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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。( ~* 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

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 : r. l) t9 v1 c( m6 a* B1 D

7 Z1 G- m* W$ p5 g% A6 F( w5 Z$ T2 W  E
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
- i7 P( U  ^  S1 O7 j您是和邓侃一起写文章的盛楠么?
% L8 J4 {* X% y# x# \/ p, U
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 ! R9 `2 V5 ~* N  K& K
是我啊。。。这都能被认出来。。。
$ e1 K  x, g! l. Z: e6 q( V
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 + h/ L/ c- O7 z) i3 [9 s6 E2 q
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~

" R" N- P3 a* m6 F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 : g' N. j: C" n2 n9 h. m9 M+ X8 g
    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 ...

    4 {& e* q: `* h( V: R; f$ O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 7 j( R% t- ~1 ^8 z) ^: ^
    欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。

    1 n& D; h. l4 t+ r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。
    / @1 K* W, y( u( `- V" @
    : ?7 J- [3 F* T! q- B" u1 F, v

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。
    # N5 F, @7 C4 w1 V1 K4 y* ]8 O6 l" ?9 c! l9 s. f( u
    中文看得真累,大部分还是英文术语。
    . B& o% O' H' L+ A( L; u- O5 {  y" J$ ~: E
    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 ?" L" T3 j% u% @% t9 M$ t& s  l
    : v) L% ^, M' z6 H9 B/ s8 d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 * x6 `: s: h  p4 j9 Q8 V) x& a# T9 o
    我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
    ; y. m/ ]3 r- \4 p( {
      B" E! U% g7 ]  Y, | ...

    9 s& {1 ?' T* ^5 |# ]0 gmongoDB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 + K  w6 k7 p% L& y$ ~
    谢谢。
    5 y+ j5 e3 q4 y! f% d
      t7 T) {# D/ L6 |: [2 i- q/ o! D中文看得真累,大部分还是英文术语。

    " ?7 M! f) Q  A6 y; V4 S$ k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 ( y8 I1 s1 ~* G* `. n
    是我啊。。。这都能被认出来。。。
    + d; g' |, h/ }7 p, s- h
    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
    8 ]; L, B9 X' b, E8 K$ S& V# [4 q# D' Z是邓嫂么?
    . D3 t  v2 ?- \% C! \; `) ~9 R) y
    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
    + [+ m) j+ K+ A% l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 ...
    % x( }% I& X& [4 s7 r& w
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。. c9 {8 @$ T6 Q- O) x% O8 u7 j% k
    ( F7 e3 `5 z+ M& l, S5 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。
    / U- C$ F$ \& p
    + A( z2 M+ J/ I' K9 U$ ^' 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 0 i, [) K" n7 G; Z% H
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    3 ]% p! C2 j6 G/ S! t! _- O
    ) b: H- f4 Y% Q; A% V6 e: ?现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...

    8 x! e) O2 x! g  B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
    0 V# f1 v8 c2 g$ L% C6 r现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
    ' Y- F1 X: D  c! S+ O9 Z! E& p
    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。
    ( c$ m0 q& {/ A. T! t' v4 E
    ) V" }" A$ ~: F0 Y$ \5 @5 \http://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    7 ~4 g% \( r: N6 W5 W5 d  ^. t
    % y# N; F7 u  O6 w8 ]; M" y
  • 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 . E1 K6 }& A% b1 |, Y: J" r
    有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作
    2 j# X3 n  H* c- R
    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 c( ~- w& ?. K  E: 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。
      A! E# D! {/ V6 b+ ~
    ; u  k8 _3 a* L5 Y3 Q3 {" Yhttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

      g: p" T( f8 ]  q/ T" k1 a3 r6 i$ M) m好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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