1. 分片的结构及原理分片集群结构分布: 分片集群主要由三种组件组成:mongos,config server,shard1) 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个mongos作为请求的入口,防止其中一个挂掉所有的mongodb请求都没有办法操作.2) CONFIG SERVER顾名思义为配置服务器,存储所有数

RMI 是 Java 的一种远程方法调用技术,是一种点对点的基于 Java 对象的通讯方式.EhCache 从 1.2 版本开始就支持 RMI 方式的缓存集群.在集群环境中 EhCache 所有缓存对象的键和值都必须是可序列化的,也就是必须实现 java.io.Serializable 接口,这点在其它集群方式下也是需要遵守的. 采用 RMI 集群模式时,集群中的每个节点都是对等关系,并不存在主节点或者从节点的概念,因此节点间必须有一个机制能够互相认识对方,必须知道其它节点的信息,包括主机地址.

分片是横跨多台主机存储数据记录的过程,它是MongoDB针对日益增长的数据需求而采用的解决方案.随着数据的快速增长,单台服务器已经无法满足读写高吞吐量的需求.分片通过水平扩展的方式解决了这个问题.通过分片,你能添加更多的机器到集群中来应对快速增长的数据存储并且满足高吞吐量读写操作. 一.分片介绍 MongoDB使用分片技术来支持大数据集和高吞吐量操作. 1.分片目的 对于单台数据库服务器,庞大的数据量及高吞吐量的应用程序对它而言无疑是个巨大的挑战.频繁的CRUD操作能够耗尽服务器的CPU资源,快

分片集群 1.1.概念 分片集群是将数据存储在多台机器上的操作,主要由查询路由mongos.分片.配置服务器组成. ●查询路由根据配置服务器上的元数据将请求分发到相应的分片上,本身不存储集群的元数据,只是缓存在内存中. ●分片用来存储数据块.数据集根据分片键将集合分割为数据块,存储在不同的分片上.在生产环境下,通常一个分片由一个复制集组成. ●配置服务器存储集群的元数据,包括数据与分片的映射关系,配置服务器一旦挂掉,集群将无法工作. 注意: ●当mongos重启时,会从配置服务器读取元数据更新自

1     逻辑架构 1.1     逻辑架构图 1.2     组件说明 一.mongos(query routers):查询路由,负责client的连接,并把任务分给shards,然后收集结果.一个集群可以有多个query routers(replica sets),以分担客户端请求(负载均衡). 二.config server:配置服务器.保存了集群的元数据(比如数据放在哪个shards上),query router通过config server中的配置信息决定把任务分配到哪个shards

前面几篇文章的分析复制集解决了数据库的备份与自动故障转移,但是围绕数据库的业务中当前还有两个方面的问题变得越来越重要.一是海量数据如何存储?二是如何高效的读写海量数据?尽管复制集也可以实现读写分析,如在primary节点上写,在secondary节点上读,但在这种方式下客户端读出来的数据有可能不是最新的,因为primary节点到secondary节点间的数据同步会带来一定延迟,而且这种方式也不能处理大量数据.mongoDB从设计之初就考虑了上面所提到的两个问题,引入了分片机制,实现了海量数据的分

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

随着技术的发展,目前数据库系统对于海量数据的存储和高效访问海量数据要求越来越高,MongoDB分片机制就是为了解决海量数据的存储和高效海量数据访问而生. MongoDB分片集群由mongos路由进程(轻量级且非持久化进程).复制集组成的片shards(分片一般基于复制集故障转移和冗余备份功能).一组配置服务器(存储元数据信息,一般冗余3台)构成. 一.部署MongoDB分片集群 mongod参数可以通过"mongod --help"查看. mongos参数可以通过"mongo

步骤总结: 按照mongos路由.配置副本集服务,分片副本集服务的先后顺序关闭所有节点服务 创建副本集认证的key文件,复制到每个服务所在目录 修改每个服务的配置文件,增加参数 启动每个服务 创建账号和认证(存储在配置副本集中) 另一种操作步骤: 创建超管账号和普通用户账号 按照mongos路由.配置副本集服务,分片副本集服务的先后顺序关闭所有节点服务 创建副本集认证的key文件,复制到每个服务所在目录 修改每个服务的配置文件,增加参数 启动每个服务 关闭已开启的集群服务(可选) 分片集群环境下

这个系列大致想跟大家分享以下篇章: 1.mongo 3.4分片集群系列之一:浅谈分片集群 2.mongo 3.4分片集群系列之二:搭建分片集群--哈希分片 3.mongo 3.4分片集群系列之三:搭建分片集群--哈希分片 + 安全 4.mongo 3.4分片集群系列之四:搭建分片集群--哈希分片 + 安全 + 区域 5.mongo 3.4分片集群系列之五:详解平衡器 6.mongo 3.4分片集群系列之六:详解配置数据库 7.mongo 3.4分片集群系列之七:配置数据库管理 8.mongo 3

