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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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$ ?- j3 X2 D9 C 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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' Q1 B( L" z1 g9 L+ S1 G+ z 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。9 S- u5 \4 E( c2 d: _. I
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图1-1 MongoDB架构图
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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)。/ @) `# ]& E' H) z C9 H. x
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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。. d; H. u- ]. ~1 W+ v9 ] ]" {
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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)。0 w0 ]& M9 @: P: l6 U
: V! H/ q" R( L 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。 ~; J* e4 p$ `8 v9 t5 v& e2 w6 p
. e1 b, r7 e7 |1 ^( 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。
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5 ^ r- \& O7 }( @2 A1 ?7 WShard keys2 W& S8 Z6 o9 w* U
$ @. Z6 _( {3 G7 y% O$ 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。" @( P& Y* }( s3 A, g9 g2 G
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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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"ISBN": "987-30-3652-5130-82",# \, n; a, F0 e. ^2 A! B. j
"Type": "CD",1 S4 B5 f) [! G- A
"Author": "Nirvana",
+ _ C* m5 w+ U0 M% d) R "Title": "Nevermind",5 o2 s" j) u* T- G4 s8 V2 u' P
"Genre": "Grunge",0 J2 f' c( B: r% e
"Releasedate": "1991.09.24",0 A2 x1 F" q3 L' t- T
"Tracklist": [
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* e, O; b7 K+ o, Z) R "Track" : "1",0 a f" U3 @. W. q
"Title" : "Smells like teen spirit",: U5 K, T4 @0 d% ?; x
"Length" : "5:02" n* M9 s: h X* a9 q5 p! u
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{
' Q; } \, x% i7 U "Track" : "2",. K: ?/ F3 K' F/ ^
"Title" : "In Bloom",
$ R* }& p0 y2 n2 q0 e& G; ~' N "Length" : "4:15"3 l3 x0 ^1 H4 s$ C" x4 m
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7 r2 N( z/ H! g0 a/ R "ISBN": "987-1-4302-3051-9",
$ C, t$ `8 O r0 I) A( N% ?. m "Type": "Book",
) [4 c; |7 j- N q, T6 B, G: j "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",
1 `+ d6 o4 q( l9 l( u "Publisher": "Apress",5 x8 f9 O- o8 y5 f$ X! v. q
"Author": " Eelco Plugge",8 }! E+ r. C, V7 V+ @) b4 b _6 o* }1 h
"Releasedate": "2011.06.09"
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+ l# z; T; p1 u0 [9 Z$ ^4 z- _! e 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。4 X; t* @, f4 B8 [( D
1 G* V2 Y* Z/ C( w: n" e+ 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。
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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。! E. d" Q: F) k m7 p
* P+ D! w5 J- i 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。9 E( h. \: H" u- D: X
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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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5 A/ E/ E5 _4 g6 | 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。0 [& K; H C$ E4 I" `
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图1-2 chunk的三元组
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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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K9 V/ W/ u0 k4 S+ Q 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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+ ~* r% Z, w; o; M: M' c' ` 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。% P$ f5 v- K2 a4 g) U
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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。
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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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( R9 U$ b% f2 e. m' D+ N+ @$ R+ `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。. {$ m& c& e7 T& M0 F- n
) `# R) q: T9 A# Z2 L, Z 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。3 q! A" _& T" p6 s B! e
( \3 E8 b+ B! w9 e! r- 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。. h5 { Y E! Y7 s; a0 E
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Config Server9 E: S v: H) T/ R* ^4 n
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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。* X5 |+ r6 h; w4 f+ H: J7 Q
% T8 h( Y9 f, I 每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。6 ~# C }! d$ w5 U1 j; T3 Y2 ?
( v$ U4 E+ n, |6 G) ~ 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。
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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。
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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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8 S9 Z. `$ V0 E. f8 C* q6 wMongos+ x' z/ s! r' u
; ^. ]) ?7 X8 ~: D, `. E8 ^ 用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。& P- e `' O$ ?. I& `
* }. T+ b- j5 F" t7 m6 D) l+ e1 } 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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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。' P5 a6 {( Q4 |0 E% P+ B: v4 s
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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。
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, J, M1 W! W4 S2 O( D) q: Q 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。- o1 h' P8 c: ~( l+ X5 }. P
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Reference,
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[0] Architectural Overview
3 y3 g0 D- v/ C" e) C( H( chttp://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction0 _+ K- J' K! @- R$ @/ E. `8 D
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