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
- 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
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
posted on 2012-12-19 11:52
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