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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

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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

MongoDB架构——记得结合前面的文章看，里面的图画的很好