简单注解:mongos 路由进程, 应用程序接入mongos再查询到具体分片,监听端口默认27017config server 路由表服务, 每一台都具有全部chunk的路由信息 shard为数据存储分片, 每一片都可以是复制集(replica set) 部署分片集群 #配置mongoDB shareding时,使用hosts域名代替IP地址好处非常多,可以在很多迁移的地方,直接更换迁移服务器,IP地址变了也没关系#例如在迁移config服务器时,只需要在mongos服务器里面把配置的confi…

通过YUM库自动安装Mongodb 手动安装配置mongodb 验证mongodb主从复制过程 验证mongodb副本集并实现自动切换 实验mongodb使用gridfs存放一个大文件 1.创建数据目录 2.启动配置服务器 3.启动mongos服务 4.启动第一个分片 5.启动第二个分片 6.启动第三个分片 7.连接mongos配置分片…

1. 分片服务器设置mongod -port 10001 -dbpath=F:/DbSoft/mongodb/rs_data/master -directoryperdb --shardsvr -replSet retA --rest --oplogSize 64mongod -port 10002 -dbpath=F:/DbSoft/mongodb/rs_data/slaver -directoryperdb --shardsvr -replSet retA --rest --oplogSiz…

使用MongoDB的GridFS来存储文件,以前一直使用单个服务,分布式环境也一直没有配置成功,今天参考了几位大神的文章终于配置成功,再也不用担心文件存储的性能和安全啦.以下是自己部署的过程和示例,记录下来希望能对需要这些的人有一定的帮助. 首先感谢这篇博客的指引:http://blog.csdn.net/tianyijavaoracle/article/details/41643649 1.下载mongodb windows客户端,我下载的是32位的,奉上本机使用百度云盘地址:http://p…

接这篇博客: http://www.cnblogs.com/xiaoit/p/4479066.html 这里不再说明安装过程. 1:分片简介 分片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. 2: 配置MongoDB的Sharding Cl…

Ps:mongod是mongodb实例,mongos被默认为为mongodb sharding的路由实例. 本文使用的mongodb版本为3.2.9,因此参考网址为:https://docs.mongodb.com/v3.2/sharding/ 此外最后几个部分还引用了https://yq.aliyun.com/articles/60096中的一些问题描述及解决方案. 一.Sharding集群简介 1.数据分片(Shards) 用来保存数据,保证数据的高可用性和一致性.可以是一个单独的mongo…

复制集群的配置 1.安装mongodb数据库 在主节点和从节点上都安装mongodb # rpm -ivh mongo-10gen-2.4.6-mongodb_1.x86_64.rpm mongo-10gen-server-2.4.6-mongodb_1.x86_64.rpm 2.配置数据库 # mkdir -pv /mongodb/data # chown -R mongod.mongod /mongodb/data 修改配置文件 # vim /etc/mongod.conf # 数据目录 d…

配置mongodb分片群集(sharding cluster) Sharding cluster介绍 这是一种可以水平扩展的模式,在数据量很大时特给力,实际大规模应用一般会采用这种架构去构建monodb系统. 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,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: m…

一.Sharding分片技术 1.分片概述 当数据量比较大的时候,我们需要把数分片运行在不同的机器中,以降低CPU.内存和Io的压力,Sharding就是数据库分片技术. MongoDB分片技术类似MySQL的水平切分和垂直切分,数据库主要由俩种方式做Sharding:垂直扩展和横向切分. 垂直扩展的方式就是进行集群扩展,添加更多的CPU,内存,磁盘空间等. 横向切分则是通过数据分片的方式,通过集群统一提供服务: 二.MongoDB分片架构原理 (1)MongoDB的Sharding架构 其中,…

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的一个数据访问层组件,他主要的作用是SQL解析.路由处理.根据应用的请求的功能解析当前访问的sql判断是在哪个业务数据库…

背景: 通过上一篇的 MongoDB 分片的原理.搭建.应用 大致了解了MongoDB分片的安装和一些基本的使用情况,现在来说明下如何管理和优化MongoDB分片的使用. 知识点: 1) 分片的配置和查看 ① 添加分片:sh.addShard("IP:Port")  mongos> sh.addShard("192.168.200.A:40000") #添加分片 { } mongos> sh.addShard("192.168.200.B:40…

1.分片介绍 分片(sharding)是将数据拆分,将其分散存到不同机器上的过程.MongoDB 支持自动分片,可以使数据库架构对应用程序不可见.对于应用程序来说,好像始终在使用一个单机的 MongoDB 服务器一样,另一方面,MongoDB 自动处理数据在分片上的分布,也更容易添加和删除分片. 请记住:复制是让多台服务器拥有同样的数据副本,每一台服务器都是其他服务器的镜像,而每一个分片都与其他分片拥有不同的数据子集. 通常,分片可以用来: 增加可用的内存 增加可用的磁盘空间 减轻单台服务器的负…

