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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。& I' |$ S8 X$ ^8 n. n; b) ?
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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?$ o$ Q' k2 } ]# I4 d
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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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1 \3 I5 z/ c* G; W7 ^% q图1-1 MongoDB架构图 . `8 I @) g n m! R3 O `- N
# u" j8 s4 j) u! R 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)。' C7 Y8 ~2 x! \% [! D
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Shards
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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。# n9 {7 v4 f4 E; ~) N1 n+ W
; q, g) |6 Z- D7 d* y 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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J5 |) E5 r+ u! 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。 h& r: u7 |. Z# Q
1 p7 |! U: T. P& I3 z4 X 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。 }* R H) A9 ?) A1 |1 Z F
1 I* {/ L3 Y2 s0 q8 B5 X. ]: P* x) N3 RShard keys
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9 S( t* m: k0 {( h3 I3 y 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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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,$ r& `5 { W! R
: t8 P) u6 K- ~2 u7 ^: G0 M0 j{
3 {% l- ~- t; N/ A6 C: n "ISBN": "987-30-3652-5130-82",
3 C5 j( k$ u; A2 m6 Q& N "Type": "CD",
1 m5 N0 e3 ?$ t "Author": "Nirvana",9 s8 |4 H) N: n/ T+ z7 u" i$ k
"Title": "Nevermind",- O. b6 j( |4 q1 [2 c1 Z' o+ M
"Genre": "Grunge",1 _& M& @3 |" u r( T, Q
"Releasedate": "1991.09.24",
% w2 S6 d! S& [ "Tracklist": [3 E; u* f5 V- X: L4 x
{
8 r5 e# ^! v, S- ` "Track" : "1",: S8 h7 C& U4 {
"Title" : "Smells like teen spirit",
7 J3 a1 S Q# x1 g! H "Length" : "5:02"
7 Y' D& J" b! J: Q },
! k- q+ [2 r+ @& n7 v {
" {# A3 n. {/ E. M& P, k8 j1 h "Track" : "2",
2 x6 g$ v' f4 L( b3 H9 Y9 J% m. B "Title" : "In Bloom",6 \! d* d; V4 e5 w+ Y
"Length" : "4:15"
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, `7 g0 r; b) _4 H( u+ `' G
{* A$ \( d3 J9 c/ V+ g1 k
"ISBN": "987-1-4302-3051-9",4 T* m( A9 F2 @+ W# @
"Type": "Book",' J% c& R f Z9 w
"Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",% h( w9 `2 @( {7 ]9 U; Q5 q% |
"Publisher": "Apress",) [ c: A' b& b/ |* m) Y
"Author": " Eelco Plugge",
( K- h: t: C1 L- L "Releasedate": "2011.06.09"
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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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1 E7 \# a5 Z$ ]4 k- Q. N 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。
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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。4 v' v0 }9 x0 u; y- p& E5 `' {
4 \% i& w* _3 H% w5 | 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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4 `4 @# Z; G% ] 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。
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* j8 q- L. B2 I6 h% y图1-2 chunk的三元组
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3 C9 [5 j7 N$ C. l& a/ _ 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。- d5 w! a4 z# F, k
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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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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。( {' M% H$ s3 h+ a: X9 ?$ D
' T2 F! j( V w# Y. ? 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。
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4 F* S5 M. m2 r$ x1 u* l$ a 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。; y6 _' s+ o9 A4 E4 o+ u0 J
. S8 I4 K, @* Q: Q 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。& Q$ k- N# i$ h5 g/ a" U
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Replica set8 O8 \- G' v8 b6 O' x
+ r, O5 N# k7 p9 e; A 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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% `! U3 v& N1 ^# D/ F% J# U 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。- g( X7 q& G1 d0 r
/ A) r4 z9 z# q) o# T* u8 U/ J 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。8 f- j1 w0 p. e; d; ~3 i
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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
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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。" _4 I8 i% K: [0 ?" |3 ]
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每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
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1 u `& @; v8 e' 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。+ m# ?8 l: E2 q* Y4 h8 t; f
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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。1 w9 x0 s: w. C; R7 v
; w4 R( F& |" z5 ` 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。, p5 X( k; N: S1 [4 c$ O
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Mongos, n F9 [# X8 r7 d$ j; O5 E
- Q' }% r& y& X/ G% Q* L) o 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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, ~' \) h; }# X0 h0 { 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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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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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。
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6 S8 x6 C Y/ Q9 O( c[0] Architectural Overview" u; R) F J/ M
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction( T/ c9 E E. }9 _
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