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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。) v  @, `$ e, L3 v) |  Z

3 R5 k/ i( F/ T1 w& b    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?
4 ?- u$ b& l0 z# ~* Y; h$ p/ C8 V
% L6 B2 q. O2 U! V* `4 \/ ?    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。
# A' ^! z* v: }- d" J" B; m+ s4 k
7 z: r2 Z6 i5 E6 j" D2 f

  Y6 X" I8 ~5 W( P  e1 {4 g' ^; m3 N4 j3 v5 r# r( J5 Q/ m: s+ t
图1-1 MongoDB架构图

6 E8 `* \) G" B% {7 Y6 k% B" I3 G7 e; `' d5 j  ]0 i) W. g
    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)。
4 n0 ]3 R! M' [1 z2 Z: i- ]* Q
, U/ K1 W; p+ C1 W, @Shards, A# `7 Y$ K& _3 Z' D

; [% f9 r5 u4 x. w& O$ q- K    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。
8 W+ F4 |9 z" B- {
. T) B) F5 q5 ~, T6 F    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)。* v! L6 z0 e) [

# z+ {1 u/ z- y( E    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。  H7 c& z  Y; [

+ l/ ]9 l- c$ \4 o    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。  a$ }. U- z4 o
& \9 i# n9 u7 z$ [4 V3 S, ~
Shard keys2 b! o+ u5 q! r/ H  Y
        ! y4 m; m3 x' [5 e9 P
    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。2 S: C: w- S8 k5 t9 U+ u
4 Q6 |9 j+ h) h7 N9 H" |: M$ u
    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,
, ~5 m3 _0 O9 a. ?0 p% @0 R6 b' @
3 m6 z- v% r/ s! R, V{
: `* l, ^: ^5 V) Q  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",
# f. @) }* I4 g' _, I4 Q  "Type": "CD",( {" B% v+ [# m
  "Author": "Nirvana",% P; g0 r" b. x8 l( L
  "Title": "Nevermind",+ s7 K1 Z( ?& e: @- b: T
  "Genre": "Grunge",+ `9 p& W# j. S
   "Releasedate": "1991.09.24",2 n4 ]7 \& G% R  x7 R
   "Tracklist": [
2 F) t7 P% J- i9 O* m: [     {
% x# ^! M1 P5 ^        "Track" : "1",2 [: s" u. k/ n" t; \+ g) ?+ u9 [
        "Title" : "Smells like teen spirit",# `9 }+ \3 d$ v+ A3 n$ N% z" y
        "Length" : "5:02"
3 i4 h  Z( j8 q6 t) ~2 X. E' W     },
1 O  y/ c2 N0 f% g' q9 j/ r  t     {! Y  R% e, T" U
        "Track" : "2",: e3 x! K. h  I' U+ v% j0 m9 M
        "Title" : "In Bloom",+ q6 G" D3 j, Q, W
        "Length" : "4:15"* R' P1 O2 Y8 @( a2 Z8 r$ h1 M0 R
     }
9 X; u) w! {3 f   ]
7 }# H) O; k0 q* J$ r" Z}
# C# R" g5 a5 y( ^+ J' x2 H, x8 P: A. J* U# \* S
{
$ [& {: x4 q: l; w. R. b/ z  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",. l  L, o6 [, n- r
  "Type": "Book",
. r: g' A* W8 q- f  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",
- Y( v/ ^; X9 [2 ?0 P! J  "Publisher": "Apress",/ X9 E. _. W; e; J/ F! c5 c
  "Author": " Eelco Plugge",
8 }* ^) l' y# F, C3 i  "Releasedate": "2011.06.09". H" q$ v/ Z, D2 T
}
$ t; W; A' I, l7 \) ~8 v8 U9 y1 C9 V) d9 r: \9 L8 u
    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。
5 J  f* b2 s8 A* }# x! J4 L6 m9 c2 n0 v+ n* d
    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。
! o4 v: a; J: @. F
% y* l$ H8 @* ?& R) K6 c! {' T    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。9 A' O: I5 w3 W

& I: y! G4 U) n% ]0 x" P; n    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。
4 x, r. T$ x+ r- w. u2 h' n& K# U9 s; S& ^6 S4 I1 ?
    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”。3 H! Y# B( l( N
# k' B. H9 M1 _- }
Chunks9 c3 D% J+ G' `; T( m) X# a
        
7 A' r: V' K8 g3 V; t; H+ o    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 N0 V! [0 n
/ p2 ], X. y, j3 `3 h& s, Y* j

