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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。! s% W( c# d# I' I' |

2 ~( d& B) z# j4 l" a    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?
3 @+ C' o* y* `4 M, z( g/ |5 y6 F2 C" n8 y& 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。
" b; Y, s; K& \. k: A1 O% i/ z% Q
: I) i  Z6 q! n8 r$ K% y) G

2 P5 Y/ C  i$ f- U3 L! h. l. q0 g
5 Q" H" ~) ^& G2 X6 b图1-1 MongoDB架构图
7 F  @& H6 u/ x# y
% c! P9 [3 v" b1 W
    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)。1 _* z% l# }. t  k

7 M( W7 a9 U. l% Z7 ~. [% iShards$ Q# z# v: y/ t0 {: e. a

. ?0 b; s- k) j: {+ l% ?    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。
  ~, W$ C: v/ Y. h/ x* Z) W
1 ?, Q2 G# B6 v! r% k    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)。
) ]4 J( m( {' `& W/ W& z2 }- n& y: \8 |% s- e
    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。
. l5 t3 [$ a! C
5 [3 x- c; W9 ^6 R3 J/ M1 [    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。
/ r2 @) W; {) z% J" k& T" R/ J, P3 w; h/ K: A' Y
Shard keys
- t# l6 Z' G2 P        
- p* Z; J( F! [+ `% _1 R$ O    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。
& y# r5 n1 [/ ?, |
' A1 x- B" e/ G9 G6 v$ S; u" @3 S    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,
% Y7 V6 _) @  O. a5 Y6 ]0 p4 S+ g; V+ z8 T4 \0 r' P
{
5 p+ {3 v  \: X, a7 m  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",# [/ Z# V. ?2 `0 }
  "Type": "CD",
9 v( _6 n# N( e6 h% l' l  "Author": "Nirvana",
% v( Y$ c$ i. e0 G+ U4 v% g" E  "Title": "Nevermind",0 V8 \+ ~9 K( y3 u. P9 F8 ?
  "Genre": "Grunge",
( [1 W: E0 p, z) u   "Releasedate": "1991.09.24",0 u, ~( X, u- m: l: ]' u
   "Tracklist": [
1 \9 \8 |9 K1 R7 f     {
+ N- l' \" i- p) R* `        "Track" : "1",9 y. m. ~1 C2 ]0 u3 ^$ R  h* ]
        "Title" : "Smells like teen spirit",& [0 P( D8 s& o4 M' J5 m- ?
        "Length" : "5:02"
* E8 c- V$ }: G4 k     },
1 u* w6 l" ]2 a& v; r" m, F     {) u) u3 u, h; Q, o2 j& [  Q1 S4 O
        "Track" : "2",7 A1 M8 {) k# ?6 V( {% A9 L
        "Title" : "In Bloom",
' s  Y! v7 b) ~. C6 M3 I+ o0 r        "Length" : "4:15"0 {. p# h1 l8 J  G
     }: w+ S5 @, y& m, T( w! H
   ]. }# I( l# y  ^* e7 L
}4 Q4 q" b+ k5 e, O4 M
- j) J( }0 e- G# X
{1 M6 l' f4 X! A
  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",* B( f0 r2 @9 ~; D
  "Type": "Book",
' ?/ I  }$ z) o5 M: q9 H9 C  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database"," s4 C8 m# y1 t% B( N, U
  "Publisher": "Apress",0 d+ B$ g3 [1 \6 t) e" n
  "Author": " Eelco Plugge",
, J$ }, R+ E$ g' J2 z  "Releasedate": "2011.06.09"
5 ~: |* C) x& N: I  S) Z}
4 w1 K3 M6 E2 x8 S* b* m
3 t* z9 C5 v  `( T  b+ J    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。- @) D5 i$ e2 Q
- z; w+ V8 [, p( k7 N  s* h" S* J& x
    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。
. l- v8 o1 B7 b$ K, Q7 P  U! C" P5 ~; n, B5 E( C
    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。
7 T$ L! W8 H  z: i3 U% x# Y3 N) k+ T$ j8 [4 G
    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。
8 f* }0 [5 {0 S7 Q( _) u+ \. i" n1 @. _7 E! a- u; 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”。
- r' X# e$ y0 y( @) x# P& Z( Z
* X: F, w9 o: u3 qChunks0 B8 d: f8 B$ S+ Q* ]
        
1 J+ R5 K; w! b  C, q: e3 \2 d    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。
( U; W& y& h0 ]% H
( Q- b1 P, q* e. X% e/ |8 ]
3 ]6 |6 ^1 \3 l* l% C- T
图1-2 chunk的三元组
5 u* Q" k, z+ _$ ~) u0 {* I

3 @( x2 P! Q( K1 @    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。& R4 ]; }" |0 s

) g2 e- h( B2 B- V. B    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。
$ U  D# a; t$ _7 ]4 J- \- A" h) I" J% A/ \
    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。' B2 U+ W6 u- C. M
, F3 M- b3 m- l# d9 j5 D0 o' ^
    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。
! d9 a/ Y* A& M1 A
. R6 L; y8 I$ Z    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。
5 L5 ]- o" O4 a8 ~$ R2 l: I1 m; Z2 q( p5 G/ {7 Q* e/ |
    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* B/ R% ~! M) A; m5 v
* s8 P- K) [/ jReplica set
1 i5 x: b9 d2 T; F        
" S' O7 h  q. E7 C* h# 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。8 A9 m7 @/ W, }; R% x: y9 a. e
0 ]. t9 U( Z& v2 x/ E- B, e
    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。  s5 \+ \% b- x
# u  z1 D' {' `6 C$ m3 d
    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。; B( _5 T; R6 V5 F( c

