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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。
3 f' V" T# R7 G8 @% D0 C. t
$ ?- j3 X2 D9 C    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 l+ u' B1 O3 Z) ?% v# y
' Q1 B( L" z1 g9 L+ S1 G+ 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。9 S- u5 \4 E( c2 d: _. I

( p9 ^+ R6 {0 T7 O# T- u; B6 h
0 J5 d4 Y! k/ d, B- _
5 q5 S" O% |8 e8 }8 s+ t2 t! m
图1-1 MongoDB架构图

9 j2 \- t# C$ S, k: f5 }* z0 H" [
    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)。/ @) `# ]& E' H) z  C9 H. x

0 |$ t. t2 Y/ X' D( g+ cShards
* w# A+ H' g0 @$ ~. \+ E( b: b/ P$ w3 J2 {
    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。. d; H. u- ]. ~1 W+ v9 ]  ]" {
: {  b+ P2 v1 C8 a# M- e$ {
    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)。0 w0 ]& M9 @: P: l6 U

: V! H/ q" R( L    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。  ~; J* e4 p$ `8 v9 t5 v& e2 w6 p

. e1 b, r7 e7 |1 ^( m' @    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。
$ N/ [' H, w$ O$ A, F, Z$ B' [% e
5 ^  r- \& O7 }( @2 A1 ?7 WShard keys2 W& S8 Z6 o9 w* U
        
$ @. Z6 _( {3 G7 y% O$ j    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。" @( P& Y* }( s3 A, g9 g2 G
2 i. `- j5 @0 M+ 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,
/ o* A1 F) f. E3 ^6 t, z( r- o6 t" N( d/ |9 T1 V  ]; L
{1 K% Y" S0 i0 S+ Y3 w1 B
  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",# \, n; a, F0 e. ^2 A! B. j
  "Type": "CD",1 S4 B5 f) [! G- A
  "Author": "Nirvana",
+ _  C* m5 w+ U0 M% d) R  "Title": "Nevermind",5 o2 s" j) u* T- G4 s8 V2 u' P
  "Genre": "Grunge",0 J2 f' c( B: r% e
   "Releasedate": "1991.09.24",0 A2 x1 F" q3 L' t- T
   "Tracklist": [
* t7 k6 I" ^  p. J! ~     {
* e, O; b7 K+ o, Z) R        "Track" : "1",0 a  f" U3 @. W. q
        "Title" : "Smells like teen spirit",: U5 K, T4 @0 d% ?; x
        "Length" : "5:02"  n* M9 s: h  X* a9 q5 p! u
     },* t" }; J# R3 @  C( c
     {
' Q; }  \, x% i7 U        "Track" : "2",. K: ?/ F3 K' F/ ^
        "Title" : "In Bloom",
$ R* }& p0 y2 n2 q0 e& G; ~' N        "Length" : "4:15"3 l3 x0 ^1 H4 s$ C" x4 m
     }" |% F" n3 {6 P( n+ {
   ]
- F/ E! h; {1 W9 I9 o% @}
3 J$ _; z$ U9 F
, r/ D& ^  K4 ?' T$ z; _{
7 r2 N( z/ H! g0 a/ R  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",
$ C, t$ `8 O  r0 I) A( N% ?. m  "Type": "Book",
) [4 c; |7 j- N  q, T6 B, G: j  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",
1 `+ d6 o4 q( l9 l( u  "Publisher": "Apress",5 x8 f9 O- o8 y5 f$ X! v. q
  "Author": " Eelco Plugge",8 }! E+ r. C, V7 V+ @) b4 b  _6 o* }1 h
  "Releasedate": "2011.06.09"
6 b& M5 n' |7 D3 o, I}! v, y+ ^+ k. U

+ l# z; T; p1 u0 [9 Z$ ^4 z- _! e    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。4 X; t* @, f4 B8 [( D

1 G* V2 Y* Z/ C( w: n" e+ 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。
8 t6 s" v8 a6 O. g) Z6 i9 |0 |6 S/ \  t+ T6 w! E. 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。! E. d" Q: F) k  m7 p

* P+ D! w5 J- i    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。9 E( h. \: H" u- D: X
4 L% S# F' o. 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”。
- L4 |- a% t6 T0 n6 m( D7 Y8 K; l% x$ l# b+ ~
Chunks
9 `. V" ^& F1 n0 H        
5 A/ E/ E5 _4 g6 |    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。0 [& K; H  C$ E4 I" `

, `6 U4 Q% ^% @2 x8 r  S) f) A
* n0 V8 J7 {" ~+ K8 K5 X* V  _
图1-2 chunk的三元组

" \9 l, m+ Q8 k  s: r: Q7 g, x5 c( s* {1 w3 s0 J6 Y
    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。
: Q& }( t# q4 w
  K9 V/ W/ u0 k4 S+ Q    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。
0 Q; r# f( D3 q2 x
+ ~* r% Z, w; o; M: M' c' `    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。
' N# j9 F% p) E- c& E. |7 t- |" P, u5 H8 O& Y/ p. ?1 Z6 M6 ^$ Q0 ~0 S4 d, M
    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。% P$ f5 v- K2 a4 g) U
0 N1 i% |8 K9 W4 J! y4 H
    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。
, Y' O' b7 h4 P& Q) Q! C1 \0 X
    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。
7 M- I2 s: B* b  R
( R9 U$ b% f2 e. m' D+ N+ @$ R+ `Replica set
* o4 F% t: ^3 @' @) R4 @7 W        : x" S: d% l9 ~4 O
    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- X2 i7 J2 [4 o" {! S/ k9 d! S2 [1 U3 H# l% O0 B+ u
    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。. {$ m& c& e7 T& M0 F- n

) `# R) q: T9 A# Z2 L, Z    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。3 q! A" _& T" p6 s  B! e

( \3 E8 b+ B! w9 e! r- 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。. h5 {  Y  E! Y7 s; a0 E
) L0 @, O: x- m0 ]. {* P
Config Server9 E: S  v: H) T/ R* ^4 n
        2 B% e4 p; r; G. c7 i8 Z
    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。* X5 |+ r6 h; w4 f+ H: J7 Q

% T8 h( Y9 f, I    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。6 ~# C  }! d$ w5 U1 j; T3 Y2 ?