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

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

在部门服务器搭建MongoDB分片集群,记录整个操作过程,朋友们也可以参考. 计划如下: 用5台机器搭建,IP分别为:192.168.58.5.192.168.58.6.192.168.58.8.192.168.58.9.192.168.58.10.分为两个分片,每个分片下有一个primary,一个secondary,一个仲裁.在其中三台启动config server和mongos. shard1:58.5.58.6.58.10(仲裁) shard2:58.8.58.9.58.10(仲裁) co

在本篇博客中我们主要讲描述分片集群的搭建过程.配置分片集群主要有两个步骤,第一启动所有需要的mongod和mongos进程.第二步就是启动一个mongos与集群通信.下面我们一步步来描述集群的搭建过程. 图1-1  MongoDB分片集群中的组件 图 1-2 由实例分片集群构成的进程全貌 备注:以上两者图片均引自于Kyle Banker著 丁雪丰译<MongoDB 实战> 2.1 创建分片目录 备注:此处于创建复制集类似,详细请查看博客:http://blog.csdn.net/sxb0841

译者按: 实践中会发现,生产环境中使用单个Docker节点是远远不够的,搭建Docker集群势在必行.然而,面对Kubernetes, Mesos以及Swarm等众多容器集群系统,我们该如何选择呢?它们之中,Swarm是Docker原生的,同时也是最简单,最易学,最节省资源的,至少值得我们多了解一下.本文将介绍一些非常实用的建议. 原文: Tips for using Docker Swarm mode in production 译者: Fundebug 为了保证可读性,本文采用意译而非直译.

Kubernetes 在生产环境中常用架构 首先,我们来梳理下Kubernetes生产架构,其设计适用于绝大多数环境.如下图所示 在该架构中,我们可以将其分为四层,如下: Client层:即Kubernetes集群外部用户.客户端等: 服务访问层:即由Traefik ingress实现服务发现.负载均衡和路由规则定义等: 业务应用层:即基于Kubernetes平台构建和运行企业业务应用,如CI/CD持续集成.微服务项目.监控告警和日志管理.私有镜像仓库等服务: 基础设施层:即由Kubernete

本系列文章将介绍 Docker的相关知识: (1)Docker 安装及基本用法 (2)Docker 镜像 (3)Docker 容器的隔离性 - 使用 Linux namespace 隔离容器的运行环境 (4)Docker 容器的隔离性 - 使用 cgroups 限制容器使用的资源 (5)Docker 网络 (6)若干企业生产环境中的容器网络方案 Docker 在早期只有单机上的网络解决方案,在 1.19 版本引入了原生的 overlay 网络解决方案,但是它的性能损耗较大,可能无法适应一些生产环

一.在生产环境中使用Pod来工作 本节将介绍一些在生产环境中运行应用非常有用的功能. 1.持久化存储 容器的文件系统只有当容器正常运行时有效,一旦容器奔溃或者重启,所有对文件系统的修改将会丢失,从一个原始的文件系统重新开始. 所以为了实现更多的持久化信息,在文件系统之外你需要一个volume,volume对有状态的应用来说是非常重要的,例如键值对存储和数据库等. 例如,Redis是一个键值对的存储库,在guestbook这个例子中使用过. 我们可以通过一下的配置添加一个volume来存储需要持久

一,配置文件的位置 [root@yjweb ~]# ll /etc/my.cnf -rw-r--r-- 1 root root 935 Mar 11 16:52 /etc/my.cnf 说明:通常我们都会使用/etc/my.cnf这个文件 说明:刘宏缔的架构森林是一个专注架构的博客,地址:https://www.cnblogs.com/architectforest 对应的源码可以访问这里获取: https://github.com/liuhongdi/ 说明:作者:刘宏缔 邮箱: 371125

2016年7月10日,我们在生产环境中上线了第一个运行于Linux上的ASP.NET Core站点,这是一个简单的提供后端服务的ASP.NET Core Web API站点. 项目是在Windows上用V2015开发的,以self-contained应用部署方式发布到Linux服务器.Linux服务器用的是Ubuntu 14.04,站点通过supervisor以服务方式运行,部署在2台阿里云服务器上,用了1台阿里云内网负载均衡. 虽然是很简单的站点,虽然是很小的一步,但是进入生产环境就意味着对性

今天我们在生产环境中上线了第2个跑在Linux上的ASP.NET Core站点.这是一个简单的Web API站点,通过命令行的方式调用安装在Linux服务器上的程序完成操作.之前用的是nodejs,现在换成了ASP.NET Core,主要代码如下: var psi = new ProcessStartInfo(command, arguments) { RedirectStandardOutput = true, RedirectStandardInput = true, CreateNoWin