前面详细介绍了mongodb的副本集和分片的原理,这里就不赘述了。下面记录Mongodb副本集+分片集群环境部署过程:

MongoDB Sharding Cluster,需要三种角色:

Shard Server: mongod 实例,用于存储实际的数据块,实际生产环境中一个shard server角色可由几台机器组个一个relica set承担,防止主机单点故障
Config Server: mongod 实例,存储了整个 Cluster Metadata,其中包括 chunk 信息。
Route Server: mongos 实例,前端路由,客户端由此接入,且让整个集群看上去像单一数据库,前端应用可以透明使用。

机器信息:

分别在3台机器运行一个mongod实例(称为mongod shard11,mongod shard12,mongod shard13)组织replica set1,作为cluster的shard1
分别在3台机器运行一个mongod实例(称为mongod shard21,mongod shard22,mongod shard23)组织replica set2,作为cluster的shard2
每台机器运行一个mongod实例,作为3个config server
每台机器运行一个mongos进程,用于客户端连接

1)安装mongodb (3台机器都要操作)
下载地址:https://pan.baidu.com/s/1hsoVcpQ 提取密码:6zp4
[root@slave1 src]# cd
[root@slave1 ~]# cd /usr/local/src/
[root@slave1 src]# ll mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.6.tgz
[root@slave1 src]# tar -zvxf mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.6.tgz
[root@slave1 src]# mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.6 mongodb 2)创建sharding数据目录
根据本例sharding架构图所示,在各台sever上创建shard数据文件目录
slave1
[root@slave1 src]# mkdir /home/services/
[root@slave1 src]# mv mongodb /home/services/
[root@slave1 src]# cd /home/services/mongodb/
[root@slave1 mongodb]# mkdir -p data/shard11
[root@slave1 mongodb]# mkdir -p data/shard21 slave2
[root@slave2 src]# mkdir /home/services/
[root@slave2 src]# mv mongodb /home/services/
[root@slave2 src]# cd /home/services/mongodb/
[root@slave2 mongodb]# mkdir -p data/shard12
[root@slave2 mongodb]# mkdir -p data/shard22 slave3
[root@slave3 src]# mkdir /home/services/
[root@slave3 src]# mv mongodb /home/services/
[root@slave3 src]# cd /home/services/mongodb/
[root@slave3 mongodb]# mkdir -p data/shard13
[root@slave3 mongodb]# mkdir -p data/shard23 3)配置relica sets
3.1)配置shard1所用到的replica sets 1:
slave1
[root@slave1 ~]# /home/services/mongodb/bin/mongod --shardsvr --replSet shard1 --port 27018 --dbpath /home/services/mongodb/data/shard11 --oplogSize 100 --logpath /home/services/mongodb/data/shard11.log --logappend --fork slave2
[root@slave2 ~]# /home/services/mongodb/bin/mongod --shardsvr --replSet shard1 --port 27018 --dbpath /home/services/mongodb/data/shard12 --oplogSize 100 --logpath /home/services/mongodb/data/shard12.log --logappend --fork slave3
[root@slave3 ~]# /home/services/mongodb/bin/mongod --shardsvr --replSet shard1 --port 27018 --dbpath /home/services/mongodb/data/shard13 --oplogSize 100 --logpath /home/services/mongodb/data/shard13.log --logappend --fork 检车各个机器上的mongod进程是否正常起来了(ps -ef|grep mongod),27018端口是否正常起来了 3.2)初始化replica set 1
从3台机器中任意找一台,连接mongod
[root@slave1 ~]# /home/services/mongodb/bin/mongo --port 27018
......
> config = {"_id" : "shard1","members" : [{"_id" : 0,"host" : "182.48.115.236:27018"},{"_id" : 1,"host" : "182.48.115.237:27018"},{"_id" : 2,"host" : "182.48.115.238:27018"}]}
{
"_id" : "shard1",
