最近抽时间搭建了一下mongodb简单的分片,整个过程还算是蛮顺利,只不过在用户验证这一块遇到了一些问题,好在最后终于搞定. 一.服务器搭建过程: 1.安装四个mongodb:一个作为config.一个作为mongos.另外两个作为主要数据存储的服务器(机器ip192.168.0.201),如图: 分别对应图中被红框框起来的mongoconf.mongos.mongo1.mongo2(解压安装,安装过程省略). 2.分别建立data.conf.logs文件夹,并在logs文件夹下建立mongod

分片,指的就是把数据拆分,将其分散到不同机器上的过程.MongoDB支持自动分片,对应用而言,好像始终和一个单机的服务器交互一样. 分片和复制复制是让多台服务器拥有相同的数据副本,而分片是每个分片都拥有整个数据集的一个子集,且相互是不同的数据,多个分片的数据合起来构成整个数据集. 配置服务器 配置服务器就是普通的mongod服务器,保存整个集群和分片的元数据:集群中有哪些分片,分片的是哪些集合,以及数据块的分布.它极其重要,必须启用日志功能. 在大型的集群中,建议配置3台配置服务器,就足够用了.

 上周遇到这样一个问题,客户上传高清视频(1G以上)的时候上传失败. 一开始以为是session过期或者文件大小受系统限制,导致的错误. 查看了系统的配置文件没有看到文件大小限制, web.xml中seesiontimeout是30,我把它改成了120. 但还是不行,有时候10分钟就崩了. 同事说,可能是客户这里服务器网络波动导致网络连接断开,我觉得有点道理. 但是我在本地测试的时候发觉上传也失败,网络原因排除. 看了日志,错误为: java.lang.OutOfMemoryError Java

import java.io.File;   import com.amazonaws.AmazonClientException; import com.amazonaws.auth.profile.ProfileCredentialsProvider; import com.amazonaws.services.s3.transfer.TransferManager; import com.amazonaws.services.s3.transfer.Upload;   public cla

今天在 Java 连接 Mongo 集群时报了一个超时的错误,但是在本地客户端连接单节点的时候却能连上,具体报的错误如下: Caused by: com.mongodb.MongoTimeoutException: Timed out after 60000 ms while waiting for a server that matches {serverSelectors=[ReadPreferenceServerSelector{readPreference=primaryPreferre

bash大法好啊,一键玩mongo. 我的mongo版本是:MongoDB shell version v4.0.2 这里准备为大家献上Mongo创建分片和可复制集的脚本,以及在部署的时候踩的坑. 分完片插入的文档没有包含分片的键: 兄弟们,权限自动化的脚本来了~ 安装好了mongo之后,执行脚本就可以玩了,呵呵 mon-config-cluster-start.sh #!/bin/bash # 杀死与mongo有关的所有进程, 先把进程都清一遍 pid=$(ps -ef | grep 'mon

这篇为理论篇,稍后会有实践篇. 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

一.背景 2020年11月份的时候,我做过一个项目,涉及到网络文件,比如第三方接口提供一个文件的下载地址,使用java去下载,当时我全部加在到JVM内存里面,话说,单单是80M的下载单线程没问题,但是当时处于开发阶段,没注意到该问题,到了上线,同事负责测试,也没问题(主要的当时是4个人测试,也没发现内存泄漏问题,原因在于用户了少,占的内存也小),所以当时直接测试通过,并且上线. 客户那边进行验收测试,当时应该测试的人也不多,但是他们选择的文件100M以内的,而且是进行了一个,在等待是,又进行一个

MongoDB为Java提供了非常丰富的API操作,相比关系型数据库,这种NoSQL本身的数据也有点面向对象的意思,所以对于Java来说,Mongo的数据结构更加友好. MongoDB在今年做了一次重大升级,版本来到了3.0. 相比之前的版本,这个版本中又很大的变化,相应地,本文中的方法可能在旧的版本中无法使用. 安装MongoDB Java Driver 使用maven的用户在pom.xml中使用以下的dependency. <dependency> <groupId>org.m

linux分以下几台 monogos mongocfg mongod1 mongod2 1.用ssh把 mongodb-linux-x86_64-3.0.6.tgz 移到linux /root上 2.解压到/root/mongodb-3.0.6/ tar zxf mongodb-linux-x86_64-.tgz 3.添加data和log文件夹 mkdir date mkdir log 4.在log文件夹中添加logs.log touch logs.log 5.创建文件/root/mongodb

拥抱变化,如今也走上了.net/java通吃的时代,下面就讲讲如何让.net/java都能正常访问分片的redis吧. 有几个关键点:一致性环哈希.哈希算法.序列化.反序列化 后两个都比较直接,只要选择一种跨语言的序列化方式就行了,如:json, protobuf, ace等,本文全略了 本文是基于jedis的一致性环哈希来修改的,.net选的是servicestack.redis组件来修改 无奈两个组件都有各自的一致性环哈希算法,不兼容,那就选一个作为标准,修改另一个咯.本文选择jedis的一

