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楼主: shengnan007
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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。* N1 h4 i) H, `4 m7 M

' i, J" `+ j+ `  f9 v    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?
" `4 n1 {# Z+ S  u+ G1 Z/ C  A5 A* R; B3 `3 n4 Z& Y: j+ J
    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。* w3 _  \4 y2 v
4 S7 h% w& @2 Q3 u5 G2 N+ Z

) S( _: B, g$ b8 B
) N+ P. j: t3 l! X. d6 `图1-1 MongoDB架构图
4 W! h( _' Z" r+ F9 s
6 Z1 G( N% f' _: U9 a  y2 k+ {7 o; ~
    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)。
5 x0 s7 p- z( V0 ?3 b
. \0 I  l+ [1 U5 L$ YShards
( g" R; X1 M  \' o' L( D
' e+ t& m; I( Y* b0 A& t    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。
' @, Z! M: m, z  g/ ^7 M3 `! S$ H# }  {
    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)。
1 O1 Y; B+ }3 f! k0 L- m  G, i; A2 ^7 H; E/ O
    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。
# |# F1 M& c% d. F: d. T+ j& |( h" g2 I: Z: b% F* A' ^0 n& d
    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。9 U) @+ B/ C3 A0 A

: c7 C" U& G& I" E3 G. D7 x* iShard keys
1 _/ y( H2 P. ^5 H1 ~  v        
# g8 Q( Z" X4 Q8 ]' }, j5 S6 C. E    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。1 F. F& V. O! D% ]" y' D) ?
! }$ |9 T3 f6 A* V! t' }& ?$ m
    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,
8 A- A- f5 K- \' d2 E& h: I4 p& w: d' L
{/ R" I: J2 s1 M! V3 T) J* A
  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",9 m# Y; `7 }0 R9 m6 T+ `6 [+ j/ K
  "Type": "CD",1 ?) c+ X- `8 f' r9 \; z8 B/ x5 G
  "Author": "Nirvana",4 `, u4 d1 H" z$ e+ r
  "Title": "Nevermind",+ G# G/ ^( C$ x' e
  "Genre": "Grunge",
+ L* x' N  `( s   "Releasedate": "1991.09.24",) j! o4 I- \8 S7 _
   "Tracklist": [9 X7 w" R2 w2 g* q
     {
6 A7 b) ~* a' l+ p3 G        "Track" : "1",
- }/ ^2 p9 v: C  d. q2 ?0 {        "Title" : "Smells like teen spirit",4 P( Q9 R, B7 T9 W% T3 I
        "Length" : "5:02"
2 W1 q' L: E" P  e/ p" {8 X% E     },, F: q5 x" r/ S& b1 f
     {$ T3 A6 W4 o; H0 m
        "Track" : "2",( W7 h7 I. [: S8 O3 r; \( ~; y# g3 t
        "Title" : "In Bloom",  K9 l2 X3 h" E. n
        "Length" : "4:15"
: M4 `! B! G, t/ s+ C5 i" u     }( Q, s, ?/ L$ `/ l7 \
   ]5 X3 B, Y  K; k9 B- Y3 g) O, \
}
9 |; j4 N, `$ ?4 m' w) L$ C# U' y
{
! e" z- v+ K3 {8 S  R  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",# d! R/ Z7 V3 G. `
  "Type": "Book",5 L" T/ |9 N+ r$ @* W
  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",+ o0 a6 x6 W8 J/ h* }$ {- J9 y7 U0 }
  "Publisher": "Apress",
& C$ S, K% }  g3 u  "Author": " Eelco Plugge",
& [7 D: \7 r* H  "Releasedate": "2011.06.09"
  M: E2 ]/ B7 M6 K}7 X% p& e8 u0 j, j7 C) B/ F: q
2 S- J: g. ~* g( o) 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。
* S8 k- F: a2 Q% g+ t/ s! G5 y: H  m+ f2 [5 @- n3 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。5 o5 f3 G4 p& v- t0 c$ j
% Q, ]8 ?, K7 F
    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' N3 a/ X& N. D. `
6 V( Z4 S& Q" h# {4 o4 ^
    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。* W$ M, B, Z) [

# i3 p. z. Y1 y, \3 h. W- X    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”。
  K: r( e- f- i1 ^' `7 B9 b) K8 \2 `+ [3 }& N6 F, c4 {
Chunks( N3 G( M( O( _9 |1 m! D
        3 ?: ]% g; [$ @" ]( A
    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。! B+ u' N) D4 Z
* D$ o  `, D5 v& r1 k, L
, X  h! B# i! g& o
图1-2 chunk的三元组

  A3 [' @7 ^# f5 q6 d- J8 D7 C0 h  q6 c$ N5 Z8 N" g7 F( L7 W
    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。
3 Z, }0 B" D  }0 @$ B) \9 A: G$ M* o. |' d; [
    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。# z" a* Q. d3 A. v3 r4 n

- D0 o: D  g) f8 P' A/ C# F) }    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。
9 e& @5 b+ A, [8 P: t$ }% m  b# [
, s( g7 C9 U* W- `% l    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。/ B& q* V4 {) }; P0 g/ S1 B* F9 z9 i
$ ~; l5 a: Q% f2 Y4 Q- I
    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。
3 |: B! b% b- u7 T' H( `7 q! `% }; `4 J  v5 X$ i: o
    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。& Y: y. Z0 b0 R. Z% I: c