"members" : [
{
"_id" : 0,
"host" : "182.48.115.236:27018"
},
{
"_id" : 1,
"host" : "182.48.115.237:27018"
},
{
"_id" : 2,
"host" : "182.48.115.238:27018"
}
]
}
> rs.initiate(config);
{ "ok" : 1 } 3.3)配置shard2所用到的replica sets 2:
slave1
[root@slave1 ~]# /home/services/mongodb//bin/mongod --shardsvr --replSet shard2 --port 27019 --dbpath /home/services/mongodb/data/shard21 --oplogSize 100 --logpath /home/services/mongodb/data/shard21.log --logappend --fork slave2
[root@slave2 ~]# /home/services/mongodb//bin/mongod --shardsvr --replSet shard2 --port 27019 --dbpath /home/services/mongodb/data/shard22 --oplogSize 100 --logpath /home/services/mongodb/data/shard22.log --logappend --fork slave3
[root@slave3 ~]# /home/services/mongodb//bin/mongod --shardsvr --replSet shard2 --port 27019 --dbpath /home/services/mongodb/data/shard23 --oplogSize 100 --logpath /home/services/mongodb/data/shard23.log --logappend --fork 3.4)初始化replica set 2
从3台机器中任意找一台,连接mongod
[root@slave1 ~]# /home/services/mongodb/bin/mongo --port 27019
......
> config = {"_id" : "shard2","members" : [{"_id" : 0,"host" : "182.48.115.236:27019"},{"_id" : 1,"host" : "182.48.115.237:27019"},{"_id" : 2,"host" : "182.48.115.238:27019"}]}
{
"_id" : "shard2",
"members" : [
{
"_id" : 0,
"host" : "182.48.115.236:27019"
},
{
"_id" : 1,
"host" : "182.48.115.237:27019"
},
{
"_id" : 2,
"host" : "182.48.115.238:27019"
}
]
}
> rs.initiate(config);
{ "ok" : 1 } 4)配置三台config server
slave1
[root@slave1 ~]# mkdir -p /home/services/mongodb/data/config
[root@slave1 ~]# /home/services/mongodb//bin/mongod --configsvr --dbpath /home/services/mongodb/data/config --port 20000 --logpath /home/services/mongodb/data/config.log --logappend --fork slave2
[root@slave2 ~]# mkdir -p /home/services/mongodb/data/config
[root@slave2 ~]# /home/services/mongodb//bin/mongod --configsvr --dbpath /home/services/mongodb/data/config --port 20000 --logpath /home/services/mongodb/data/config.log --logappend --fork slave3
[root@slave3 ~]# mkdir -p /home/services/mongodb/data/config
[root@slave3 ~]# /home/services/mongodb//bin/mongod --configsvr --dbpath /home/services/mongodb/data/config --port 20000 --logpath /home/services/mongodb/data/config.log --logappend --fork 5)配置mongs
在三台机器上分别执行:
slave1
[root@slave1 ~]# /home/services/mongodb/bin/mongos --configdb 182.48.115.236:20000,182.48.115.237:20000,182.48.115.238:20000 --port 27017 --chunkSize 5 --logpath /home/services/mongodb/data/mongos.log --logappend --fork slave2
[root@slave2 ~]# /home/services/mongodb/bin/mongos --configdb 182.48.115.236:20000,182.48.115.237:20000,182.48.115.238:20000 --port 27017 --chunkSize 5 --logpath /home/services/mongodb/data/mongos.log --logappend --fork slave3
