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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。7 t( ?, d9 D4 f+ J, a
$ k, A2 ]" e& z" L1 B; @. X
    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?
% `0 ]1 j- M  V$ k/ d( I/ w  a9 Z3 N
    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。+ `1 Y' F* I2 r9 H

9 c/ C8 L% x* u* Q0 }3 C* Z
& |& M' y2 T; d4 r4 |

* Z6 Q# m" |% K( `图1-1 MongoDB架构图

& z7 J( Z0 Q, L2 v' {5 p$ w$ r, z) D% D1 G2 Q" f" f
    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 Z( M1 {! V3 e4 H2 D! F
2 v/ M8 N' L$ p+ {7 E
Shards
' [- ?0 ]; ~; Z' o' Z, T: ]- D$ P4 |: `! m: t* Y# S
    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。
+ V/ \' E. G* Q1 H& V: V3 G4 v! H% @8 I+ ]3 p
    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)。
2 _& r, H8 a) o. p0 q
) X* n" H1 N8 O    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。
) i4 }7 Z$ ^6 d: F7 D2 M+ e; A6 G* c; m% K: S/ `. m6 ?
    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。( T4 z% a  }3 l

7 ]! ]; U* A( q: Q: P- M/ P: M3 t& EShard keys
9 H* e' u* Y! Z, I* X( l) _, h& l( E        / ]* F' `9 u* ~5 K1 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。
& J$ l# ]/ N3 Y' c0 \1 X5 H8 u- |# h3 s+ S7 M% P# \" 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,: B9 ?) x+ P& K
+ O) {& G7 f" [/ T3 s! Y
{
! p) v* X$ @2 B! C# y# X  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",
/ O! f: R% |1 W1 A4 g  "Type": "CD",7 [  d' |) L& P9 M8 g6 ?- {
  "Author": "Nirvana",5 k8 m$ f' m2 \9 D# S- ]
  "Title": "Nevermind",
3 l( _- {, ^4 y& C) Q  "Genre": "Grunge",
! d( v) M3 J) z6 I8 c   "Releasedate": "1991.09.24",% P* t( @7 Y- ?' @# {) E
   "Tracklist": [0 L& E, n! t/ H" {6 _8 C9 }
     {4 |5 o( C$ x4 J" U' y# h# o& g
        "Track" : "1",$ X4 T+ h! h2 }' ]
        "Title" : "Smells like teen spirit",
, o. m& l* I9 t        "Length" : "5:02"
2 S6 x( f3 |2 O/ o) p5 {8 E% `     },/ b' N1 l4 q9 f/ X
     {- x- @4 e0 X, [0 J! k6 r
        "Track" : "2",: m( m: c1 k# |" C0 i& Q
        "Title" : "In Bloom",
3 @) V' b) X, W0 u        "Length" : "4:15"8 S% R( _) Q7 c$ i+ I
     }
( {% e! N$ j: l1 n' M   ]
  D6 v* K8 `5 K" ?}/ Q$ t6 c5 [' W! n

, r8 ?- F6 o" w{$ j( g" r# Y# a# r0 n. B. D
  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",$ L" g+ L% b: u+ t* y
  "Type": "Book",
5 t3 A5 Y: O, I6 B) H/ T: c2 u  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",9 ~, v1 ?3 B1 l" H2 k
  "Publisher": "Apress",
! u/ M/ y4 Y, x0 X4 x5 Z( j- K  "Author": " Eelco Plugge"," c( d% P0 `) R7 \
  "Releasedate": "2011.06.09"/ G  c) {8 j6 i7 N0 v" r
}8 t7 D4 K: [' X1 K6 A
5 ?1 I' s4 ]( W/ z  s0 K6 B* y
    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。' R' Z4 [' O" P' n/ Y4 w7 w$ x
# F8 o1 s3 P1 `5 |) r2 g
    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。- |( R- @, m' [2 ]8 b  N' B
) }6 l2 P4 F8 ?7 i0 [# `
    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。& g* X' ^! d0 i! S9 ~
: p! B1 w" L+ z7 H2 C( A0 \! E
    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。! ?: S' A2 A- z4 G4 k

+ j, C% {) H: u9 Z    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  d5 D# b! u  }2 z# f  w* ^( o  v# T, Z( f' ]5 Z4 L* G
Chunks
8 v% r3 P/ ~/ _6 Q1 }' u( I0 p/ Y        0 a* M5 c1 G" ?" N5 h
    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。
' O- h* z8 I0 \$ z" M
/ j3 E) T: k$ d6 l

0 N4 J3 N3 j( p* X1 G图1-2 chunk的三元组
: B2 i0 \8 b6 }3 Z2 a7 E* H0 [9 E

8 @( V( H& h8 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。
, Y" X6 M4 N5 R$ x$ H5 ~& ]1 d/ z' }) }3 X. k/ ~+ o
    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。
5 Q& V$ v8 h5 n
( w- N6 b: c8 R& Q, P: v    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。: i( x) h, ?* S5 }! m/ m
. s  J# C# }1 e# C3 o5 C( k8 q- |
    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。
: i: p* i2 J: }* l4 h& E2 v; B  C9 W0 G0 T
    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。& }- ^0 y9 U  r6 Y/ X! w$ m
( N- k- N9 `! Y
    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。
) h2 Q6 N' W$ \( t, X
: y* w% o9 f2 ^. t$ y. n# E' rReplica set
, _& d- A4 g' C% u) f) G        
3 B5 z& ~2 B3 Q' B& |    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 N! Z8 M2 R2 J) R, o, ]
2 J. a4 l# e. 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。
5 P8 |' S+ n6 @9 q* K; [5 o; Z
! L# @: e5 p  E+ O' n3 w    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。  P# `! u0 b* _6 T3 |

