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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。5 ^& j. |  W7 U9 j7 \+ j
, [- j5 V7 M4 ^2 \/ z6 P8 E
    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?
9 s5 o7 J& M% M0 x; X
) 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。
5 Y2 q3 ^( d) I0 @  T+ Y+ F' N8 I" P! f/ @9 I

0 L6 N- h& `- B
, n0 J. Q' V: S; t: _8 A3 F图1-1 MongoDB架构图

1 l# \( F) A1 N3 E4 R
+ 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
- Y3 \3 _$ L* }  L: U) i0 D) k1 \+ m. B% ~5 Z  f0 I2 d
    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
; C, l' |6 d  R
    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)。
, V9 p* R: Y- C& `' C2 N* k# J; c1 M4 o/ `5 ~% i
    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
3 P3 O2 N, u( K2 k
    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,
+ d9 o( d8 P; g1 f$ v9 S* B. y  \
: 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
     }0 E5 G2 }& `' W$ I
   ]
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。
) ?: d3 I( d0 @/ h( p& l3 E) f% M% Z. t0 @4 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。6 R! Z1 T5 |' F% v
# ]" ?) s$ ^; W; J8 u% R8 z$ w
    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。
' K# R3 \& F* p/ O" c4 ]+ ^5 `& h$ K3 O* }- g
    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。
$ p, \+ {5 m& U
$ 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 |
4 d6 E2 B7 ?, ?3 c1 d0 h
Chunks
4 h) \# Y6 s4 n& V        8 `4 z& o" k  O7 [. e$ [/ Q; P7 k
    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

% F2 @% ?: f- E0 _% E! s* D: M
- Y( R" }4 V# N( U
图1-2 chunk的三元组

: A) c& g5 X5 |6 Z- C
: [; 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。
7 k. |  e9 I( F0 g
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。
( ~; o# z7 x  u% X' [" I0 V% p* z) E$ c1 U/ ~2 B9 J
    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。
! s! ]# P. v* v, v3 j
* 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。
; F& `1 A  X$ E% W+ s, s) Y4 U" n4 U9 C1 K' ^
    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
! o" [1 i( P/ T& j
Replica set
5 e6 A: M+ A, C9 U2 o  x/ r( b        
* 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。
8 y. S; O, A6 Z" [' [
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。
3 A3 r1 M; o2 g0 v. D, F* _: w
; 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。
% h4 q9 l& J" b# A" K0 G! _
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。
0 S& S+ T! }4 u0 s
  f7 [4 P6 k% [* E  ^Config Server
# p5 H; r' J1 U3 u& u) x        
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。
8 I3 n0 Y. D) j% i1 a, U8 I; z
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
! `3 y! \0 V8 ]6 Q
    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。
9 d8 {: O7 M4 M0 i- X
% I) I3 V9 n, ~! I/ jMongos
  R5 `5 T$ @/ M% \) Y
. 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
8 q" Z$ E5 v2 W! F
    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。
2 M8 Y: D3 V1 C* I
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
  @' _. z- y9 ]# u& B# O$ Z4 f
    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 |! `: }
- u; l" m5 ?2 v& 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。9 D! C( t4 f/ e( s( t* f3 S! d
( c  t- u: C6 w% [
. L- I  Z/ r# |" ]7 O. V" z
Reference,
& u3 Y: h% [2 I( T; Z$ i  A! d  p2 L6 h2 R- x% N9 D
[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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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
! K2 H: Q! F, H
' D- q' y6 t+ \, ^6 ~- U  I* h# Z. i( b0 a
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
& D  k, D+ a, E$ g) |% \" ~- d- V您是和邓侃一起写文章的盛楠么?
- M$ `/ ?% V3 g# c8 M7 a+ y
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 4 k3 }! B1 e2 u- a/ ^/ }- j# g- {
是我啊。。。这都能被认出来。。。

8 P6 D8 u0 e9 N: Y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 % w) o6 [% x+ k; T' M6 N
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; T& c7 u* G2 t
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
    % U4 [; W7 C. g- H2 [/ r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 ...
    ' i* q  X0 _$ k- \  _
    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
    5 u& b  L7 Z( X/ [* X% j  b- K欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。

    : k8 K+ ?( J8 r+ z7 Q4 X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。
    , e# L4 g" m7 k% G0 D; A6 o! @2 a
    8 i1 V+ r4 \3 P0 |( G/ F5 a+ |

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。
    4 K8 t  Y' q" R: ?
    4 n, O7 ^7 `" X, H7 V0 G中文看得真累,大部分还是英文术语。/ n& o0 F' G& U& Z8 M

    + F/ f* e- _+ U1 I$ u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。0 x4 u9 c( P+ V' |! [4 c5 @

    % C3 q" ?& V1 z, A- V/ e; ~( N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 * ]. z: V8 z7 N5 Z7 Q' I$ `
    我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。
    , U% V2 S# Z7 ~& V8 ~: _/ K1 m+ Q. e! O( f" ^+ d* u2 _
    ...

    - x$ z6 ~! ^5 ^& J9 E" _. x' V1 H0 smongoDB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 % e7 O+ h: y% R# S
    谢谢。
    / D3 V& A  |7 q  _8 [( G' @4 B$ U9 C' ]7 H
    中文看得真累,大部分还是英文术语。

    / r4 R" |+ C, u! T( i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
    5 J) d4 q0 o6 `) ?: {* w是我啊。。。这都能被认出来。。。

    4 |4 m- ~( f. g" H& u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
    ( v5 O# M1 t5 t. p4 k( j是邓嫂么?
    + W$ v" b" M% `. Y' n6 U
    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 3 C/ q* |2 r  H, e7 {% U2 ^1 g+ ~7 i9 ^
    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 ...
    8 O! g: q- _5 K4 j
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。, n& J) P3 T/ ~/ i* a! l% [; S3 j

    ; ^3 E! Q2 i' P& D0 Z8 i6 u0 u1 _5 }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。
    , h7 n9 T' K, N4 a9 Q: o. a: ?  H" ~) G! A6 J" A
    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
    8 e, v0 O( T6 C. i太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    0 v' r! ?; C2 K( t8 q% |+ r% t. Z  n+ _
    现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...
    ) A6 Y: P* W" `7 w
    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 2 X# v8 }% w' x) z8 a; J
    现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈
    4 F# A8 i1 P  U8 i% D4 m8 W) K
    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。# V5 X' F1 Q' S7 c7 x

    2 x9 r) Y# C/ D: c& rhttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL) w9 G' j; r. W6 W6 |( B

    ! H9 i  P" t0 O( 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 % r2 Z0 d0 [, M6 i: c
    有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作

    5 N1 H2 y- X/ n  o# p6 K5 {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
    . r( u0 {: a. f. [# D- W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。
    % t3 y1 ^7 D! m) t* V, F
    $ [6 U" K8 N3 V" khttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    $ C. |/ G2 x3 |) W/ ]3 M# w/ z
    好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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