2 U+ c, E( W5 i) D; V" p* d9 R$ @; K. i" r
    中文看得真累,大部分还是英文术语。* i' t. m; E, Z9 w5 N6 B
    / H. o  P' \: q- Y4 i
    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 b9 O. y2 [, w7 y2 s

    * O; _8 i2 S' `: h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
    ; C4 [4 D' r& C5 ?5 ]# i) b' c2 X我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
    8 c9 E+ b7 R; }  L! x$ s2 r4 K
    ! W; g4 v9 K, j8 B2 D4 F: M ...

    2 N2 n9 o6 f: f1 {mongoDB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 , M2 _2 ^/ p- _1 U2 D7 H
    谢谢。
    ) V. i" Y1 C3 E- `$ L7 S" N0 S6 a) |* [: v, t
    中文看得真累,大部分还是英文术语。
    ' N4 a2 r9 L; |9 f
    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 ( I) A. i" v: J6 O* A
    是我啊。。。这都能被认出来。。。
    3 r0 W/ Y& J: M# B4 c. s
    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 0 l* b  t- H. K' q3 _2 K$ q. e
    是邓嫂么?

    ( g4 Y8 X" q6 `' l7 X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
    4 W0 Z2 b# d- D/ A6 Z1 l9 r6 t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 ...
    # ], k; f2 K) e% I$ k3 C5 R) s7 t1 F
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。# q( R5 u* o4 d7 o4 q
    % U/ h1 S! X4 ~+ [3 E4 n3 R$ Z
    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。. @2 |* w/ k! m3 l

    1 ^/ _' r. ]- X& \( E$ \http://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
    / P& v( X' d/ a1 W3 W7 X* S6 E太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    , m1 F6 ]& I" H- d+ L! N4 X6 \' L  U& j* u2 f$ ]  v
    现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...

    & G) {! J$ z; z! \9 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
    0 i; V+ ~: x2 Q& y2 j现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
    2 [; t+ Y! }) s( x/ D4 o. F
    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。
    / P! b$ _7 C' X* w* s* ~. s
    8 ^6 @+ b2 A3 l2 y7 L4 K  s( shttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL; z6 _. v" U2 p5 }

    7 V; z& B: j# Y: X" o# j
  • 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
    0 i: e: B  s+ N( h6 L5 Y有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作
    2 @  T* s6 ~+ @7 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
    1 |# }! W6 |9 r7 f% K7 y; l/ q7 J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# f9 k9 d' I+ [0 D
    # S  f1 E3 [) v9 [3 B: r1 ?4 Q& l. uhttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    7 Z0 h  l, R% ^1 z
    好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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