) K. D8 [  I! G* @: N& O. R, m5 L    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。
- R3 M" T; [" M- B* p
7 ~6 }6 A) k3 @' d! m5 }Config Server) V/ \) O! W7 Q% |: C9 D
        1 m. N0 M, T& n7 P* Z6 h
    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。: U/ Q4 L; e* J7 G+ k5 W

8 F% Z1 X/ n( W" E* p! n    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
) E. w+ ^. V7 F, Y; O! l: q" j4 U: S5 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。
# [, A5 y/ C" H) G: O0 A& M3 W) v# L+ D( a
    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。4 }  g% b6 H) p+ J/ n2 i4 `! N

9 L  k' j9 T7 Z4 \+ A, p    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。3 g' P) Z7 ~9 q1 y
- F* Y. I1 D  i& X; N
Mongos
& U4 y0 Z' {  m6 F0 l) b# D: M6 O: g7 a6 g  T% Q! V+ A
    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。  O% z( w+ @7 ~% w
/ D0 V; p& N8 M" Q4 n1 j7 c4 {( s7 p
    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。
2 L6 }% W9 e* E8 R. B# c7 A' e3 e$ R- I
    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。
( Y% e+ ?; r, I4 }/ Z% C
# J. J. s6 y7 x; M2 n    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。
: f3 h+ h( j' _3 N3 E, G8 I) @: g) E8 x( u# Z2 [
    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。% D. ^$ `8 E, x" q+ n
' I# a$ u; G& P6 g4 a
  `3 R: @& }, l/ y
Reference,
: z& ^8 V8 a+ f8 h9 w  }. r- p7 R( q- {; Q' Y4 @) c
[0] Architectural Overview
6 c! f/ a( K- G( J* Nhttp://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
- `# m8 ^  a' P* W# b

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
$ n. B* h! j  v; _  U8 H! x) q4 Q4 h8 t- I; R. j

: W2 m# p; m6 h7 {; X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
, K' n$ x$ m5 U  J9 K! I+ Q1 L9 u您是和邓侃一起写文章的盛楠么?

" N3 W5 U% ]5 [! R2 D& R9 I! G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 4 \% a  f: _; g  z( s
是我啊。。。这都能被认出来。。。

$ H7 Z4 h) W- P" f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 & f) C/ ^" v( B5 j$ y$ K! B
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~
1 j  H& D$ ?7 Z
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
    6 U1 m/ L* }; ?$ ^+ d$ x6 n2 P  ^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 ...

    - f3 \4 W; Y; _& ]  l) s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
    ) w0 x; ^5 X8 R, J% z- e欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。

    . h3 U2 ]& X6 l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。
    & ]( w; W8 D9 [' F- g3 G
    9 u3 ?' Q/ m* [* O! n1 K! i  l

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。, K/ W/ L) o# P+ H6 v
    . o. `2 R+ \1 O4 b6 D
    中文看得真累,大部分还是英文术语。* V4 ?1 ~. P" w2 A4 w4 j  }$ g
    ; t; _% @7 W7 P9 a0 h
    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。1 t7 M) d" c9 U0 R* {

    + C) D9 A2 u  K% `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 % \" K4 h. R# d  F- p( H' C. r
    我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。1 ?( h9 C& y8 C- ^' }- ^9 Q

    * a" q9 d0 t. H, @, G, K/ v$ k  ^ ...

    3 I1 o0 T0 y3 w9 NmongoDB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 , s1 E5 @! k  x% M0 m
    谢谢。7 {" ^5 k; A! r' c
    3 g; u% [' b' s* K! m6 i7 [
    中文看得真累,大部分还是英文术语。
    * Z! @- t& J% b" z2 ^
    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
    4 }: ~: J- p& |, ~+ \% r是我啊。。。这都能被认出来。。。
    . i7 T# o" r$ D5 w3 t
    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
    + b; Q( K9 ^& h1 H是邓嫂么?
    " g% B: L$ V. L1 l9 d7 j
    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
    1 U  m( K* ?2 Y0 C2 P8 w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 ...

    % l' ]) J% U1 X1 D- o太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    8 I7 b) t7 J) u# c2 _; T! _, m# P8 `& H: Y( t0 D
    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。
    1 b8 Q$ a4 A4 l+ f( R9 i
    ! W8 ^0 c( m2 M  G& x. R( ~- }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 " s& ?& l) N4 e
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    6 }/ ?0 W1 A) I" N7 W  p8 p4 X' D  Z( R
    现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...

      q- J$ B8 ]% x7 k& i- l% K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
    ; \- @" m7 A9 P5 E7 A5 J现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
    6 ]* y) C5 u6 |* B
    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。) W' @- i2 f" D0 ^6 i$ U

    + ^- t) J# j! Q, r, B3 W5 dhttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    & W3 l2 \9 R" d7 G2 p
    6 B3 t1 n# s! X  {
  • 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 - }' u) J2 |2 O4 v# q. m
    有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作

    4 X: {9 \6 v7 |, c) z- I5 m( G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
    6 h6 a! j' j) g0 E0 f4 `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。0 B# [; J3 O) n" n
    ! A1 m; x! W/ i# h0 n6 f
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    % S5 r) ^' T. }
    好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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