/ F$ S( z8 ~/ x: \8 y; G  r; R7 u    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。* @9 l/ H8 Q% z1 \! j

+ |$ S% g5 c1 kConfig Server) k: F5 i& F; P5 Z* J1 ?
        0 ^1 V) ~- H# C: h- F7 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。
8 A) V- p& @0 |7 i1 K5 j" N) U
: V6 }5 K! e  I' W2 R& T" _1 ~    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
1 C& l: q2 H, Q! z8 P& F4 f, |+ o! L
    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。
# ?# b- n2 o& M$ |
9 x  ^# u) L( L" w3 q& p    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。/ t, M$ @7 v8 x! A/ _2 i4 c
* k* q; x( ?' ~3 P5 I7 X# K
    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。+ D! w" O& ~; U* p+ |1 b- j

7 X" b  @& C6 P- r8 i- n: `" _Mongos3 Z4 s0 ?6 y! |
2 z4 n7 x( |3 m9 C" B
    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
$ A, a7 D# d, g  T: k, p
. W5 z6 ]5 F2 l0 N5 o9 g* d/ D' j    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。
! X/ z) k0 T7 J6 q1 z- G" q- T* y7 X0 l; R$ y. u  l# C
    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。
; a" k' e; l6 G7 _$ m. B
7 I" N# N6 A" @6 l7 @  P0 F# s    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 ^. I9 O* \: a; S$ i& U
4 F: z/ t0 q+ L* u4 ]) {    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。
1 C: v2 J7 T- R% @
" |$ w3 K+ [  {- W8 W2 S
4 l2 v: Y2 I3 P% NReference,; _$ ^- t2 u/ z) d' t
# B% C+ B% x) z. {1 k8 ?2 |  L" d
[0] Architectural Overview
; [7 H/ t$ {0 bhttp://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction. r" H. d( ^# t* c7 O4 C* w

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 8 G% f1 `0 E4 Q' b( w
. ~0 A6 k, t' ~/ U6 Z( k

, r: x: b" L1 P+ Y+ ~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 - ~5 v% A/ j8 U9 P: S2 R$ R
您是和邓侃一起写文章的盛楠么?

! h* m/ \& O( y( k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 2 u, R0 d4 E" h& s- y- P% Y% q1 V
是我啊。。。这都能被认出来。。。
. Z+ ?! s+ |, \; b2 X/ _9 C/ Z
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 - l1 o$ }; b% h( c
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~
# g+ G: C& M) E3 B
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
    ; D  u2 u9 T1 @9 ~  q8 Z$ s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 ...
    9 ~5 X6 y* p: b/ b- B$ A: t
    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 % V9 D. {2 X2 D9 y: n
    欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
    $ E8 A) j8 j  c, F" ~  U/ p
    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。
    5 m/ ~" k9 n$ a8 X
    ; |  g# M7 {1 S+ O; X2 `' h

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。
    " @) n; P( E& @: k; \# K: M8 G& B3 q
    中文看得真累,大部分还是英文术语。) ~+ {$ {* w; o
    3 o! k% {7 y" }8 Z# K) J
    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。5 r) b8 k# I* }, A" Z- W0 s2 J' Y

    / R& g6 M  ?( s3 I) F7 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 : f! t7 r6 M% Y. q8 d- w6 G
    我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
    & g- v" E6 ^2 m& _+ |
    - n% S, i, b1 C; S; o: b9 I' F ...

    ' l" m- V: {% G* [3 mmongoDB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 9 d; _4 z, Y2 O5 N# y& X* x, a
    谢谢。  Z" x9 {: `% Z$ ~" }, b) y8 X

    " K+ T( S# Z0 S# A. K! F1 Y2 W% }9 R中文看得真累,大部分还是英文术语。

    ! `" d8 c4 z  G) e# |! Q' A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
    2 ]% {, k6 M& i. h3 I1 \9 b4 t% _是我啊。。。这都能被认出来。。。

    * ~& H, h, |; |% L, T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
    5 H  {5 o: Y2 K3 g是邓嫂么?

    1 W2 k6 U: }! s5 Y4 @& k5 R! A! H9 t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 ) |0 S* {/ `' x7 C( l% 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 ...

    : V4 z) V; M3 j0 H8 G! G/ `0 _: K9 u: ]& D太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    ) H& u' Q8 z5 M
    , K* S. E  k0 w  }, Z& F* X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。% t1 |7 y+ s  u+ B4 a; q1 ]
    ) m' s/ }7 z' Q9 F8 T  j; w
    http://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 * _  H: N: r/ r0 W  x6 {
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    - _' d. ]$ d! d! W( R- B: I1 w7 c; r( @0 @6 o
    现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...

    7 w$ M% P4 `9 U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
    ) k) _/ B7 y3 V! {2 j现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈

    7 W, t5 [. C6 O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。
    " Z' C: ]% D2 X, e: w( B3 B; P  ~  ~% `
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL4 ^, |+ @) w( l0 k
    ' L; r4 l% W" X. Z* X8 d
  • 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 % j; p+ Y1 J% t+ K  l) H
    有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作
    ) Z! K8 m: G+ y# I* ?* I3 H8 ^
    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
    3 ^5 O3 k" o: Z9 e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。
    : u; w/ N; ~% M+ u$ Q
    / G* v0 @, G4 T  Uhttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    1 ^4 i) t% k$ c. i
    好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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