[root@slave3 ~]# /home/services/mongodb/bin/mongos --configdb 182.48.115.236:20000,182.48.115.237:20000,182.48.115.238:20000 --port 27017 --chunkSize 5 --logpath /home/services/mongodb/data/mongos.log --logappend --fork 注意:新版版的mongodb的mongos命令里就不识别--chunkSize参数了 6)配置分片集群(Configuring the Shard Cluster)
从3台机器中任意找一台,连接mongod,并切换到admin数据库做以下配置 6.1)连接到mongs,并切换到admin
[root@slave1 ~]# /home/services/mongodb/bin/mongo 182.48.115.236:27017/admin
......
mongos> db
admin
mongos> 6.2)加入shards分区
如里shard是单台服务器,用"db.runCommand( { addshard : “[:]” } )"这样的命令加入
如果shard是replica sets,用"replicaSetName/[:port][,serverhostname2[:port],…]"这样的格式表示,例如本例执行:
mongos> db.runCommand( { addshard:"shard1/182.48.115.236:27018,182.48.115.237:27018,182.48.115.238:27018",name:"s1",maxsize:20480});
{ "shardAdded" : "s1", "ok" : 1 }
mongos> db.runCommand( { addshard:"shard2/182.48.115.236:27019,182.48.115.237:27019,182.48.115.238:27019",name:"s2",maxsize:20480});
{ "shardAdded" : "s2", "ok" : 1 } 注意:
可选参数
Name:用于指定每个shard的名字,不指定的话系统将自动分配
maxSize:指定各个shard可使用的最大磁盘空间,单位megabytes 6.3)Listing shards
mongos> db.runCommand( { listshards : 1 } )
{
"shards" : [
{
"_id" : "s1",
"host" : "shard1/182.48.115.236:27018,182.48.115.237:27018,182.48.115.238:27018"
},
{
"_id" : "s2",
"host" : "shard2/182.48.115.236:27019,182.48.115.237:27019,182.48.115.238:27019"
}
],
"ok" : 1
}
mongos> 上面命令列出了以上二个添加的shards,表示shards已经配置成功 6.4)激活数据库分片
命令:
db.runCommand( { enablesharding : “” } );
通过执行以上命令,可以让数据库跨shard,如果不执行这步,数据库只会存放在一个shard,一旦激活数据库分片,数据库中不同的collection将被存放在不同的shard上,
但一个collection仍旧存放在同一个shard上,要使单个collection也分片,还需单独对collection作些操作 Collecton分片
要使单个collection也分片存储,需要给collection指定一个分片key,通过以下命令操作:
db.runCommand( { shardcollection : “”,key : }); 注意:
a)分片的collection系统会自动创建一个索引(也可用户提前创建好)
b)分片的collection只能有一个在分片key上的唯一索引,其它唯一索引不被允许 本案例:
mongos> db.runCommand({enablesharding:"test2"});
{ "ok" : 1 }
mongos> db.runCommand( { shardcollection : "test2.books", key : { id : 1 } } );
{ "collectionsharded" : "test2.books", "ok" : 1 }
mongos> use test2
switched to db test2
mongos> db.stats();
{
"raw" : {
"shard1/182.48.115.236:27018,182.48.115.237:27018,182.48.115.238:27018" : {
"db" : "test2",
"collections" : 3,
"objects" : 6,
"avgObjSize" : 69.33333333333333,
"dataSize" : 416,
"storageSize" : 20480,
"numExtents" : 3,
"indexes" : 2,
"indexSize" : 16352,
"fileSize" : 67108864,
"nsSizeMB" : 16,
"extentFreeList" : {
"num" : 0,
"totalSize" : 0
},
"dataFileVersion" : {
"major" : 4,
"minor" : 22
},
"ok" : 1,
"$gleStats" : {
"lastOpTime" : Timestamp(0, 0),
"electionId" : ObjectId("586286596422d63aa9f9f000")
}
},
"shard2/182.48.115.236:27019,182.48.115.237:27019,182.48.115.238:27019" : {
"db" : "test2",
"collections" : 0,
"objects" : 0,
"avgObjSize" : 0,
"dataSize" : 0,
"storageSize" : 0,
"numExtents" : 0,
"indexes" : 0,
"indexSize" : 0,
"fileSize" : 0,
"ok" : 1
}
},
"objects" : 6,
"avgObjSize" : 69,
"dataSize" : 416,
"storageSize" : 20480,
"numExtents" : 3,