8 ]+ _% ~( a+ L8 i; n+ w; ], aReplica set8 k& n# G2 n* f7 e# S
        
6 P1 c, x% c& t5 y    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。* [+ n9 ]2 H2 @- ]. b, s
4 `" |6 [/ d3 \0 Y; C0 \
    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。
% S! u& Z8 Q) n2 ?( d
6 ^2 b# p3 }. x( L    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。5 q$ Q  u8 Y6 J; W+ I! T
+ Z  I6 g4 h$ o7 [1 b
    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 ]/ f3 U# C9 t! r& M5 G2 X* `  W. U* t, {6 Y! j
Config Server7 j* D; l+ l8 t  p) ?" r5 Z
        7 \) S* i# H5 ?( V* e, [
    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。
* ^9 m. Q& `7 Y& \
. V) I5 s( J" ?- d5 N    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
+ D. O9 u" r: R1 v) P9 h7 Z$ |; A4 s! B6 X0 Q& N& 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。
/ {, n# E5 ?5 U* d$ n/ s: _7 x: D2 \2 {
    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。
3 S0 V4 P& g; Y  V: I3 Z) _
8 l- Q% n2 X+ s/ t2 N" J: P) C( s/ h# D    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。9 P; {; {7 m0 [/ u

1 t" m1 t3 O/ W1 H* o* zMongos+ k% y+ y. Y1 n2 `, k
; E5 V5 h5 f9 E+ O# n# k+ v
    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
4 G$ s* [# T6 s9 x0 |) C' W' k3 u7 l9 l3 e7 L3 u1 s& Z
    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。
: p: w) ~5 I6 L5 L! W& u3 S; ^2 R# f8 ?
    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。
9 [* \- \2 @. B) K% S- J* @' K1 s4 z1 d' P9 l( W1 W% o# t9 g
    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。7 n4 t. ?& G' y
3 T  G1 i7 y8 Z/ B
    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。
7 x. S5 C' [  {6 c9 c: C' i% J: H0 c
  \: P8 B$ W* N8 Q1 ]
Reference,
2 f$ {5 ]6 ?3 c
% z* p' m: E7 e; A- O) }. i[0] Architectural Overview4 B1 s: ~  Q4 M) j! U& F2 s7 C, M, _
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction& L* p7 R1 m2 t) ?1 w

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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 $ @# h( J  c  l/ \" L; j  X
% ?! |% m* K2 `, g
( G) a% S5 {# I. v3 o" G5 Z( I
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 - g. Z4 z7 e: Z5 {3 j; m# [
您是和邓侃一起写文章的盛楠么?
# f% N2 [/ z  |) V/ Y. e" J/ 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
- P; m6 F- ]" I+ }是我啊。。。这都能被认出来。。。
/ {9 M  G; u  U- d- X
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
& j3 G* J/ q& K2 w+ u, \) u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~

. b) Z8 G' o' r) S+ H% ~1 n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 1 M/ ^/ i" O9 n5 N5 m7 P8 b6 J1 T4 e
    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 ...
    ! P* e( s' }( Y; x" G1 {
    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
    $ M& D0 I- x% q& [+ g+ ~, k) ^/ w欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
    0 k3 U, _" L$ J# l& n: k3 W
    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。
    / P( L9 F8 X2 v: e. ]2 S3 S) I1 u! U6 E- j

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。% x# k  Q$ J( X+ R; l( m

    ! _, o* V$ C, ~- {% w# J9 ~中文看得真累,大部分还是英文术语。
    % y+ a1 H8 `( c" ~
    . R2 r! n3 y; M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。
    + i9 h8 m' q  e: b
    $ z3 g8 z# [2 C; w" w9 O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
    $ W# k. l1 A+ {; y我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
    # S( `* h* N+ |. m$ x4 }4 x1 P1 f  l0 s, @
    ...
    ( x0 b& ?5 [. j* O! l% _8 k5 h* 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 : `( g* X7 F- z4 }- \
    谢谢。; O! ?! G9 `! d9 Q0 ^' C
    * a; x9 s3 b# _$ `& v
    中文看得真累,大部分还是英文术语。
    4 C0 B  d2 ~/ l' V% u# t! o5 @  `
    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
    # l/ T( W) @  G$ o是我啊。。。这都能被认出来。。。

    . W, H! u4 ~& l9 \( M" y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 + R/ t& R0 I9 k# `' o+ ]
    是邓嫂么?

    ; l  W  p: r/ u0 M. g9 q; b$ Z8 ~' 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 . T, a1 A- _2 N) o
    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 ...
    ; e/ P  s: q5 T4 Q& Z
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。9 r4 w9 I9 j2 G. M
    : U8 D9 W+ x) e. x' x- X* ~. f
    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。% e6 _$ H/ r5 Z: Z! W

    % p4 Q9 P6 |) i/ bhttp://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
    ' A$ n* x, i' c& ?: i* z太好了,期待中,希望都带上英文reference。% i2 `1 M+ z' ?9 Y$ ~* q
    ) p, l+ s, |- q7 U
    现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...

    # L$ M0 {. X8 I9 a( g4 U9 n+ V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
    & \$ _$ q5 [6 B9 R! R7 i0 v$ f现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈

    ! j4 g7 b& ]# M! m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。
    / D' a5 A9 Y/ Y  d; d2 i3 V  b$ K9 W$ w& f
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    % @0 f4 {. l2 \3 R6 d& }0 x. v$ T
  • 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
    * T. H+ m1 R, z6 X, F有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作
    + h; N& u6 E9 Q4 b  z
    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
    0 ?) ^, L3 A2 M" b4 R/ b) K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& u7 f( r3 c0 p# A+ c! w% @5 y2 s9 G1 A8 W
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    # R! k2 T& B) @/ x1 N7 |
    好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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