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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。2 \8 H1 _: I, m
9 L  o0 g- s' k$ h4 k- G  Q* ?& u9 B
    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?
) P. h0 ^$ i3 [9 V5 B; Z& l5 B% e; f! x, l$ N- u2 j; a* N5 u
    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

4 s: a: j8 }, T' i
$ U2 Q0 B+ w5 M* r7 `" J& v9 x
" l! Q' i8 P  J6 z- M8 }( T. ?
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)。
3 D* M( H% M8 D5 o* `
3 Y9 m* ^% S' r- z0 z) z$ o5 xShards
, d" @7 b, X" u9 V0 {  f/ d1 |7 N# y8 D; 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。
8 K2 s4 c& L! v3 |' p. D5 f  n7 C
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 _
% h' Q/ K! Y- j* M+ \+ D6 s) m
    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。
0 W3 L: k9 ?: z$ H/ l: k% o2 D/ p$ H$ q8 f0 W6 ~  w
Shard keys
0 b1 V: m4 e% L; g( e. i! W3 B        
- 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。
" c- ]8 n, e/ A5 m8 N  @
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"
) t8 g* Z# a, ?- }+ Q7 E8 |% i+ _     }5 B- r" B9 J% ^5 K
   ]
" 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; _% ~
}+ V8 _# v3 P0 K

' 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。
# h# V5 G3 d, Y6 l, g- r+ C0 i. ~' l2 t8 f8 Q5 m. a
    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。
% F2 ]' G/ Y$ T# N; ^: o0 l9 _5 I. G9 R: V
    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”。
( ~4 {8 J4 K$ t' p! n4 \. R8 @/ W$ b/ U) B' _
Chunks
' C* ?( e: Y( y% F+ Q- \# V        
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

8 X0 Z  N7 M5 w% m" j
' t4 c" Y  n/ _6 p) g
图1-2 chunk的三元组

$ B/ [7 C6 t; @$ R
# 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。
5 S# r- _$ M4 T! e, b* A1 f( i# ~6 }5 Q4 E. u4 Y' p) E
    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。
% o5 K& K+ A- K$ k! R
" 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。
. e" d5 v& ^3 v; R" a; x# Y$ o! _  \+ p5 ^# c
    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。
: \4 b) Z) {5 I6 f
, `- G! N, D- P! ~Replica set
" u3 M& d$ C) w4 G* S' x3 R) i        9 e7 c7 J+ ]5 a6 A  k
    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。
/ R2 c: Q. p+ A& x: w/ x) W) v, f6 W5 s1 E# \) g# @: V  V
    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。
7 O5 h+ W0 `$ {) l
- 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。
7 \/ x. f9 f/ ~- V# @# }2 S) v0 V5 F) R- T+ F' z
Config Server% G( ~& x0 [: v* [
        ; E% X  |) l9 R# D/ U9 W5 b
    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。
" \! L  u& g0 X( j7 g
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。
1 L4 F# Z+ n! J7 a/ K' v- B6 n9 D( p
    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。
8 C7 n( H1 @) I& q( ~
- L" g0 F/ T8 @7 m; MMongos
+ R( {% K' ^# d* s7 H3 d" q' F) {" L5 a, u, u4 p( t
    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
$ f- G& J9 e# J- J, m$ i6 i; E7 p- g4 g6 \0 @1 F
    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。
7 \+ `, [6 o6 m$ v5 z4 Q
% 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。
, y4 W1 V5 V* W3 @5 J
  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. ]
. W- K: y, Y5 E4 Q, Q  g- C
    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
; |2 h9 r% e, \; w' d6 @. P# r4 T
; d% O2 P' W; z4 F5 [
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

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
! x: C! m: g( L6 H7 i
& h: j" I+ u$ j2 C" A, Q; D$ ]0 `; v5 X5 g6 t0 L8 S5 K
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 k6 f# v0 B2 d7 H4 w/ U# I( @8 z0 l3 s您是和邓侃一起写文章的盛楠么?

: n, @$ D" i- Q5 I9 `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 7 P1 M! ^5 V  Y% |: u
是我啊。。。这都能被认出来。。。

+ F5 ^. y8 ^" Y( O( v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 8 {' k) B7 `# H! X# y) M
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~

( ?8 R; [- a# F! M. E- t% c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
      u, Y% F  A$ d0 g7 r$ k; f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 ...

    / O6 O; p/ \' H0 I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
    7 i! `% X5 c6 f3 G欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
    ( S; T; b, T# Z& n3 a
    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。
    6 p2 O& L: y& f, Q" x& H
    % r7 @6 x! f5 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。& ]9 U% k3 W8 S* p! ~+ L" H

    5 J. K% O1 Z& [中文看得真累,大部分还是英文术语。
    " P. r7 x% O. p3 [" k' `2 P3 |
    7 h) `- W4 @+ a; u  X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。
    - ^' d. q- t! ^$ W1 A& E0 o" N( S- ~) s. P
    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 X" U# [# O' w; |* s& {0 P我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。0 y( r( U) p7 N! }* V5 D
    " Z4 W7 L# k# u3 M8 c: [/ Y
    ...
    , t. f9 V1 d6 W! \; h2 v, Y
    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 4 z# r; Z1 y+ n: X. O( X: Z
    谢谢。7 f2 {- m- [4 t$ {& o

    1 m+ x' ^$ U' F" d中文看得真累,大部分还是英文术语。

    + x5 q+ h% q4 c' g5 n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
    / `! h4 ]9 N6 s$ g# \, X2 |: O! D是我啊。。。这都能被认出来。。。
    0 F' N& g" c! @* V% t0 P' t2 D8 P
    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 9 s' O1 u  a4 V  Q' t
    是邓嫂么?

    8 f% s9 D" ~7 P* ?( H- ?' V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
    0 ]) Q5 M& t/ W1 ?* m: c) Y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 ...
    & q/ h2 i$ y  i+ S
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    3 y  m7 ~" f  J+ q% i. c( h' S
    , Y: a6 q+ q" l) a  N- }/ d5 b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。
    & \& Q. K3 X  q2 K" J+ V2 t8 ]6 c" J
    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 0 o+ ]- `  G$ l' N' r( `
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。9 e; l, X. n0 O( @, N

    # U( Y$ {, D# r; a现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...

    6 S9 t; K8 I& y" T4 M8 E9 h0 l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 / K7 j; k' ?4 i* z
    现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈

    0 z* V0 V3 p% H* s1 H: Y% E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。! U6 Q: V  {/ X) G
    ' l8 _! y3 E( F  v' U
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    9 k5 ~% M; O* P% N4 f. `! B. Z7 v8 V9 s# }. E: B6 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
    . j; R/ F" ~1 V' z% i有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作

    ( l6 u0 ~/ Z& w; H* a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 & W' U5 e! y8 L
    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。+ J" `. I7 y1 y& |. F8 X( z; K
    0 L8 _2 g) ^" b! O' w& V- z
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

    1 A/ V  {) f1 {7 S# b0 f/ ]5 ~5 W2 ^好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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