2 `9 \2 R7 q6 I8 ]* i: M' h图1-2 chunk的三元组

  a& V( i, O7 x1 w% K2 e( M$ `( V$ E0 a, `: a
    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。
( L1 I# z' w4 Y+ P( e+ g( w& _( m5 t  D
    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。
8 y) c. V7 o' ~" y  k8 N  q; H) r4 f5 s; l: i4 c4 }
    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。3 n9 O% U2 P% I6 X# Z
; s& B) ?/ q$ [& N6 W
    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。
4 v  K" y  @1 d% p3 V- O! t" a4 C5 _& K0 j% j5 e9 m& J/ S
    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。
5 K& w, |4 z+ M+ z' l- y0 ?/ u0 u9 F" ?6 X) w4 _
    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 w% M/ I5 h+ o: q& K0 F7 |9 u8 }; I, r3 k+ d
Replica set
7 ?, o* P0 O5 N% U, c& A        
5 s4 F, S; W3 D+ R5 ?& x6 W* D: x' ^    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。
" H6 B$ W* }6 a7 A5 W
8 b5 \3 T4 f% J8 k0 u9 L3 @- G6 V    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 A3 K$ Y7 [) S3 N0 T" ]
8 l. k( H% a5 |/ n    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。
' }9 O* r& B3 L; s7 x) \% y2 U: X% {% u! C# a; S9 [' c
    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。
1 [1 n0 C4 x1 a9 Y5 B& f0 i0 O& P9 Y0 G6 f9 q1 c
Config Server
( ]# T* G6 j) Z1 O9 }        
3 `. |5 {1 [0 `* b7 m; ]0 l) `! j    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 Y$ I6 ~' E) J$ G) l
. {0 P) T" q# L
    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。
5 V" x( I# Y7 g/ K2 N
+ G8 ~+ K3 Q$ }+ |% m( 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。
7 O4 ^+ z4 \+ `& L
, d3 y+ [/ K/ w2 X; l- r5 a    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。
6 l6 d2 M7 T: W
, H' Y: u) O, C& {: q* E7 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。8 U0 s5 @$ R" [5 \* K) z' C
- q* F. ~( `' Z' Z! u
Mongos! a3 F9 A. a' j- ]" w
* g+ d7 X' l2 N! u& o) i
    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
$ V( d. u+ k% P  D" I; W! W+ P5 J" }# ?3 J& N( V
    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。* M& D0 t- e) ~/ a% z

' A; W( L: @& ~! f6 b8 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。
: P) S9 V" m! e! [5 J: A
; a; m2 }2 i/ A    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。- n& |9 g0 b  W4 @; S8 }3 d2 r
5 c; x1 o3 Z  Y3 q4 O& J
    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。
7 [  S  y, P6 P, U& D8 N5 I9 n2 Z* e7 s4 M" M: N
0 ]2 e, U: C6 T9 e
Reference,
$ e1 U/ u1 ?& `! ^
( ^* \! n. n! C* L# ~[0] Architectural Overview
" n2 i& m. W7 U/ x2 qhttp://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction8 Q) R  g, S; X% w% N0 f# o

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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
6 v/ y: M, w- H5 h$ b4 |' m/ A. d- H" Y* }

" n' `$ n# w8 Y4 [8 ]- b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
) B( t! m0 c4 q! K9 W+ t5 v您是和邓侃一起写文章的盛楠么?
6 W5 J  H* f# ?: Q- g0 m
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 ' A7 Y6 D( c2 z. Y6 a; _
是我啊。。。这都能被认出来。。。
, W, C- v1 ]8 _. C/ F
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
7 E2 `* w* R2 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~
/ B) r$ d% I  k+ `
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   k- l/ b5 {- t6 z5 d* I# D' O
    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 ...
    8 {0 Y1 w& e) W5 @
    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
    . L/ j% g  ?" P0 p- _3 C/ R欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。

    # ?1 \. j& Z- q. g" O5 f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。
    0 Y  o0 y1 M7 ?$ t+ ?7 n6 J' B+ {& E6 @

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。
    ) F# F/ [1 u1 \3 U3 m- t- [, ]: l1 ]9 X. _1 h
    中文看得真累,大部分还是英文术语。- ]: B3 h6 W" W! [- g

    8 S' d; w3 |& w# J1 _+ {: Y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。: S; |0 y" `0 Y' A+ X% ?7 S/ F# h
    7 h9 g' ]& j* {1 a: Z# a1 V0 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
    ( W5 t  Z1 d# n; q9 X5 f0 ~$ N" w我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。2 p  x% H9 r: s0 X- j
    - {3 L- _$ j1 x$ R2 o2 \7 A% g* D
    ...
    % G  C) U8 |/ O$ n
    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
    2 Z- @4 M0 Y8 D) f) f* O# O谢谢。( l6 V$ N' J  b, x8 g" o
    ! R$ _# d0 ^8 j' }  u8 H; S
    中文看得真累,大部分还是英文术语。
    & L  |/ g+ Q# S6 F9 A# `4 `+ M" d
    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
    ( _/ h; e8 Q0 O是我啊。。。这都能被认出来。。。

    / _# h9 p4 e8 n" 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
    9 O% K4 M* i( m# l! `( b是邓嫂么?

    ) E+ o" b9 [( j& _8 \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
    - [- K3 J5 H3 ?3 N, K5 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 ...

    * R; \3 d2 `2 w. L太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    . g" p0 f; {3 ~9 w# X) O6 u, z, l" Y2 v7 O' l. I& o
    现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一下一堆NoSQL的新系统,到最后估计会有几个胜出。
    " x+ y; B& c4 B4 @
    / D/ [4 [  U2 @* B$ a' x  ?) zhttp://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
    ' K+ N/ s9 `3 s9 j( T' d太好了,期待中,希望都带上英文reference。( P1 N# j1 b0 t1 `5 r' P* Z/ @* p
    ! Y( k: ^& n% y
    现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...

    , M: o: t' \4 J4 g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
    4 _3 p! N8 R/ Y  H  r( i现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈

    # h. @1 y+ o1 X" j4 G9 Z' z0 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。# N# I: ^# l$ m

    ; a; z3 ?: x6 b0 }" Ehttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL
    # C6 Q- q8 T9 G2 b' t+ l6 R+ G- s) E- M3 t5 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 * i# v6 e4 X% ?9 i
    有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作
    : s& d. ^0 c" R# 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
    + Y: f. q, u) h) 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。" p) N! b$ l: X- Q; T4 l

    8 E3 p' N: l# }* b& i6 F% d- Z8 nhttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

    5 C6 j  F9 ?8 Q! P/ z$ i好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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