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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。5 ^& j. | W7 U9 j7 \+ j
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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?
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) Q2 ^3 Y M/ \5 ?( _7 E9 p) X- @ 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。
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, n0 J. Q' V: S; t: _8 A3 F图1-1 MongoDB架构图
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+ M5 k# n7 M& {2 }8 b. n1 i/ J+ m 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)。 A7 L8 b4 U2 {3 h8 Q
' R0 k0 h7 v/ g5 X( [Shards
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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。- r- z: Z7 s6 Q- U3 Z; z5 P
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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)。
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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。4 Y1 _& q9 {; D: p: f0 _ S# X
3 h5 m3 Y5 M- @% 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。6 O" y2 T9 q3 k# _4 g% @
. L+ l" f: a) n( r: q% f) \9 WShard keys. \0 o2 ?( Z/ @# R H- ^7 R5 D
9 v6 M$ f" y( ~0 S1 U 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。" j0 a/ F8 X0 y; }+ O7 w
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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,
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: Y' ~3 W/ g% `3 k{/ v- R- _* [/ `2 `5 H; s- R& S
"ISBN": "987-30-3652-5130-82",5 p1 t, M$ L5 Z$ v+ O7 C8 G
"Type": "CD",
% J6 W @" |- q( H/ ^0 Q "Author": "Nirvana",
+ T/ p, Q# W1 w3 W "Title": "Nevermind",. a6 K& n/ v/ {
"Genre": "Grunge",3 i7 B" z" b/ N9 Y# O3 O
"Releasedate": "1991.09.24",6 h9 C0 e% ~' d, @9 m
"Tracklist": [
n, o+ C* f7 s/ D( E9 v6 u8 Y {6 c3 @6 ^' Z7 z) |
"Track" : "1",+ o2 m* [, H" J
"Title" : "Smells like teen spirit",
' L" c! }& x: d# ?. h! O$ O- Z4 o "Length" : "5:02"4 \1 h# O0 `, @+ S0 D, K
},* S. b5 P& D0 b& f- P
{
2 p+ E& |6 Z7 Z* Q "Track" : "2",9 @* m0 _2 Q/ J3 d) E
"Title" : "In Bloom",
6 Q( c5 @2 q- M3 _8 g- i+ D "Length" : "4:15"1 L% K7 @4 D" T& w v+ B
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]
1 L A {' {! q7 ?0 Q3 q}7 B2 q: [3 P4 g* m. |
* ?' b2 z' F4 _! @0 f{
# g9 i* m, j, U& c "ISBN": "987-1-4302-3051-9",0 t( `: \ G* j- ~% M: s3 v
"Type": "Book",/ Q5 K4 \3 V9 Q- z) o
"Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",
" @& Y/ c: N0 ~, s" c/ i "Publisher": "Apress",3 Y- E4 y3 m9 ^0 C0 I5 s2 X, U
"Author": " Eelco Plugge",% b% P6 A$ F+ U
"Releasedate": "2011.06.09": V- j4 m* X& y, Z3 s
}
5 ~ [' A' A3 V' V9 N, B
, G1 h" z8 m, |8 s( Q, g2 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。
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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。6 R! Z1 T5 |' F% v
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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。
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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。
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$ G% r% n3 u. }4 G 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”。" {" Q. b( a0 M' |$ }( I! j7 |
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Chunks
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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。; F, [! Z+ R- l
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图1-2 chunk的三元组
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: [; q! Z: P' S* Q# c2 ]- o2 k 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。( D+ H1 |4 U/ B
6 {2 C8 B+ E, ~8 J6 t8 F w) m 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。
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2 y1 P1 ^/ V+ P9 n& @/ x 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。
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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。
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* V3 p# d0 O( C7 o! B: x E 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。
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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。8 H& x! C- F. W6 f) s; i7 _4 t
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Replica set
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* k2 h; k D& X, _# n5 ]3 \, Z6 M 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。
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5 M4 ?7 x& D- f 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。
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; f7 ]- c% y5 T( b( C' \8 K 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。
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1 d. c# \ U( u7 i0 I2 r* P( ? 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。
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f7 [4 P6 k% [* E ^Config Server
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0 ?' I, k& p2 _ 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。9 n* A# ]2 w* h& d) w
1 t. |. p' G+ ]5 S 每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
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7 X' D) _6 q3 s2 s0 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。# `) m- e9 \- @6 s
( W1 J, T, V9 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。/ r1 ]# c3 T9 L4 T
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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。
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% I) I3 V9 n, ~! I/ jMongos
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. O& X. l3 o/ h 用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。5 f1 v7 k0 h* v# d" s% W9 B
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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。
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7 s( u+ D" K" @2 X 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 D$ q) B5 f! V5 \/ y+ B1 R2 p
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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。! \! C- O1 o. w7 j& D* j2 |! `: }
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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。9 D! C( t4 f/ e( s( t* f3 S! d
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Reference,
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[0] Architectural Overview
: |! P6 j0 a( e( b" |. t3 X% Q7 e; Jhttp://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction6 ^5 G- `' o4 _0 J: I. T+ I
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