MongoDb果然是个好东西. 我在最近的一个项目实践中, 实验性的用到了这个东西.
在测试中,对于GridFS相当满意. 首先, 和传统的MogileFS不同, gridfs可以和其它的meta数据部署在同一个
db中,默认的会为gridfs的collection分别创建fs.files和fs.chunks.
当存储一个文件时,可以附加存入任意的附加信息,因为这些信息实际上也是一个普通的collection.
这个特性给我们省了好多的事情. 以前,如果要存储一个附件,通常的做法是,在主数据库中存放文件的属性,并且记录
文件的path.当查询某个文件时,需要首先查询数据库,获得path,然后从存储系统中获得相应的文件.
在使用gridfs时,则非常简单, 我们可以直接将这些信息直接存储到文件中. 比如下面的PHP代码,存储上传的文件到gridfs:
public function store($file,$attrs=array()) {
if (!is_file($file)) {
throw new CZone_Core_Service_Exception("File:$file not exists");
}
$defaults = array(
'content_type'=> null,
'art_id'=>-1,) }; g, d* `, X+ w! ?* {
'state' => self::STORE_STATE_TMP,
'created_on' => time(),
'is_thumb'=> false,
'md5'=> md5_file($file)
);
$asset_attrs = $attrs+$defaults;
if (!isset($asset_attrs['content_type'])) {
$asset_attrs['content_type'] = Doggy_Util_File::mime_content_type($file);
}
$fs = $this->db->get_fs();
return $fs->storeFile($file,$asset_attrs);
};
调用store时,可以附件任意属性数组. 之后, 检索文件时则可以根据这些属性来查找:
public function fetch_by_id($id) {
return $this->fetch(array('_id'=>$id));(
}
public function delete_by_id($id) {
return $this->delete(array('_id'=>$id));
}
public function delete_art_assets($art_id) {
return $this->delete(array('art_id'=>$art_id));
}
public function delete_asset($asset_id) {
return $this->delete_by_id($asset_id) && $this->delete_asset_thumbs($asset_id);
}
public function delete($options) {
if (isset($options['_id'])) {
$options['_id'] = Doggy_Mongo_Db::id($options['_id']);
}
$fs = $this->db->get_fs();
return $fs->remove($options);
}
public function find_all($query=array(),$fields=array()) {
return $this->db->fs_find($query,$fields);
}
使用gridfs,可以把原先复杂的操作变得相当简单, 真正实现了mogodb设计者的想法,
数据库为什么不能做文件系统?
在实践中,我发现GridFS和之前研究的MogileFS一些基本方式其实是相通的. 只不过, mogilefs的存储节点是
使用了简化版本的DAV 而已.
从这个角度,完全可以设计一个基于mongo gridfs的mogilefs.
至于性能, 从我的体会来说, 还不错. 毕竟我的项目的目前看存储仅限于TB级别.
不过在生产环境中,国外有用于存储视频流的.
GridFS的一个优点是可以存储上百万的文件而无需担心扩容性.
通过同步复制,可以解决分布式文件的备份问题.
目前,mongo支持主-从和Replica Pairs以及受限的Master-Master Replication.
比较实用的还是前2种.
通过ARP-ping可以实现一个双机热备切换,类似我正在用的mysql的mmm.
在实验过后,感觉使用mongo是非常轻松. 很轻松就解决了高并发中经常会遇到的问题,
比如实时的日志处理,实时的统计,更新某个字段.
通过使用mongo的capped collection,可以实现cache, message queue等特性,无需附加成本.;
还有share session.
部署
gridfs的部署的选择方案不多,大概有以下几种:
1. 通过mongo client 的script, 比如PHP.
优点是简单,缺点是每次都要读取mongo数据库. 虽然mongo的性能不错,但是似乎总是不忍.
另外,像PHP的DRIVER并不支持HTTP RANGE header,这样就无法支持断点续传.
2.使用Nginx module.
这是gridfs的nginx module. 可以通过nginx直接访问读取mongo gridfs中的文件.
和nginx对应的mogilefs module类似.
优点: 由于直接通过nginx,速度是最快的.
缺点: 只能通过file_path来查找,目前不支持_id来查找.因此必须在file_path上建立索引.
优化方案:
我自己构想了以下的优化方案:
1. squid/varnish+script-backend
在nginx前端加上一个squid或者varnish作为反向加速. 如果没有则通过 PHP脚本来获取.
应用场景: 特别适合读取频繁的文件,比如用户的头像,热门图片,缩略图等. 不适合大文件.
缺点: 文件的过期必须正确设置. 此外配置好varnish或者squid
2. 基于proxy_store或fastcgi-cache, try_files
这种方案的应用场景同1, 但都是使用nginx的相应模块即可实现.
通过对fastcgi/proxy进行cache或store,就可以实现文件按需存储.
当使用proxy_store时,当后端文件变动时,需要purge这些文件.实现起来不难.
对于大文件,我觉得性价比比较高的一个方案是:
使用Perl或者PHP写一个脚本作为fastcgi运行. 前端用nginx进行负载均衡.
如果使用Pelr则当前driver支持随机读取,支持断点续传. 用PHP则需要做个简单处理,
手动判断HEADER,并计算出offset,然后再读取相应的字节流.
注意,如果是用PHP,则最好的方案是单独编译一个PHP,仅保留”最基本”的特性.
这样,可以节省很多的资源占用,稳定性和速度也比较好.我建议的保留的特性有:
json+mongo+spl.
PHP driver要比Perl更为成熟,虽然二者核心开发者都是一个人. Perl目前还是beta,也没有特别
广泛的使用,但据说由于大部分使用的是PHP的C代码,所以还是非常可靠的.
其他一些信息:
1.通过runcommand可以直接在mongodb端运行处理脚本. 比如像mapreduce,或者一些需要读取数据然后进行处理的.
这些command则是使用Javascript方式来编写的,很容易. 好处就是避免了数据在服务端和客户端之间的读取和传输,
提高效率.
2. sharding
sharding在目前开发版中已经具备,但还不成熟. 但是可以自己实现sharding比较好.因为目前的sharding还是比较硬性的.
3.灵活使用magic操作符和upsert,比如$inc,$all,$in 等等
这些轻松解决一些麻烦的操作.
3.其他的复制方案
对于文件系统, 其实可以通过一个脚本来定期将文件复制到其他的节点. 实现类似mogilefs的功能.
我对此比较有兴趣.