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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。
; q8 }% r. f$ b% L" q
: k& P' p/ |: `" ?9 D- f, i1 j    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?: {8 Y5 F" D! X! s' D5 f4 ]( w+ s

5 H( V1 p/ N. Z! J1 _    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 z. ~7 }" A7 o& F9 B* l& R. G" u( y/ B

, U+ |: h7 R$ n6 H( e+ c" i" k- z4 h7 B4 T* T
图1-1 MongoDB架构图
3 K8 y. G8 r* W% B. i7 t9 w

9 c2 F3 V" V7 A9 E0 {: S. c    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)。6 k. y: t$ g/ M

8 J% k4 `* l! j% v7 ]3 l' gShards3 y4 x- T. x; E; n: B& r
" l0 X% j( Y3 x8 }. z9 @$ I
    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。+ e% Q5 J' s6 o
1 h4 n* S" l4 T' a1 S0 Z% a
    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)。
+ p! F- g8 Q3 S/ A* Y
+ j  Y4 i7 m$ }    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。
$ y( B6 u& {( o* ?, j2 H) \) |1 X4 i/ E# u. B  \" c
    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。" \' F/ \  W" t3 V
3 k$ {# V7 M* H* N8 p; H/ J
Shard keys
4 u( I6 P. f; K1 l! `        , u. h: \2 \, P* B
    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。4 Y1 N$ [1 n/ b

- j9 K7 k0 A/ M. U8 v    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,
, {- n8 Y' Y; j" n6 O$ Z- B( Q* E: Y: X9 X5 k
{" U7 k/ p( C1 ~6 Q
  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",. D" _+ Y9 s, \
  "Type": "CD",. k7 c8 l5 F4 D' ^* [, f
  "Author": "Nirvana",6 h' l- O' r: _) h
  "Title": "Nevermind",
$ X% j1 u" Q* Z9 H  "Genre": "Grunge",
  i. Y1 Z2 |- K# i9 g   "Releasedate": "1991.09.24",1 b6 t' R9 w: y3 ]# w
   "Tracklist": [
* K! N( k$ H+ K, S0 h     {+ Q3 @$ S) \9 i  n9 u) f5 @
        "Track" : "1"," ]6 I  @6 k4 K# U7 G/ f; e
        "Title" : "Smells like teen spirit",
$ z( t4 F. {9 F        "Length" : "5:02"* u: |. M; J3 w0 n) D; H: W
     },
8 t! G0 X; b  L0 t8 v, N" e- H( o     {0 Z7 Q' H4 u8 L+ Z2 U
        "Track" : "2",
5 a5 k) O  `( |* s" ~        "Title" : "In Bloom",
3 B6 d6 A9 D0 L/ N        "Length" : "4:15"* U/ e# u& N3 t  c
     }
2 _  v' o0 ]! d4 S   ], W) z5 e: j0 Y
}
; w" l9 w' y. w' ^2 O6 s, W6 P3 `1 y9 q7 w2 u" {; _: k
{
8 w) a2 H  H8 e4 y  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",/ H  u* m0 {- }! ~6 J* ^4 Q
  "Type": "Book",& t5 l" Y% v+ \! \9 _! p* @* }8 t
  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",
& H( e; G- @' I& [7 z: y/ F& _& C0 ]  "Publisher": "Apress",
" r! _! ], x- G" O  {1 o  "Author": " Eelco Plugge",0 n0 O5 V  x' V/ v! Q+ \6 [: s( Z
  "Releasedate": "2011.06.09"7 m6 v7 A3 V$ ^1 F* g" c; @: M# Y
}
, ^6 e8 |: p/ \& B$ g0 {0 H" B8 {5 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。
1 `: L! }0 [$ m+ k. L
% Q7 \) [/ o2 f    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 B$ v. K5 K3 b8 _( F# g5 j. K- P6 q# 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。) f4 O  J1 I, t6 T" o: ^

7 r! _! p& t1 O8 x    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。; T- i4 L4 z/ |

/ v0 P$ u- S' m' g& z$ m, B( ^    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”。
: l% E: v/ v* Y8 `3 S6 z! y; Q% r# A) D/ g0 ~) }# ~
Chunks- l  x$ i' Q; C9 ~" \2 h* h
        + J: n, f8 c, a- i; e
    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。
: Y3 g( ^5 k' q( t1 ~* T( ~0 i( _
" c5 p# J8 E) w8 J; V

( C* t. d: [7 c* B$ W9 a3 Z图1-2 chunk的三元组

; U; s0 f8 a% e4 y
' Z1 G0 C! L) ?4 R' 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。
" _( n" g  y6 |; V! A5 H. T$ ?. x4 z
    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。3 o- n' }& ~4 L1 ^; `
5 x( R3 x( y8 W& ~* |; ]
    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。0 d9 Z  P, ]: i

( a( Y$ O8 F& u! b$ [, D    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。( c, z9 Q9 ?, u: C+ H9 r& W, A

# W$ a7 T) s# j' r    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。
! q- q7 W. Q6 \6 U* [
8 c! E9 H' {) H0 m    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。
. r  _5 ?: n" h  g
. y" S4 x3 m$ S/ i0 w5 J! v; hReplica set, I" X5 h3 p, g# G# Y0 h1 x9 v/ }
        
- |5 \* s5 `# H% X. L    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。
* L3 F4 ?+ q5 q" ?
% C9 e. `  ]2 i3 Y    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。1 I0 d+ p- b5 R- u