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,“分片”就用这个来解决这个问题. 从图中可以看到有四个组件:mongos.config server.shard.replica set. mongos,数据库集群请求的入口,所有的请求都通过mongos进行协调,不需要在应用程序添加一个路由选择器,mongos自己就是一个请求分发中心,它负责把对应的数据请求请求转发到对应的shard服务器上.在生产环境通常有多mongos作为请求的入口,防止其中一…

Elasticsearch最佳实践之分片使用优化 作者:老生姜 一.遇到的问题 与大多数分布式系统一样,Elasticsearch按照一定的Hash规则把用户数据切分成多个分片,然后打散到不同机器进行存储,从而实现大规模数据的分布式存储. cluster.png 然而在一些复杂的应用场景中使用Elasticsearch,经常会遇到分片过多引发的一系列问题.起初我们在支撑内部某业务时,单集群内有约1000个子业务,大部分子业务保留31天的数据.如果每个子业务按天滚动建立Index,每个Index…

此文已由作者温正湖授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. MongoDB sharding cluster(分片集群)是MongoDB提供的数据在线水平扩展方案,包括Router(mongos).Shard和Config Server三种组件,分别提供查询服务.分片服务和配置服务三种功能,其中Config Server 存储分片集群的元数据,元数据保存在config和admin两个数据库中,mongos 是业务/Driver访问分片集群的入口,节点本身不保存数据…

上一篇,我们介绍了如何使用Elastic Job实现定时任务.解决了使用@Scheduled来实现时候存在的竞争问题,同时也实现了定时任务的高可用执行. 然而,还有一类问题是我们在做定时任务时候容易出现的,就是任务执行速度时间过长:同时,为了实现定时任务的高可用,还启动了很多任务实例,但每个任务执行时候就一个实例在跑,资源利用率不高. 所以,接下来我们就来继续介绍,使用Elastic Job的分片配置,来为任务执行加加速,资源利用抬抬高的目标! 动手试试 建议直接下载文末仓库中的chapter7…

分片概念 分片(sharding)是一种跨多台机器分布数据的方法, MongoDB使用分片来支持具有非常大的数据集和高吞吐量操作的部署. 换句话说:分片(sharding)是指将数据拆分,将其分散存在不同的机器上的过程.有时也用分区(partitioning)来表示这个概念.将数据分散到不同的机器上,不需要功能强大的大型计算机就可以储存更多的数据,处理更多的负载. 具有大型数据集或高吞吐量应用程序的数据库系统可以会挑战单个服务器的容量.例如,高查询率会耗尽服务器的CPU容量.工作集大小大于系统的…

一.概念: 分片(sharding)是指将数据库拆分,将其分散在不同的机器上的过程.将数据分散到不同的机器上,不需要功能强大的服务器就可以存储更多的数据和处理更大的负载.基本思想就是将集合切成小块,这些块分散到若干片里,每个片只负责总数据的一部分,最后通过一个均衡器来对各个分片进行均衡(数据迁移).通过一个名为mongos的路由进程进行操作,mongos知道数据和片的对应关系(通过配置服务器).大部分使用场景都是解决磁盘空间的问题,对于写入有可能会变差(+++里面的说明+++),查询则尽量避免跨…

分片 在Mongodb里面存在另一种集群,就是分片技术,可以满足MongoDB数据量大量增长的需求. 当MongoDB存储海量的数据时,一台机器可能不足以存储数据也足以提供可接受的读写吞吐量.这时,我们就可以通过在多台机器上分割数据,使得数据库系统能存储和处理更多的数据. 为什么使用分片 复制所有的写入操作到主节点 延迟的敏感数据会在主节点查询 单个副本集限制在12个节点 当请求量巨大时会出现内存不足. 本地磁盘不足 垂直扩展价格昂贵 MongoDB分片 下图展示了在MongoDB中使用分片集群…

环境准备 Linux环境 主机 OS 备注 192.168.32.13 CentOS6.3 64位 普通PC 192.168.71.43 CentOS6.2 64位 服务器,NUMA CPU架构 MongoDB版本:mongodb-linux-x86_64-2.4.1,下载地址:www.mongodb.org/downloads. MongoDB安装:分别在两台机器上安装好mongodb 2.4.1,安装路径都为/url/local/mongodb-2.4.1/ cd /usr/local/sr…

搭建mongodb分片 http://gong1208.iteye.com/blog/1622078 Sharding分片概念 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 C…

