|
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
-
查看全部评分
|