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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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. I7 Y9 n7 x* a6 [$ y: R 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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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。7 x- O! T9 j& b! S
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图1-1 MongoDB架构图 % G- l* y: t6 H: \
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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)。0 \1 t3 |2 T6 r5 B1 \
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# Q3 Q) |9 c% j# Q) A& D% d8 z 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。: Q* [. x5 {4 Z$ M" j
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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)。
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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。! ?) C. z+ _2 M2 ]
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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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) g. Q, D2 ^! u6 @1 B$ `4 Q% ?Shard keys
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+ I4 E- ~9 S" m 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,
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! A8 I; H8 _& f! l0 w# S{
' h( m2 @6 ^0 f "ISBN": "987-30-3652-5130-82",
/ J) C% z$ G2 O6 n1 h# z; ]0 m "Type": "CD",& f, u: m2 z$ j4 L
"Author": "Nirvana",
9 v/ [/ D' i; G& E1 w& Y "Title": "Nevermind",
- R$ e; S% B2 ^9 }* Y g "Genre": "Grunge",
. A/ a$ f: y1 u b "Releasedate": "1991.09.24",
2 T+ Y1 J, N5 W; }) ^0 F8 g "Tracklist": [" Y$ k! W. y/ b% t! [. _( i
{
, \! ?" {$ M# p- C9 I. |8 P# h "Track" : "1",
6 i4 D) x* I3 Q! V0 _1 O; ~) m! t "Title" : "Smells like teen spirit",
( C4 k/ t& a3 ] "Length" : "5:02"
4 l! V9 t; ^7 m! Q6 G# n# |* ~) L },
; b$ K! }0 Y! t# i {
; @" I7 m( k$ e* F, B "Track" : "2",
9 m3 u& C2 d* V+ ~$ a "Title" : "In Bloom",
" k( Z* {& j& I4 l4 {3 Q "Length" : "4:15"
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; W @' A6 p: f; a3 J/ ]6 W1 V# j( {
4 k( r$ O( k4 X. f5 A5 o{$ X- w' X2 U# n ^5 ~
"ISBN": "987-1-4302-3051-9",
+ u4 m2 ^! F- V" S+ ~) x' O "Type": "Book",3 K. y7 m% a* d& j
"Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",) ]% P4 k+ L/ t
"Publisher": "Apress",
5 A8 }0 O/ ~0 e3 N9 k* Y+ J- q. Q "Author": " Eelco Plugge",
8 o3 ~, W- Z% H "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。2 J4 ^# M( ?! w, m5 L& ^2 S
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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。7 L- E9 B" j: g" o6 }, u$ k# {
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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”。" S& E6 h6 M5 x/ G# e
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Chunks4 \6 S. u* l8 ]9 _: u4 `2 G3 {
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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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% I- h1 V+ B+ a1 p( A" f" Q图1-2 chunk的三元组 * ~4 V5 }9 n1 b& ?) z( q( F/ {
9 ?; m" ?6 W3 s% d. F 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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: W# G! n2 C8 ^/ g0 ?8 @) B' y 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。8 c7 E( B& Z4 F, M
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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。
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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。! F7 J% K7 x4 m' M
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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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+ | c1 H3 Y5 }& {1 x 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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6 F2 J! e( ~: q1 W, o# uReplica 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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; o. R/ ^5 Y) v1 @5 v4 j 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。7 f$ R: s9 p& b: N9 k
' ?0 |) c4 Y; } 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 _; p4 b4 \. J8 U
{- u: b7 }/ T) W4 D8 [( d* A 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 c" Y1 g0 b4 d3 |
: T& T5 k) j1 KConfig Server; ~. y; `4 L: `4 J& D( t
, v8 V% r6 q8 t/ k) n* R2 v 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。( a- l% y; D5 x7 g! V; [
. ^; {$ ~6 f9 Z3 P% q 每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
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$ E! S/ Y6 ~5 h c8 ?7 d+ K 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。$ e9 l) ?$ w8 Q% H/ e4 Z8 p
* T) n# l' C4 s0 r% k) G 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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2 Y( }/ a) _+ k6 g( R. r, M7 t 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。% [ V* n& {) s5 a) s
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Mongos9 H; W) f2 n6 f6 W& ~
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用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
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' Q8 I( h. z+ S5 w 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。3 J6 x7 M- A6 }* q
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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。4 k: q# g8 I0 [
1 ^9 u5 a/ E U 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。, l: i: b. V) H4 [
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Reference,
: J9 I+ x' {3 c W" a" m# n4 _9 E7 b3 p2 y4 Q
[0] Architectural Overview+ v0 h4 E7 {' d, {1 r
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction8 y# K* a6 w& q5 R- ?6 z
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