深入剖析MongoDB架构

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近日,软件工程师Ricky Ho的在 他的博客里发表了一篇关于MongoDB架构( MongoDB Architecture)的博文,虽然这是一个听起来感觉很宽泛的话题,但是作者在文章中确实对MongoDB由内至外的架构进行了剖析。本文截取了其文章中的几张重点架构示意图进行简要描述。 


1、MongoDB数据文件内部结构  

深入剖析MongoDB架构

  • MongoDB在数据存储上按命名空间来划分,一个Collection是一个命名空间,一个索引也是一个命名空间。
  • 同一个命名空间的数据被分成很多个Extent,Extent之间使用双向链表连接。
  • 在每一个Extent中,保存了具体每一行的数据,这些数据也是通过双向链接来连接的。
  • 每一行数据存储空间不仅包括数据占用空间,还可能包含一部分附加空间,这使得在数据Update变大后可以不移动位置。
  • 索引以BTree结构实现。
2、在MongoDB中实现事务  

深入剖析MongoDB架构

众所周知,  MongoDB只支持对单行记录的原子性修改,并不支持对多行数据的原子操作 。但是通过上图中的不可思议的操作步骤,实际上你也可以自己实现该事务。  其步骤如下 : 

  • 第1步:先记录一条事务记录,将要修改的多行记录的修改值写到里面,并设置其状态为init(如果这时候操作中断,那么在重新启动时,会判断到它处于init状态,从而将其保存的多行修改操作应用到具体的行上)。
  • 第2步:然后更新具体要修改的行,将刚才写的事务记录的标识写到它的tran字段中。
  • 第3步:将事务记录的状态从 init变成pending(如果在这时候操作中断,那么在重新启动时,会判断到它的状态是pending,这时查看其所有对应的多条要修改的记录,如果 其tran值不为空,那么就进行第4步;如果值为空,说明第4步已经执行过了,直接将其状态从pending变成 commited就行)。
  • 第4步:将需要修改的多条记录的相应值加以修改,并且unset掉之前的tran字段。
  • 第5步:将事务记录那一条的状态从pending变成commited,事务至此完成。
其实上面的步骤并不罕见,在支持事务的DBMS中,其事务原子性提交的保证大多都与上面类似。而事务记录的tran那条记录,就类似于这些DBMS中的redolog。 

3、MongoDB数据同步  

深入剖析MongoDB架构  
MongoDB采用Replica Sets模式的同步流程

本流程可简要描述如下: 

  • 红色箭头表示写操作可以写到Primary上,然后异步同步到多个Secondary上。
  • 蓝色箭头表示读操作可以从Primary或Secondary任意一个中读取。
  • 各个Primary与Secondary之间一直保持心跳同步检测,用于判断Replica Sets的状态。
4、分片机制  

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  • MongoDB的分片是指定一个分片key来进行,数据按范围分成不同的chunk,每个chunk的大小有限制。
  • 有多个分片节点保存这些chunk,每个节点保存一部分的chunk。
  • 每一个分片节点都是一个Replica Sets,这样保证数据的安全性。
  • 当一个chunk超过其限制的最大体积时,会分裂成两个小的chunk。
  • 当chunk在分片节点中分布不均衡时,会引发chunk迁移操作。
5、服务器角色  

深入剖析MongoDB架构

前面讲了分片的机制,下面是具体在分片时几种节点的角色: 

  • 客户端访问路由节点mongos来进行数据读写。
  • config服务器保存了两个映射关系,一个是key值的区间对应哪一个chunk的映射关系,另一个是chunk存在哪一个分片节点的映射关系。
  • 路由节点通过config服务器获取数据信息,通过这些信息,找到真正存放数据的分片节点进行对应操作。
  • 路由节点还会在写操作时判断当前chunk是否超出限定大小。如果超出,就分列成两个chunk。
  • 对于按分片key进行的查询和update操作来说,路由节点会查到具体的chunk然后再进行相关的工作。
  • 对于不按分片key进行的查询和update操作来说,mongos会对所有下属节点发送请求然后再对返回结果进行合并。

英文原文:MongoDb Architecture

MongoDB分片原理及架构详解 有一点需要注意,一个自增的Shard Key对写入和数据均匀分布不是很友好,因为自增的Shard Key总会在一个分片上写入,后续达到某个阀值才可能会写到别的分片上。使用分片减少了每个分片存储的数据。高数据量和吞吐量的数据库应用会对单机的性能造成较大压力,大的查询量会将单机的CPU耗尽,大的数据量对单机的存储压力较大,最终会耗尽系统的内存而将压力转移到磁盘IO上。MongoDB分片是指将数据库拆分成多份,把它们分散到不同的机器上,从而实现不需要功能强大的服务器就可以存储更多的数据和处理更多的请求。 阅读详情

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