MongoDB架构——记得结合前面的文章看,里面的图画的很好

本文涉及的产品
云数据库 MongoDB,独享型 2核8GB
推荐场景:
构建全方位客户视图
简介:

转自:http://www.ha97.com/4580.html

本文图片来自Ricky Ho的博文MongoDB构架(MongoDB Architecture),这是个一听就感觉很宽泛的话题,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片进行简单描述。希望对大家有用。

MongoDB数据文件内部结构


  1. 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
  2. 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
  3. 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连接的
  4. 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
  5. 索引以BTree结构实现

相关阅读:《MongoDB数据文件内部结构

在MongoDB中实现事务

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。但是通过上图中的变态操作,实际你也可以自己实现事务。其步骤如图所未:

  • 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,会判断到他处于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的,这时候查看其所有对应的多条要修改的记录,如果其tran有值,那么就进行第4步,如果没值,说明第4步已经执行过了,直接将其状态从pending变成commited了就行)
  • 第4步:将需要修改的多条记录的相应值修改了,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。其实事务记录的tran那条记录,就类似于这些DBMS中的redolog一样。

MongoDB数据同步

上图是MongoDB采用Replica Sets模式的同步流程

  • 红色箭头表示写操作写到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任意一个上读
  • 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

分片机制

  • 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

服务器角色

上面讲了分片的标准,下面是具体在分片时的几种节点角色

  • 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

更多详细内容请看原文:MongoDB Architecture

翻译:http://blog.nosqlfan.com/html/3887.html













本文转自张昺华-sky博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/bonelee/p/6282903.html,如需转载请自行联系原作者

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