上一章节简单介绍了MONGODB的集群搭建.相信大家都已经很熟悉了.集群搭建完接下来应该考虑我们的程序应该怎样去访问他. 怎么读写数据等操作.下面把我在工作中的一些用法列出来供大家作为参考. 官网的链接串格式如下: mongodb://[username:password@]host1[:port1][,host2[:port2],...[,hostN[:portN]]][/[database][?options]] 每一部分组成如下: mongodb:// A required prefix…

前言 在是一篇文章mongodb如何做数据备灾 中已经介绍mongodb集群是如何工作,可能很多人都有这样一个疑问:客户端如何知道主服务挂了呢?这一篇文章将介绍如何在net中访问这个集群. 第一步.安装MongoDB.Driver 在demo中,打开nuget安装MongoDB.Driver,如下图所示: 第二步.配置MongoClient构造 从上图中,可以看到,这个集群只有两个mongodb实例40001,40002 第三步.运行demo 循环100次,写入数据:当人为停止一个主mongod…

转自:http://www.lanceyan.com/tech/arch/mongodb_shard1.html 按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)-- 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么…

按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)—— 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而治之.上图看看就清楚…

按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)—— 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而治之.上图看看就清楚…

按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)-- 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!"分片"就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而…

http://blog.csdn.net/zhangzhaokun/article/details/6299527 一个适当配置的Mongodb分片集群是没有单点故障. 本文描述了分片集群中存在的几种不同的潜在的节点故障场景,以及Mongodb对这些节点故障是怎么处理的. 1.Mongos节点宕机 一个Mongos进程应该运行在每一个应用程序服务器上,这个服务器应该独占这个Mongos进程,并且通过它与分片集群来通讯. Mongos进程不是持久化的,相反,它们在启动的时候从Config Serv…

从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而治之.上图看看就清楚了,如下 taobao岳旭强在infoq中提到的 架构图: 上图中有个TDDL,是taobao的一…

问题发现 在使用过程中,通过spark访问集群的效率不是很令人满意,80核心同时运行的速度比单核心也就快了20倍左右,预测瓶颈在mongodb读写上.当然,此时没遇到其他问题暂时没进行问题梳理. 在数据规模增大之后,通过spark访问mongodb集群会造成mongos节点远程连接时输入命令卡顿,怀疑出现了某些性能瓶颈. 具体问题出现如下: 1.某一天发现主节点mongod崩溃. 2.当天重新执行spark任务,第二天发现主节点服务器无法连接,去机柜查看发现主节点服务器宕机,于是决定认真查找瓶颈…

前面的文章介绍了MongoDB副本集和分片集群的做法,下面对MongoDB集群的日常维护操作进行小总结: MongDB副本集故障转移功能得益于它的选举机制.选举机制采用了Bully算法,可以很方便从分布式节点中选出主节点.Bully算法是一种协调者(主节点)竞选算法,主要思想是集群的每个成员都可以声明它是主节点并通知其他节点.别的节点可以选择接受这个声称或是拒绝并进入主节点竞争.被其他所有节点接受的节点才能成为主节点.节点按照一些属性来判断谁应该胜出.这个属性可以是一个静态ID,也可以是更新的度…