" e) r' G! E& i+ v) I    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。
% @7 _4 O9 q, x% I
2 {) `6 d# Z3 q- q' E$ i9 ~    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。
  T% R/ ^8 F5 n( J) N& R& q1 v# O" d9 L. x/ [+ T: ~) r$ I* E% h
Config Server
6 z  d' \2 l. A& w, r        4 i2 N% i* y6 Q' R( M" \
    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。; @& w8 Y$ g: }7 F
1 B  V, t1 p: u) x% f5 \9 E
    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。' e. p; h" u' q; Z
3 m. ?; s5 k& r- ^$ T: |, S
    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。
: U5 p2 H& g, c4 L0 g8 X/ V
( C' U' W+ @% q/ 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。
+ I! ?1 E. g+ P* K3 v: F% @: N
% P2 X$ S$ A) ^- N7 m    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。
8 ]( G: H# S2 p5 j* o# ~; Z# |- D0 ]+ U0 n0 N( Y, b9 \7 O  M+ @, P
Mongos7 Y0 E: |# W' O6 U7 r0 r: _
6 F3 U! h  ^' C- J" E
    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。' b% J! @. u/ [; v" ]

6 c  |8 y0 M- F) [    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。+ u4 u/ V/ w* l6 y  `

9 M2 h! a1 Q; M4 L: g4 W    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。
2 r6 J) i; r/ T) Q9 M
1 Q( G: K3 e" y    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。
5 C: z1 m' \% }+ G1 g7 |9 {- ]' S7 M$ ?' e
    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。. ?% H! Y- X/ t! }* U

! {$ T1 w: }+ L2 c
7 i! L: `+ K* f! \5 x7 s+ ]Reference,
+ J9 L' z' g7 ~7 K2 L9 I2 `" G# Q9 ?
[0] Architectural Overview" Q" f% X- f9 B7 I( i" [  o/ h
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction; T# @& H) b! L% c+ X. |' B

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参与人数 1爱元 +10 学识 +5 收起 理由
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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' j2 W2 s% |  j# s8 u1 }
- v* j$ t3 ?/ m! X3 H3 u% M6 E& O" a- o# S
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
9 O& h. ]: R8 O) m您是和邓侃一起写文章的盛楠么?
  B) @6 Z: ], q4 D' F1 ~
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 : M0 m. m" U) m! J; Q/ z2 Z/ Q' S
是我啊。。。这都能被认出来。。。
) |3 h! }6 L4 {' D5 S0 }
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
' r. I% n$ J1 q8 H8 k* h9 n* _+ S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~
6 F+ G1 z4 _6 Z% H5 V& 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
    , b5 n8 j9 q5 I8 w/ [1 I- C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 ...

      r7 W9 B4 P; d+ M8 g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 6 b7 d- O0 I3 H/ L5 A) }; t
    欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
    ( {0 c% d% {/ ]7 @/ W: J* B+ h
    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。
    2 f: ?# @( S4 E) w, |- n9 w  f0 p& o- D  Q  g1 y, {% `4 Z" F

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。9 T! e3 i% k2 q- X6 o6 i- q& t" o; {# B

    $ G) R' z% k) ~; E: y* x中文看得真累,大部分还是英文术语。1 ?. C: z  y5 h& F5 k" M
    2 r' I) x5 i# a2 B4 V
    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 |2 v. A, o4 a  T
    % i( C  h, f; w6 e+ r& i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 0 i, l; ^2 ]- R8 H% C
    我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
    5 b; }3 o! f1 a+ G) e) y3 z3 ?& [6 X* {/ C/ F0 J, ]
    ...

    4 x- Z; g, d# Q5 |# F4 M0 ^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
    ) R0 Y! C# Q1 E& a  l谢谢。8 R- u, \1 `6 |  ~* ]
    " i7 H; i& K- W* K1 T% P( q' i' W
    中文看得真累,大部分还是英文术语。

    3 d- Q9 @) e' ~5 N2 F0 _$ q& M* T8 w1 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
    + x& w, U# f7 Q/ v# A( p2 f是我啊。。。这都能被认出来。。。
    0 [9 E, E7 M5 B4 @8 t) h1 ?
    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 " I! G. `! [: U
    是邓嫂么?
    ( e- i3 n! m0 x. o
    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
    6 C  v/ Y3 l' o4 x+ P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 ...

    + U2 {9 [+ Y4 t1 Y( a+ K$ f$ T; G太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    6 F' l( Q4 E+ d( n# u% N+ b+ |+ N8 ]8 \7 h6 t% u4 P7 X& 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。- l* i, F2 p' ~8 \

    6 y) p; ]: w- M8 d/ Ghttp://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 & p+ `# I2 Z7 p/ }" L
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。* J# ^4 T6 q) q3 f- G( Z# s

    1 B( B9 A2 z) [( `: H& {, ]8 Y现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...
    ; |  X7 V. o& M- s; j0 {. V  r
    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 & M2 F# [2 j6 x5 Q9 w
    现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈

    , @+ [' l$ i0 X$ N' A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。: _/ D1 X; i8 w& K

    " i' C( X* i( O, U% u1 zhttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    2 b. I5 I' Y1 w. ?+ w; Z: v& \) i: r* b, J9 c/ F. f$ v
  • 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 + \2 Z$ e1 q5 @  @4 c
    有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作

    * z" t5 F! G. \/ ]  S0 U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
    7 O3 F5 W- r% \6 W" g" z' Q, r  f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。
    / z7 Q& W7 _# o7 R8 `$ S5 f, s* s8 ]2 I" {5 _% k1 f& f
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

    ; W) {6 n3 V: r/ H9 `% @, `好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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