MongoDB Auto-Sharding 解决了海量存储和动态扩容的问题,但离实际生产环境所需的高可靠.高可用还有些距离,所以有了"Replica Sets + Sharding"的解决方案. shard: 使用Replica Sets,确保每个数据节点都具有备份,自动容错转移,自动回复能力. config: 使用3个配置服务器,确保元数据的完整性. route: 使用3个路由进程,实现负载均衡,提高客户端接入性能. 配置Replica Sets + Sharding 架构图: 配置…

MongoDB支持在多个机器中通过异步复制达到故障转移和实现冗余.多机器中同一时刻只有一台机器是用于写操作,正因为如此,MongoDB提供了数据一致性的保障.而担当primary角色的机器,可以把读的操作分发给slave. MongoDB高可用分两种:   Master-Slave 主从复制 只需要在某一个服务启动时加上–master 参数,而另一个服务加上–slave 与–source 参数,即可实现同步.MongoDB 的最新版本已不再推荐此方案. Replica Sets 复制集 Mono…

主从操作日志oplog MongoDB的Replica Set架构是通过一个日志来存储写操作的,这个日志就叫做"oplog".oplog.rs是一个固定长度的capped collection,它存在于"local"数据库中,用于记录Replica Sets操作日志.在默认情况下,对于64位的MongoDB,oplog是比较大的,可以达到5%的磁盘空间.oplog的大小是可以通过mongod的参数“--oplogSize”来设置. rs1:PRIMARY> u…

参考资料 reference:  http://mongodb.blog.51cto.com/1071559/740131  http://docs.mongodb.org/manual/tutorial/deploy-shard-cluster/#sharding-setup-shard-collection 感谢网友Mr.Sharp,他给了我很多很有用的建议. 概念梳理 Sharded cluster has the following components: shards, query r…

MongoDB的sharding解决了海量存储和动态扩容的问题.但是遇到单点故障就显得无能为力了.MongoDB的副本集可以很好的解决单点故障的问题.所以就有了Sharding+Replica Sets的高可用架构了. 架构图如上所述 环境配置如下: 1:Shard服务器:使用Replica Sets确保每个数据节点的数据都有备份,自动容灾转移,自动恢复的能力. 2:Config服务器:使用3个配置服务器确保元数据完整性. 3:路由进程:使用3个路由进程实现平衡,提高客户端接入的性能. 4:6个…

一.环境 要构建一个 MongoDB Sharding Cluster,需要三种角色: •Shard Server: mongod 实例,用于存储实际的数据块. •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进程 数据库. 方案一: 192.168.136.14 192.168.136.15 192.168.136.…

MongoDB Replica Sets 不仅提供高可用性的解决方案,它也同时提供负载均衡的解决方案,增减Replica Sets 节点在实际应用中非常普遍,例如当应用的读压力暴增时,3 台节点的环境已不能满足需求,那么就需要增加一些节点将压力平均分配一下.   两种方式:一是通过oplog增加节点,二是通过数据库快照和oplog来增加节点 通过oplog增加节点   1.配置并启动新节点,启用28013这个端口给新的节点 root@localhost ~]# mkdir -p /data/da…

一.读写分离 从库能进行查询,这样可以分担主库的大量的查询请求.   1.先向主库中插入一条测试数据 [root@localhost bin]# ./mongo --port 28010 MongoDB shell version: 1.8.1 connecting to: 127.0.0.1:28010/test rs1:PRIMARY> db.c1.insert({age:30}) db.c2rs1:PRIMARY> db.c1.find() { "_id" : Obj…

这是一种将海量的数据水平扩展的数据库集群系统,数据分表存储在sharding 的各个节点上,使用者通过简单的配置就可以很方便地构建一个分布式MongoDB 集群.MongoDB 的数据分块称为 chunk.每个 chunk 都是 Collection 中一段连续的数据记录,通常最大尺寸是 200MB,超出则生成新的数据块.要构建一个 MongoDB Sharding Cluster,需要三种角色:    Shard Server    即存储实际数据的分片,每个Shard 可以是一个mongod…

1.列出所有的Shard Server > db.runCommand({ listshards: 1 }) --列出所有的Shard Server { "shards" : [ { "_id" : "shard0000", "host" : "localhost:20000" }, { "_id" : "shard0001", "host"…