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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。
9 [( d  t5 F4 @3 n3 b% M9 J# D, l& I/ z# R' q" 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?. k/ d8 M2 V  F# r8 `, M
- m! U& x+ U8 s2 e
    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。
* Z. G" p" V+ G& {- c- Y) H2 A' y& A# k) y
  K5 x/ V9 U: \1 `$ O" d/ t
; b4 {- `; j$ V* \  f

+ I" T( Q* Z" ^& y$ z. L" d& i8 h/ g图1-1 MongoDB架构图
$ R+ ^6 D- c8 c6 d" a8 s4 ?
$ f" M5 }- M" n) K  }
    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 P3 K# v3 {4 U
7 k: F. [2 s7 u1 U1 v6 S* ~' g, m5 `Shards& A4 Y, K6 |; o6 J+ {4 A, t+ A5 k

! C8 T, |( C' Q: R; q- ?9 y    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。. y( O& N+ O; |$ R
: i$ I' ^$ @' J1 w: 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)。$ ?0 c4 G" R* q% J- f

# }3 S- x8 {0 [6 ]9 `2 j7 F    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。$ t$ g! C2 v2 a
7 B6 t0 d  W& V4 ~, A
    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。
  o& E; ?2 A3 z" o4 K4 N1 f
- `- @/ E# U3 r! R/ a) vShard keys
# Z  b; |$ ~1 y1 {        
) F8 H# a0 M( S" u; M- L    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。5 _' E/ ?; F. ~7 @& g
$ ]1 N( n' L% v" p* n! E5 e# E2 o  b5 U
    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,
0 @4 n/ h, L0 _/ y
- a2 w; c! `* t5 }7 L{
; D) Y$ I2 u* |- i9 j3 C" R3 A$ ]  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",0 u: t7 O$ g7 n) u1 A. s! m- }6 E# ^
  "Type": "CD",, }( J, L4 k- W( N4 Z
  "Author": "Nirvana",3 o$ y1 [, G5 ~" E$ X/ Y# F* \
  "Title": "Nevermind",
" R0 ]( u% G% {; _$ S! K  "Genre": "Grunge",
% t2 L, m/ m2 I& N0 X$ M   "Releasedate": "1991.09.24",% n0 p0 ]0 u3 s/ T" K; e
   "Tracklist": [
0 A5 V( Q' ?( t# ], s     {
3 S% L9 [& E( W: q        "Track" : "1",) d2 Z. b4 ^( q) K) P% `
        "Title" : "Smells like teen spirit",; l8 z1 t9 p$ l# }
        "Length" : "5:02"
0 Q+ W* U- ]# n; T# X     },; v& V2 }  Z* Y! [  H" b
     {
- M0 n  K& W% O1 S' s! C1 ^6 D        "Track" : "2",. q6 R  Q' x' M( U9 f/ M
        "Title" : "In Bloom",. @7 Y& N! S  y7 ^# z# N. K
        "Length" : "4:15"
8 v  h, R6 y, w' q3 L6 P* m     }
. Z, A0 p) Q) u0 U. c! _: F( u   ]
# S: j- x6 m) ^0 n}
; k- C6 \( Z" @+ r/ [
. M- L) g" t# x4 i. _# c7 X{
! E: b$ G3 T; l$ A5 }  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",; b, `( c$ Y) ~# y' V1 c
  "Type": "Book",  ^5 e# r! _6 Y1 w3 [! l
  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",: L6 B. `! f- e1 p% g
  "Publisher": "Apress",1 g  ~2 |7 @1 v! W( ?0 K$ i- h1 m
  "Author": " Eelco Plugge",1 o3 {3 y  T$ l. [  u
  "Releasedate": "2011.06.09") B5 }9 @+ F- S, c, S  S, T: f; x
}% U6 [9 l: d; O5 c! \' h# p& v* }) \; Y, v
2 M( ^1 h: Z# a
    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。
/ x, Z6 D5 f- }1 o1 P, ~& z* p: ^
    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。
" f/ c: {7 }1 ~3 ?* X$ R& W- ^/ ]! Y6 c4 Z
    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。+ p$ J, f/ G/ F6 f+ y7 T# Z

% G# `3 L& j9 Y+ b4 [! V/ y    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。
1 |0 S* M, f1 \# H( C7 ]" c6 e) D. `* R, k- l7 u8 E, P& I
    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”。
5 ~! m4 Y0 N9 D/ n4 S. k  U8 M9 {! Q' M
Chunks% W& v' _  y) a
        
9 `$ J) [( ]: G% I' j' s/ x* d3 N  o! ?    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。6 ], F) Y% S6 j; u5 v5 y& O
$ K2 H1 h8 A) s* b( t

& }* _% U- G* H8 ?0 i图1-2 chunk的三元组
+ ~  r2 W5 e( x6 F1 [; }
( x: C0 ~! k3 P$ \/ Y  E/ b
    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。- M& `0 j$ C& e$ _
( z$ {1 F+ y( l7 y3 M. K# T
    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。
) ~! n+ ~! ^% z% O' u0 S' z1 i: n0 x
, d7 q: K' y% r3 A6 f, ?# 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。
/ W: _  g3 P: f* E7 G2 K3 c3 u6 d8 }7 P( p5 ~
    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。
  u. `4 V% C: A( S* A% R2 Y1 T1 v5 d4 _8 [" G9 D2 c( ]
    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。
1 _; H6 Y: C- K, @( q3 e* A4 B- w# [  P) J1 w
    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。: M7 r+ f+ j9 b8 W: D+ L
7 W* G% _$ h/ p" ]9 u) B6 B
Replica set0 ^2 n. u2 R  g6 Y: Z9 t
        3 R& Q, E% W2 c7 U* F3 U, K
    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。: k0 Y" K( D3 N" @1 X  X

