|
|
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。( ~* E3 b- }9 @5 M1 ]
& q8 ?4 M5 Q( j: Z/ 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?
. n/ A3 i5 O" W5 c* [1 m2 F- U. Q& m# T$ k% x( W9 n9 g# \1 T
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。8 z4 W1 C' J1 B L
) t8 _% {. f- T" V6 ^' ]9 B
& [2 |2 t. i2 g, |* O) M3 v8 D
7 t2 v$ m& ^; I* p. G* r9 M: E图1-1 MongoDB架构图
7 e4 E0 L0 g! r0 |7 K4 }- |/ O8 Z2 y/ \) A. j7 B8 E" ]% `: o
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)。* m. K: [8 T$ u: l3 f
- ^$ B [! P# ]" LShards
* O0 A% T1 _9 d1 M
* ^/ g) a* E: ^: R 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。
. T* n$ k+ n2 G* r3 u1 N. J" r4 r7 D3 |6 D# Y+ U
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)。
1 Y8 q/ N- f" i( F1 N, S$ V6 c3 X- h7 X. w9 C$ s
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。/ r( l. v2 g8 X- H6 y
' }9 E1 l" W% m! U4 T C2 m0 U
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。( s2 F( b+ b* D5 b6 w: A
0 k, y% E, S3 q7 M3 GShard keys
* u6 A; {- b1 J% N # b* [+ F5 Y' x! y1 {4 w8 W
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。
6 D x/ A1 }' m
' m, z, M0 ~- H% \$ L5 a 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,
. H7 Q* Q4 U& Y; W& F9 M( U2 G' S8 h' z% ~
{( v* ^- }, }% S# |( G) O3 W
"ISBN": "987-30-3652-5130-82",
4 j5 c5 w) [2 p* p "Type": "CD",
# F5 E) U @* G% j4 g$ B8 l "Author": "Nirvana",0 ^/ T' G, c7 Q1 E- D; x
"Title": "Nevermind",
3 C0 D9 l) v. C "Genre": "Grunge",) k1 e8 ^5 q# M$ K9 u8 @+ C
"Releasedate": "1991.09.24",
' O! ]" M( `- @. l "Tracklist": [8 Z5 K) ?9 v; n ^. I4 y& w
{& n h$ g& d( J
"Track" : "1",$ R% q( j1 z T D
"Title" : "Smells like teen spirit",
6 _/ G# n( H; r9 \: M& I6 I "Length" : "5:02"
/ }8 u3 `" [* e& m1 u9 |% n },# H( a4 Q8 X. ^* Y3 d) ^9 w
{: j$ ]; Y- X2 e- r4 Q& I" A4 H8 o
"Track" : "2",
$ ?( X0 V+ q& @ R; n: M "Title" : "In Bloom",
9 \; S8 l) [" a/ G2 P9 N! A7 H' d "Length" : "4:15"& Y2 l0 Y- }6 I+ W; u0 G' g1 m
}( I9 o, b- G5 {4 H
]7 {$ e6 v; Y, _/ S& a
}
- N* o' o w3 |; y3 y; U0 R) i3 z2 A( {( L9 k$ f3 k( U
{
# X% h- b; ]) U+ Z Y "ISBN": "987-1-4302-3051-9",
5 t7 f/ j" c+ |6 `* l "Type": "Book",
! h' \6 [' `* M# c/ G5 M "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",
7 r8 r( B+ o! k& f" t "Publisher": "Apress",2 C' A0 H; C# w2 Q. ]7 {
"Author": " Eelco Plugge",
6 ?3 ]+ P# d! i: u# I" D "Releasedate": "2011.06.09"
: c5 v0 P% p7 E* ?% b9 z9 s0 t}
- I8 a1 K: L1 y
3 G# q& D& _ p5 R- M 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。
$ o2 F- `+ H3 V, \" ?0 `: ^) b9 C) J/ @5 C# U
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。
- D- t9 w4 N' P8 ]" \/ j# [
3 z/ z: Q$ d0 S# c8 @4 } 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。5 w& E' c. F1 U0 |/ U
C/ W: n( R* c' |+ o& R 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。
3 M' k6 J1 D! D
2 l' ]+ h- N- p, ^2 O" ~ 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”。
- U4 J! F3 o- l6 B6 j9 j K
' v8 ?4 u3 }- D- F$ g: R' v2 bChunks
% {9 ^" ^3 S! o: R3 J, P3 F& z M+ o6 n+ Q: q5 X+ T
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。" @' H' K( }* \6 k( r E, v
: G( q4 @1 c7 Z
/ g4 k6 k7 F/ m+ j, |: c图1-2 chunk的三元组
6 P' y. p* u. E) }% q6 K) q5 X- `9 j- e6 b# W9 {5 U y0 @
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: j3 S+ ~7 Q
: x( j- f( ~) }% ~
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。* z% {' `$ T& b8 V
/ V0 S( M& \8 P: p8 o6 i! T/ L% y
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。
' F: i4 c3 |& _" J1 z7 k' j1 T, u7 H/ |4 r5 T0 C
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。. {8 K& F; @+ r' u& o6 k
3 |* R( f6 ]; 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。" D/ h8 f0 T% Q, i8 c, |3 f
% x- p5 g, L( u3 X; G 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。
5 _' q& \: R4 s, @
, k) z: x: w# A- D% ?* O sReplica set' R1 B2 G: g5 h. v' r3 N' J- {
$ k# U6 d( }5 _* `, U$ n. q' _2 w1 W
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。
' v" u# q. k- W. W5 P; v
% D* D5 X# z! g 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。
# n0 d) h8 X. i/ L2 O$ S* `2 g/ o( r6 `
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。
$ ^% u' e; ?: u }3 {$ ^+ T' _. H7 [7 ~1 J
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。
; J; X5 C( j; Y! _1 `9 B
6 d. g; o: u* U1 C! ^2 a3 B7 DConfig Server
9 ?" t0 ^: `% e" g Z
6 Z) Y. i- p' }+ h4 O+ ]5 C( o 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。
3 U* x. U5 ^3 [2 w* Y0 P/ Y7 l8 F3 {2 m+ a: U3 t( [+ `5 Q8 a
每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。. a; m6 Y5 T( v) L; O
; }" h! i$ Z5 ^; i z2 B+ h. @, d 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。
/ m8 C8 K& e3 G( U5 w% K; v9 w# ]# F
* E; Z9 \: L! F( `, r 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。
- h a, O! Z6 G
+ w1 T3 K3 o+ ?; x 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。
6 V' K3 J- z: p# _0 f
3 d/ p) c- U" c" u6 U# GMongos! L, [+ _$ |; \8 v# G
: F1 h# _( c$ a
用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
1 M% O" H, d2 h1 r
, ~- S2 G) q3 N, m! t 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。
% T. U, V* o8 O" g& g( E7 B
" E4 q9 s% R9 N2 v. X! J 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。& k: e/ l2 \" G/ i
! r& V8 a3 b2 j+ | 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。8 G I+ d' }) o' {; n
( |( b. L: D# G, A
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。/ L1 f/ u0 J" N \# W
- R' I! K1 H5 ]" M( Y9 C/ N& U$ C6 r/ ]* Q
Reference,' V5 T; i! r* [* C' J
# Y u* P4 w: _: E" N$ Z0 N
[0] Architectural Overview: F5 @3 e* M7 R6 ]# l8 d, p. x7 @% J
http://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
9 p( S5 C6 c& l0 Q1 t |
评分
-
查看全部评分
|