实际环境架构 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mo…

Mongodb 分片部署 配置mongodb集群,比如 在3个server上配置 3 shard的Mongodb集群: 架构: 1.每片数据需要3个mongod server,2个为主从数据节点:1个为仲裁节点(arbiter),不存数据. 一共三片,可以做成: (sh1主),(sh2从),(sh3仲裁) (sh2主),(sh3从),(sh1仲裁) (sh3主),(sh1从),(sh2仲裁) 2. 需要3个mongod config server,登录3台机器执行如下 echo 'export…

MongoDB分片 为什么需要Sharded cluster? MongoDB目前3大核心优势:『灵活模式』+ 『高可用性』 + 『可扩展性』,通过json文档来实现灵活模式,通过复制集来保证高可用,通过Sharded cluster来保证可扩展性. 何时使用分片技术 存储容量需求超出单机磁盘容量 活跃的数据集超出单机内存容量,导致很多请求都要从磁盘读取数据,影响性能 写IOPS超出单个MongoDB节点的写服务能力 分片技术,使得集合中的数据分散到多个分片集中.使得MongoDB具备横向的发展…

本文旨在对比Elasticsearch和MongoDB高可用和分片的实现机制. Elasticsearch ES天生就是分布式的,那她又是如何做到天生分布式的? 通过ES官方指南我们可以知道: 一个运行中的 Elasticsearch 实例称为一个 节点,而集群是由一个或者多个拥有相同 cluster.name 配置的节点组成, 它们共同承担数据和负载的压力.当有节点加入集群中或者从集群中移除节点时,集群将会重新平均分布所有的数据. 当一个节点被选举成为主节点时, 它将负责管理集群范围内的所有变…

一.概述 分片是一种在多台机器上分配数据的方法.MongoDB使用分片来支持具有非常大的数据集和高吞吐量操作.有两种解决系统增长的方法:垂直扩展和水平扩展. 垂直扩展涉及增加单个服务器的容量,例如使用更强大的CPU,增加更多RAM或增加存储空间量等.介于硬件成本和硬件性能单机器能支持的并发访问和存储容量是有限的.因此,垂直扩展是存在最大上限的. 水平扩展包括将系统数据集和负载分配到多个服务器上,添加额外的服务器以根据需要增加容量.尽管单台机器的整体速度或容量可能并不高,但每台机器可处理整个工作负…

概念: MongoDB分片是使用多个服务器存储数据的方法,以支持巨大的数据存储和对数据进行存储 优势: 1.减少了每个分片需啊哟处理的请求数,群集可以提高自己的存储容量和吞吐量 2.减少了每个分片存储的数据 三个主要组件: shard:分片服务器,用于存储实际的数据块,由多台服务器组成一个复制集承担,防止主机单点故障 config server:配置服务器,存储整个分片群集的配置信息,包括块信息 routers:前端路由,客户端由此进入,让整个群集看上去像单一数据库 如何部署MongoDB分片群…

目录 一.简介 二.分片集群 三.数据分布策略 四.Mongos访问模式 五.Config元数据 六.分片均衡 参考文档 一.简介 MongoDB目前3大核心优势:『灵活模式』+ 『高可用性』 + 『可扩展性』,通过json文档来实现灵活模式,通过复制集来保证高可用,通过Sharded cluster来保证可扩展性. MongoDB 分片集群Sharded Cluster通过将数据分散存储到多个分片(Shard)上来实现高可扩展性. 当MongoDB复制集遇到下面的业务场景时,你就需要考虑使用S…

在了解分片集群之前,务必要先了解复制集技术! 1.1 MongoDB复制集简介 一组Mongodb复制集,就是一组mongod进程,这些进程维护同一个数据集合.复制集提供了数据冗余和高等级的可靠性,这是生产部署的基础. 1.1.1 复制集的目的 保证数据在生产部署时的冗余和可靠性,通过在不同的机器上保存副本来保证数据的不会因为单点损坏而丢失.能够随时应对数据丢失.机器损坏带来的风险. 换一句话来说,还能提高读取能力,用户的读取服务器和写入服务器在不同的地方,而且,由不同的服务器为不同的用户提供服…

1. 性能优化分类 mongodb性能优化分为软件层面和操作系统层面. 软件层面,一般通过修改mongodb软件配置参数来达到,这个需要非常熟悉mongodb里面的各种配置参数: 而操作系统层面,相对简单点,主要是修改操作系统参数,比如说:关闭传输页缓存.使用SSD替代机器硬盘等等. 2. 软件层面优化 2.1 设置WiredTiger的cacheSizeGB 通过cacheSizeGB选项配置控制WiredTiger引擎使用内存的上限,默认配置在系统可用内存的60%左右. 如果一台机器上只部署…