0 i% i- [# q* y  a3 x5 ~    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。
$ Q2 a5 J# T7 x1 }$ S$ j5 x
( X  m( ?1 z8 @# S    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。
) O1 q$ w! U: }/ T4 A; \& [( z0 k; z" w% X! v- z
    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。
8 |# N# D' W' f' \9 \8 A- x7 g  `/ _7 b4 B
Config Server
1 |/ G3 p) J# g5 F, T        . ?2 S+ w$ K3 \5 O' l6 i9 {# Z
    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。
& i9 ?! u) H9 @: o! }5 D; F9 @& K: h+ v
    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
5 O0 b( e3 z! _6 F, w3 Q; W4 K: d. c- {
    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。
. k  q' z4 S& V% s, m* I" b
. i/ @3 c; J9 v8 @! B% k    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。: i3 y- O0 R" G# `3 I* `* o* s
6 @* {4 a4 s0 f. I8 t" v
    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。% `; t- e+ z& N' a7 U0 g% b

6 B% T; I  B& Q6 ]7 }Mongos7 O( P( f4 Y3 e
9 L9 o( Y' m/ l8 F& r6 D8 t6 a
    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
/ ^- ?# O2 O# Z5 x# A. X3 g5 U* ~9 B* r5 U2 x- ?& S
    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。
7 {. C* c7 j1 _$ I$ [- r) Z. G$ h  `9 u6 P7 y
    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 Y8 g. s' F  A8 [8 w

9 n! c4 o8 t0 N, \8 [    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。
/ L7 X2 ~$ p+ d) p8 Y. y# y
; k0 k5 V! S8 C# l# R    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。
+ U6 Q9 h- S# k) q  s) {: L
( {" v, O% [, M! X/ ]2 P; @: T: r9 }- V# |$ c6 x& u: \# n
Reference,
& {$ g2 [4 p8 D2 I6 g
3 t4 F; A+ u8 U8 X" ][0] Architectural Overview
. Y7 W) s2 J, e) }) f/ Zhttp://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
& m: Q$ B: _' n3 o

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 5 t3 S+ s, `0 C8 n3 k/ H
! Q1 D0 f3 S% [% [
8 g; o3 j& @8 y! J
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
/ o1 d+ L: y1 `) C6 W7 e* w1 t您是和邓侃一起写文章的盛楠么?
3 B4 V/ q& O, K* [2 \+ Y
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
9 a& d1 L  B9 v6 G是我啊。。。这都能被认出来。。。
5 b- m7 q/ M: z- v' g/ s% ]' 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~

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 1 F$ \  S& k" ?9 A% ?
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~

9 q/ g# s! K6 W; f. c/ s8 c) o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
    & W4 c3 v( g9 u4 W' ?7 p* k$ 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 ...

    ( B7 n' Q/ Z0 k- Z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
    ' U. y  M/ F  }( ^$ k( c欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。

    ' [7 |6 L. ?8 s1 g3 `" y7 |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。
    ; B  g% v9 \' F( V
    - X" l8 d" F1 K2 Q$ O1 M

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。
    2 W/ e, b2 k( X: U) Q- w) N' B+ J4 G9 S. x. O1 v. y4 k
    中文看得真累,大部分还是英文术语。  }2 j7 B6 C# q' v! C
    - k3 T) w3 g$ r$ p
    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。  F' T+ `& L9 `6 d
    ) z3 z" ~5 ?! q' P! {
    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
    5 ?$ `6 c8 R+ o我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
    ! e. Y* H: }) ?1 z0 p, O9 }* {  o3 s+ V' Q- r$ t
    ...

    ( Z9 I& i1 [+ _/ p" u! @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 7 g0 ]: o7 Y, _- V
    谢谢。. ]% o4 D) z" p( i
    8 [  Z" O) g- J1 f2 ?
    中文看得真累,大部分还是英文术语。

    6 ^* Z* @! o& D5 \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 / D+ r9 X) N: @# E* Y
    是我啊。。。这都能被认出来。。。

    # c4 m3 x+ Y# n2 W& U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
    ) C; p( D# X8 o( y是邓嫂么?

    : L- E1 n- ?6 n' W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
    9 j, M0 i0 _5 i( M, z& N  E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 ...
    3 n' s% l  n5 `1 t/ _
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    ; H7 ?4 z6 n+ H- _% a* P
    7 Y. ]- T$ y4 n+ T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。
    ( X2 y/ ^, ~( V6 G' P
    % R+ f' c( I0 W- Y$ J- o: Ahttp://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 ' O- e+ _" z- H4 `4 t0 T. c# u4 m) v
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    % k& R! B7 |8 H5 }2 y/ [' o3 @- a
    % w- r- c1 H( @现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...
    / u( M# m1 I& w( L& Y+ }9 E
    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
    6 c. a( r" D9 B1 C& ~$ P- y/ V. U* X1 ~现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈

    9 z7 Z/ N$ h/ n+ n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。8 ]9 A# k3 \' [# i6 D1 ?8 ?4 ]
    ( v0 F6 e9 W+ i& j/ q5 A# P
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL! W+ S1 w/ h" }7 Q" I
    ' \4 s" b. G( P6 ?
  • 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
    , S# G" I( j  ?; Z  O- R/ v. k6 j有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作

    6 [7 n; _1 s$ A5 m+ \% e, E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 $ k) {" C  ?! J' A' 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。0 \/ X5 I/ B: ~4 X  A& Y* d  f
      J$ h  j( S  T, C0 Z; ~  P
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    ; N0 Q$ z  I, d' V4 E" l0 s
    好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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