"indexes" : 2,
"indexSize" : 16352,
"fileSize" : 67108864,
"extentFreeList" : {
"num" : 0,
"totalSize" : 0
},
"ok" : 1
}
mongos> db.books.stats();
{
"sharded" : true,
"paddingFactorNote" : "paddingFactor is unused and unmaintained in 3.0. It remains hard coded to 1.0 for c ompatibility only.",
"userFlags" : 1,
"capped" : false,
"ns" : "test2.books",
"count" : 0,
"numExtents" : 1,
"size" : 0,
"storageSize" : 8192,
"totalIndexSize" : 16352,
"indexSizes" : {
"_id_" : 8176,
"id_1" : 8176
},
"avgObjSize" : 0,
"nindexes" : 2,
"nchunks" : 1,
"shards" : {
"s1" : {
"ns" : "test2.books",
"count" : 0,
"size" : 0,
"numExtents" : 1,
"storageSize" : 8192,
"lastExtentSize" : 8192,
"paddingFactor" : 1,
"paddingFactorNote" : "paddingFactor is unused and unmaintained in 3.0. It remains hard co ded to 1.0 for compatibility only.",
"userFlags" : 1,
"capped" : false,
"nindexes" : 2,
"totalIndexSize" : 16352,
"indexSizes" : {
"_id_" : 8176,
"id_1" : 8176
},
"ok" : 1,
"$gleStats" : {
"lastOpTime" : Timestamp(0, 0),
"electionId" : ObjectId("586286596422d63aa9f9f000")
}
}
},
"ok" : 1
} 7)测试
mongos> for (var i = 1; i <= 20000; i++) db.books.save({id:i,name:"12345678",sex:"male",age:27,value:"test"});
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
mongos> db.books.stats();
{
"sharded" : true,
"paddingFactorNote" : "paddingFactor is unused and unmaintained in 3.0. It remains hard coded to 1.0 for compatibility only.",
"userFlags" : 1,
"capped" : false,
"ns" : "test2.books",
"count" : 20000,
"numExtents" : 10,
"size" : 2240000,
"storageSize" : 5586944,
"totalIndexSize" : 1250928,
"indexSizes" : {
"_id_" : 670432,
"id_1" : 580496
},
"avgObjSize" : 112,
"nindexes" : 2,
"nchunks" : 5,
"shards" : {
"s1" : {
"ns" : "test2.books",
"count" : 12300,
"size" : 1377600,
"avgObjSize" : 112,
"numExtents" : 5,
"storageSize" : 2793472,
"lastExtentSize" : 2097152,
"paddingFactor" : 1,
"paddingFactorNote" : "paddingFactor is unused and unmaintained in 3.0. It remains hard coded to 1.0 for compatibility only.",
"userFlags" : 1,
"capped" : false,
"nindexes" : 2,
"totalIndexSize" : 760368,
"indexSizes" : {
"_id_" : 408800,
"id_1" : 351568
},
"ok" : 1,
"$gleStats" : {
"lastOpTime" : Timestamp(0, 0),
"electionId" : ObjectId("586286596422d63aa9f9f000")
}
},
"s2" : {
"ns" : "test2.books",
"count" : 7700,
"size" : 862400,
"avgObjSize" : 112,
"numExtents" : 5,
"storageSize" : 2793472,
"lastExtentSize" : 2097152,
"paddingFactor" : 1,
"paddingFactorNote" : "paddingFactor is unused and unmaintained in 3.0. It remains hard coded to 1.0 for compatibility only.",
"userFlags" : 1,
"capped" : false,
"nindexes" : 2,
"totalIndexSize" : 490560,
"indexSizes" : {
"_id_" : 261632,
"id_1" : 228928
},
"ok" : 1,
"$gleStats" : {
"lastOpTime" : Timestamp(0, 0),
"electionId" : ObjectId("58628704f916bb05014c5ea7")
}
}
},
"ok" : 1
}

