node.js mongodb ReplSet
随着web2.0兴起,高并发大数据量的应用对数据库高速响应的性能要求日趋明显,传统的关系型数据库在这方面显得有些乏力。有矛自有盾,内存DB的出现弥补了传统关系型db的不足。眼下市面流行的内存db主要有redis、memcach、mongodb。前面二者是基于key-value形式存储,而mongodb是基于关系型数据库表的一些特性的存储方式,并支持索引。
所以在一些对大数据量、数据关联度有要求的场景下,mongodb是一种不错选择。
Replica Set是mongodb的一个副本集群方案,它优越于传统的数据库主从方式。
传统的主从方式。master负责读写,slaver负责从master同步数据,一旦master宕机。slaver就废了,这样的方式在灾备方面有缺陷。而mongodb的Replica Set的集群机制攻克了这样的缺陷。
Replica Set:
主要分为:primary(主节点,提供增删查改服务),slaver(备节点。仅仅提供读),arbiter(仲裁节点,不存储数据,仅仅负责仲裁)。
流程:client从primary节点读写数据,slaver从primary那里同步数据,当primary宕机时候。arbiter会在10秒内从众多slaver节点中选出一个健康的slaver顶替primary,这样就减轻了灾害。arbiter节点本身不存储数据。仅仅是监測集群中primary和slaver的执行情况(假设arbiter宕机,整个集群也就废了,唯一的不足之处)。
slaver仅仅提供读的功能,不能写,我们的项目查询的需求能够去连slaver节点,这样就大大减轻了primary主节点的负载。
下面是Replica Set的流程图:
Replica Set的原理我们明确了,你可能会问。我们在编程的时候,对于primary、slaver这么多db。我们一定是往primary节点写数据。假设primary节点宕机了,程序应该怎么检測。怎么找到新的primary节点呢?
不用操心。mongodb已经攻克了你的疑问。mongodb提供了对各类语言的驱动的支持。你仅仅需调用Replica Set接口,然后參照说明来使用它,以下以node.js
var Db = require('mongodb').Db,
Server = require('mongodb').Server,
ReplSet = require('mongodb').ReplSet;
//集群Server地址
var serverAddr = {
9001: '192.168.1.100', //节点1
9002: '192.168.1.100', //节点2
9003: '192.168.1.100' //节点3
}
//集群Sever对象的集合
var servers = [];
for (var i in serverAddr) {
servers.push(new Server(serverAddr[i], parseInt(i)));
}
var replStat = new ReplSet(servers, {});
var db = new Db('blog', replStat);
//mongodb操作
db.open(function(err, db) {
var collection = db.collection('user');
//查询一个document
collection.findOne({
name: 'jerry'
}, function(err, results) {
console.info('query:', results);
});
//插入一个document
collection.insert({
name: 'ok',
age: 28
}, function(err, results) {
console.info('insert:' + results);
});
});
上面配置了几个节点9001、9002、9003,我们无需关注哪个是主节点、备节点、冲裁节点。驱动会自己主动推断出一个健康的主节点来给node,我们仅仅需专心写数据库的操作逻辑就能够了。
但这里存在一个问题。Replica Set在切换节点的时候,会出现一个断档期,我们知道node是异步/O的,在这个断档期,假设node在运行大量操作的话,弱小的栈内存会溢出,报:RangeError: Maximum call stack size exceeded错误。这个错误是系统级错误。会导致app崩掉,即使捕获异常或等db切换完毕,程序依旧会挂死在哪里。眼下还没找到解决办法。正在研究mongo驱动的api,试图通过一个体现切换过程状态监听的事件解决,假设该事件触发,则停止db操作,待切换完毕后再恢复,这样应该能够解决这个问题。
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