( v$ U4 E+ n, |6 G) ~    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。
# @+ K/ T" j) _  k$ i/ |! W2 k3 P- x- X
    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。
/ D5 R: b1 [0 J; M: {: \: K# S9 ~, ^! a1 Z1 ?
    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 O5 \/ t1 X7 q$ T7 y8 G1 D
8 S9 Z. `$ V0 E. f8 C* q6 wMongos+ x' z/ s! r' u

; ^. ]) ?7 X8 ~: D, `. E8 ^    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。& P- e  `' O$ ?. I& `

* }. T+ b- j5 F" t7 m6 D) l+ e1 }    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。
0 L$ F0 D3 z$ t* N8 E2 g2 A( f1 ~- _% I" Y
    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。' P5 a6 {( Q4 |0 E% P+ B: v4 s
, E+ z4 s1 o6 q+ D5 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。
$ O% s1 z- z  J9 F
, J, M1 W! W4 S2 O( D) q: Q    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。- o1 h' P8 c: ~( l+ X5 }. P
& _% B4 |* u+ K$ V
  n& ~$ e6 o- `+ f. V8 a# f7 O. O
Reference,
8 h( T; R; k# E; [; s5 u, j; N& z6 {4 m/ h) N, ~. S) v; f
[0] Architectural Overview
3 y3 g0 D- v/ C" e) C( H( chttp://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction0 _+ K- J' K! @- R$ @/ E. `8 D

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
5 m# ~/ u0 Z8 l4 z+ l" s, J$ m. O2 q+ P% J
" W4 L, N4 C) A( E7 \
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 7 d8 D: }+ D$ L( v6 u/ j. O/ |, F
您是和邓侃一起写文章的盛楠么?

) F1 q6 w7 Q- C: ~* v- ~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
. F& e- ^# Y( j' `5 L- q是我啊。。。这都能被认出来。。。
  J; x9 U: _+ m0 |
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 ) {& o  K8 q& l7 }* q4 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 _1 w: U6 c/ }# b) z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 5 B3 S5 f1 y3 e  I" M
    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 ...

    0 D) `6 Y7 t/ {. x0 j& E' J! F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
    # y2 Y& \5 l2 n0 S$ {欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。
    / z: I5 X4 u* B% m. w' B, G
    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。
    / o: ~) h8 z6 K" y7 ^) w2 [/ E$ x8 n" n8 s; E+ a! L% H9 n

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。+ _' ]  U# |, q5 e+ w; X" a
    2 y+ k8 i* N6 W8 `& A( L' o
    中文看得真累,大部分还是英文术语。
    6 t5 o' ]( E3 }* ~
    % }9 L3 I. D% c. h8 q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。3 e7 t7 H, a6 q  i( C

    % d2 L% g1 F7 m. J1 J1 Q. Q, o& _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 2 x' c- [4 D& [1 D
    我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
    & a8 `! x  x* E' `5 ^! ^( E8 H4 a
    : t) A+ A) p% @7 Z  I ...
    8 c1 ]; u2 A8 C+ I
    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
    5 ~4 i* @+ K1 D# n0 O% c) C谢谢。
    ' k* H8 l; ?$ W" r) j
    + I3 g2 H2 M. e0 h9 q0 g- U/ J( g中文看得真累,大部分还是英文术语。
    9 M2 h/ f& e7 n  q3 G
    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
    ! V  u! V6 I" s  h7 J7 \. k是我啊。。。这都能被认出来。。。
    ! F4 d1 [6 W" X2 z$ u# y; ^
    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 ) f- h/ a; b" @+ f" T
    是邓嫂么?

    & l4 w6 N* q; }8 _/ [  v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
    8 Y/ T7 q( d* s& @/ V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 ...
    # v2 S) s. k7 F" y
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    2 R, R( b+ H6 D9 N/ b7 x
    7 M$ {* Y$ E5 s& F5 _; ?  b7 G0 C+ n. t0 v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。
    & a6 F5 @/ ^1 `$ o) ~2 v8 O) B/ ~' N4 b4 u5 t
    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
    1 ^, N6 [* _. p$ a5 Y' U太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    + M" j  A  L( n5 Z7 M/ P* |( N4 D6 |
    现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...

    1 [: D3 _3 [* ]) k0 q/ s3 E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
    ( X$ {1 ~* S. D9 t+ ?- x现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈

    2 L( Z/ p; ?! w6 @2 s1 T; @' j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。5 c  O9 r5 b" i9 ~! t" J

    " J- W0 u" H; E! d( c8 q* @http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    7 F3 v" p! ]$ {* H0 k9 ~/ N) w; U( q* Q# K( J
  • 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 , Y, r! [7 ]1 Q) K$ q1 A' X
    有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作
    " U+ c& ~6 x1 k& [+ a$ J( h
    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
    # l: D6 l8 W/ X6 ?$ E. g9 Z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。
    . t; j, U: d$ Q7 ]. P1 w" s: g/ I/ E2 c! R
    http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    ; D( V* O* R) K. b
    好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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