分布式读 读冲突 分布式中数据库有多份数据,各份数据可能存在不一致性. mongo 只会写到primary节点上,理论上来说不会有文档冲突,也就是说数据库中的数据都以primary节点为标准. 但是有种情况,一个主节点的数据还没有全部replicate 到secondary 节点,它down 了,这部分数据就有不一致性了,当它重新上线后变成了一个secondary 节点,就会有冲突了.需要将之前的这部分更新应用到cluster中.mongo 提供了rollback的功能来实现https://do

Elasticsearch笔记七之setting,mapping,分片查询方式 setting 通过setting可以更改es配置可以用来修改副本数和分片数. 1:查看,通过curl或浏览器可以看到副本分片信息 curl -XGET http://192.168.79.131:9200/shb01/_settings?pretty http://192.168.79.131:9200/shb01/_settings?prett 2:修改 不存在索引shb03时可以指定副本和分片,如果shb03已

要在Java中使用Mongo数据库 首先导入驱动包mongo-java-driver.jar. 然后获得库,获得集合.就可以对数据库操作了,比如: //创建MongoClient对象 MongoClient mc=new MongoClient("127.0.0.1"); //获得test库 DB db = mc.getDB("test"); //获得user集合 DBCollection collection = db.getCollection("us

从http://central.maven.org/maven2/org/mongodb/mongo-java-driver/选择一个版本进行下载,这里选择的是3.0.0版本,具体下载以下jar包: mongo-java-driver-3.0.0.jar mongo-java-driver-3.0.0-javadoc.jar mongo-java-driver-3.0.0-sources.jar Mongodb官方提供的Java驱动,保存与读取,需要的者是DBObject对象,这是一个接口,实现

摘要:本文通过实际案例,说明如何按日期来对订单数据进行水平分库和分表,实现数据的分布式查询和操作. 本文分享自华为云社区<数据库分库分表Java实战经验总结 丨[绽放吧!数据库]>,作者: jackwangcumt. 我们知道,当前的应用都离不开数据库,随着数据库中的数据越来越多,单表突破性能上限记录时,如MySQL单表上线估计在近千万条内,当记录数继续增长时,从性能考虑,则需要进行拆分处理.而拆分分为横向拆分和纵向拆分.一般来说,采用横向拆分较多,这样的表结构是一致的,只是不同的数据存储在不

Sharding-JDBC自定义复合分片算法 一.背景 二.需求 1.对于客户端操作而言 2.对于运营端操作而言 三.分片算法 1.客户id和订单id的生成规则 2. 确定数据落在那个表中 3.举例说明 1.客户id确定数据表 2.订单id确定数据表 四.实现步骤 1.建表语句 2.引入Sharding-JDBC的jar包 3.编写分片算法 4.分表配置 5.mapper文件写法 五.完整代码 六.参考文档 一.背景 最近在看 Sharding-JDBC方面的内容,此处简单记录一下使用Shard

官方说明文档:https://docs.mongodb.com/manual/mongo/ 1 NoSQL 简介 NoSQL,全称是”Not Only Sql”,指的是非关系型的数据库(相对于关系型数据库RDBMS).这类数据库主要有这些特点:非关系型的.分布式的.开源的.水平可扩展的. NOSQL数据库相对于关系型数据库主要解决的问题包括: l  对数据库高并发读写的需求(High performance) l  对海量数据的高效率储存和访问的需求(Huge Storage) l  对数据库的

最后更新时间:2017-07-13 11:10:49 原始文章链接:http://www.lovebxm.com/2017/07/13/mongodb_primer/ MongoDB - 简介 官网:https://www.mongodb.com/ MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库,由 C++ 语言编写,旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案. MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的. Mong

1.MongoDB介绍 1.1 什么是MongoDB ? MongoDB 是由C++语言编写的,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统. 在高负载的情况下,添加更多的节点,可以保证服务器性能. MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案. MongoDB 将数据存储为一个文档,数据结构由键值(key=>value)对组成.MongoDB 文档类似于 JSON 对象.字段值可以包含其他文档,数组及文档数组. 1.2 主要特点 MongoDB 是一个面向文档存储的数据库,操

一.什么是MongoDB? MongoDB 是由C++语言编写的,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统. 在高负载的情况下,添加更多的节点,可以保证服务器性能. MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案. MongoDB 将数据存储为一个文档,数据结构由键值(key=>value)对组成.MongoDB 文档类似于 JSON 对象.字段值可以包含其他文档,数组及文档数组. 主要特点 MongoDB 是一个面向文档存储的数据库,操作起来比较简单和容易. 你可以在Mon