Linux下利用CGroup控制CPU、内存以及IO的操作记录的更多相关文章

  1. 性能测试分析过程(三)linux下查看最消耗CPU/内存的进程

    linux下查看最消耗CPU  内存的进程 1.CPU占用最多的前10个进程:  ps auxw|head -1;ps auxw|sort -rn -k3|head -10  2.内存消耗最多的前10 ...

  2. Linux下利用Valgrind工具进行内存泄露检测和性能分析

    from http://www.linuxidc.com/Linux/2012-06/63754.htm Valgrind通常用来成分析程序性能及程序中的内存泄露错误 一 Valgrind工具集简绍 ...

  3. Linux下查看内核、CPU、内存及各组件版本的命令和方法

    Linux下查看内核.CPU.内存及各组件版本的命令和方法 Linux查看内核版本: uname -a                        more /etc/*release       ...

  4. Linux下php-fpm进程过多导致内存耗尽问题

    这篇文章主要介绍了解决Linux下php-fpm进程过多导致内存耗尽问题,需要的朋友可以参考下   最近,发现个人博客的Linux服务器,数据库服务经常挂掉,导致需要重启,才能正常访问,极其恶心,于是 ...

  5. 【java】 linux下利用nohup后台运行jar文件包程序

    Linux 运行jar包命令如下: 方式一: java -jar XXX.jar 特点:当前ssh窗口被锁定,可按CTRL + C打断程序运行,或直接关闭窗口,程序退出 那如何让窗口不锁定? 方式二 ...

  6. linux下查询进程占用的内存方法总结

    linux下查询进程占用的内存方法总结,假设现在有一个「php-cgi」的进程 ,进程id为「25282」.现在想要查询该进程占用的内存大小.linux命令行下有很多的工具进行查看,现总结常见的几种方 ...

  7. Linux下分析某个进程CPU占用率高的原因

      Linux下分析某个进程CPU占用率高的原因 通过top命令找出消耗资源高的线程id,利用strace命令查看该线程所有系统调用  1.top 查到占用cpu高的进程pid 2.查看该pid的线程 ...

  8. 【ARM-Linux开发】【CUDA开发】【视频开发】关于Linux下利用GPU对视频进行硬件加速转码的方案

    最近一直在研究Linux下利用GPU进行硬件加速转码的方案,折腾了很久,至今没有找到比较理想的硬加速转码方案.似乎网上讨论这一方案的文章也特别少,这个过程中也进行了各种尝试,遇到很多具体问题,以下便对 ...

  9. Linux下用命令查看CPU ID以及厂家等信息

    Linux下用命令查看CPU ID // 获得CPU IDdmidecode -t 4 | grep ID |sort -u |awk -F': ' '{print $2}' // 获得磁盘IDfdi ...

随机推荐

  1. [C/C++] VS 2015 C++ 插件

    Visual Studio2015 Community一些必备插件 ReSharper C++ 各种语言版本的代码重构,代码风格,代码修正功能,非常强大,可惜不是免费的,不过好在可以破解呢. Vias ...

  2. App开发流程之通用宏定义及头文件

    工欲善其事,必先利其器. 在正式实现各种炫酷的功能和UI前,做好准备工作是提高后续开发效率的必经之路. 所以,这个系列,我不是在各种堆技术,更关注的是“兵马动”之前的“粮草行”,有些繁琐,但当清晰理出 ...

  3. CSS 相邻选择器(七)

    一.相邻选择器 相邻选择器前后部分之间用一个加号(+)隔开,前后两部分选择反符在结构上属于同级关系,如 相邻选择器,是根据左侧选择符指定相邻元素,然后在该相邻元素后面寻找匹配匹配右侧选择符的相信元素 ...

  4. Uva 110 - Meta-Loopless Sorts(!循环,回溯!)

    题目来源:https://uva.onlinejudge.org/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&category=3&pa ...

  5. 【Other】U盘FAT32转NTFS且无数据丢失

    序: 做了一个U盘启动盘后发现文件系统格式为FAT32.这种格式支持单个文件最大4G,超过4G就无法拷贝了.为了防止以后突发情况所以提前把FAT32转换成NTFS.为避免导入导出数据最简单的方法利用D ...

  6. 在SQL2008R2查询分析器出错(在执行批处理时出现错误。错误消息为: 目录名称无效。)

    在用SQL2008R2查询分析器时 SELECT * FROM 表名; 出错: 在执行批处理时出现错误.错误消息为: 目录名称无效. 原因: 在打开查询分析器时,用360软件清空了临时文件(只是偶尔1 ...

  7. MFC 网络编程 -- 总结

    原文链接:http://www.cnblogs.com/lidabo/archive/2012/07/19/2598734.html 1.基于 TCP 的 socket 编程 /* 服务器端程序流程: ...

  8. matchesSelector及低版本IE中对该方法的实现

    matchesSelector用来匹配dom元素是否匹配某css selector.它为一些高级方法的实现提供了基础支持,比如事件代理,parent, closest等. W3C在2006年就提出了该 ...

  9. 令人哭笑不得的org.hibernate.MappingException: Unknown entity

    今天处理的任务是从一套系统中分离出微信易信功能代码添加到另一套系统中..本来是一个很简单的任务,但是分离移植过去后,一运行报了个错: nested exception is org.hibernate ...

  10. hadoop yarn configure

    <property>  <description>The minimum allocation for every container request at the RM,  ...